Пользователь Reddit извлекает данные о здоровье из 3 источников с помощью OpenClaw для приема кардиолога
OpenClaw собрал данные о здоровье из трех разных источников для повторного приема у кардиолога, как описано в недавнем посте на r/openclaw. Пользователь передал инструменту PDF от врача, экспорт с фитнес-часов, текстовые сообщения с информацией о лекарствах и рукописные заметки об истории приемов. OpenClaw разрешил конфликт дат приемов, создал запрошенную книгу Excel в формате ДД-ММ-ГГГГ и отправил ее по электронной почте в кабинет врача — и все это без указания пользователем фактического адреса электронной почты.
Продемонстрированные ключевые возможности
- Прием данных из нескольких источников: Обработаны PDF, экспорт с фитнес-часов (с четырьмя разными форматами дат), SMS и рукописные заметки.
- Разрешение конфликтов дат: Игнорированы рукописные заметки с неверным временем приема, приоритет отдан календарной записи.
- Фильтрация данных: Удален разминочный сегмент из данных об упражнениях, не являющийся реальной тренировкой.
- Дедупликация: Данные о ходьбе и йоге из разных источников объединены без дубликатов.
- Сохранение приватности: Автоматически исключена финансовая информация из текстов супруга, смешанная с напоминаниями о лекарствах.
- Автоматическое обнаружение email: Найден адрес электронной почты кабинета врача из контекста, поскольку пользователь сказал только «отправь в кабинет».
- Проактивные напоминания: Установлено напоминание на утро перед приемом, чтобы в этот день не делать упражнения.
Практические выводы
Для разработчиков, создающих инструменты интеграции данных о здоровье, этот случай подчеркивает важность обработки несовместимых форматов дат, разрешения конфликтов сущностей из неструктурированного текста и обеспечения фильтрации конфиденциальных данных при слиянии из нескольких источников. Тот факт, что OpenClaw смог вывести адрес электронной почты и игнорировать неверные записи, предполагает использование контекстно-зависимых рассуждений, выходящих за рамки простого сопоставления ключевых слов.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Запуск нескольких Telegram-ботов на одном AI-агенте для параллельных задач
Разработчик решил проблему ожидания завершения ИИ-агентом одной задачи перед началом другой, настроив три Telegram-бота, которые все привязаны к одному базовому агенту. Каждый бот работает независимо со своей собственной перепиской и историей диалогов, при этом они используют общее рабочее пространство, память и накопленные знания.
Нетехнический основатель создает рабочую торговую площадку с помощью Claude Code.
Нетехнический основатель использовал Claude Code в терминале для создания двусторонней торговой площадки с использованием Next.js, TypeScript, Supabase, Tailwind и развертыванием на Vercel, включая полную аутентификацию, RLS и миграции базы данных.
Использование Claude для создания конвейера генерации лидов в LinkedIn, который заменил предложение фрилансера за €3 000
Разработчик потратил 30 минут на написание подробного 2-страничного промпта с Claude Sonnet, чтобы создать систему генерации лидов для LinkedIn, которая идентифицирует посты с лид-магнитами, фильтрует и оценивает потенциальных клиентов, работает ежедневно на VPS за $5, заменяя предложения фрилансеров от €2000 до €5000.
Claude Code использовался для реверс-инжиниринга Disney Infinity 1.0, преодолев 13-летнее ограничение на персонажей.
Разработчик использовал Claude Code (Opus 4.6 с высоким уровнем рассуждений) для обратного проектирования игрового бинарного файла Disney Infinity 1.0, выявив и исправив 13 точек проверки, которые не позволяли персонажам играть в любом наборе. Решение потребовало 17 бинарных патчей и 3 изменённых файлов данных, решив проблему, которую сообщество моддеров не могло решить более десяти лет.