Пользователи OpenClaw жалуются на высокие затраты на API из-за расплывчатых запросов, разработчик рекомендует структурированные рабочие процессы.

Обсуждение на Reddit подчёркивает распространённую проблему с ИИ-агентами для программирования, такими как OpenClaw: пользователи относятся к ним как к джиннам, исполняющим желания, а не как к структурированным инструментам оркестрации. В посте описывается счёт в $300 от Anthropic, возникший из-за расплывчатых запросов без чёткого рабочего процесса или ограничений.
Проблема: Расплывчатые цели сжигают токены
Согласно источнику, когда пользователи предоставляют «расплывчатую цель, без рабочего процесса, без структуры, без чёткого состояния... без ограничений», система «блуждает и сжигает токены, как наркоман на сборе меди». Это происходит потому, что базовая система имеет «ноль направления, кроме нереалистичных ожиданий».
Решение: Сначала определите намерения
Совет сообщества ясен: «OpenClaw работает лучше всего, когда вы сначала строите свои намерения, а затем говорите ему просканировать репозиторий и выполнить минимально необходимую работу». Оркестратор должен работать с «собранными частями, а не пытаться выдумать всю машину из ваших мечтаний».
Источник подчёркивает, что OpenClaw — это «дирижёр, а не чудотворец», и отмечает разочарование пользователей, ожидающих, что он «волшебным образом станет архитектором, строителем, отладчиком и телепатом». Хотя вы «можете иногда повезти», такое обращение означает, что «вы, по сути, просто играете в азартные игры с API-кредитами».
Текущие ограничения
В обсуждении признаётся, что хотя технология, возможно, продвинется вперёд «лет через 5», сейчас «мы ещё не там». Практичный подход — предоставлять чёткую структуру и реалистичные ожидания, а не надеяться на волшебные решения.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

На OpenRouter появились две новые модели, возможно, варианты DeepSeek V4.
На OpenRouter появились две новые модели под названиями healer-alpha и hunter-alpha, характеристики которых совпадают с утечкой данных о DeepSeek V4. Первоначальное тестирование показывает, что обе модели хорошо справляются с ролевыми сценариями, не фильтруют сообщения и генерируют токены быстрее, чем GLM 5.0.
Markdown-память обходит среду выполнения памяти с 382 зависимостями в тесте на припоминание агентом
Разработчик сравнил вендорный runtime для памяти агента с папкой Markdown-файлов. Runtime вернул устаревшее решение по API; папка Markdown вернула актуальное, с источниками, и проработала семь месяцев.

Kimi K2.6 с агрессивной скользящей стратегией превосходит Claude, GPT-5.5 и Gemini в соревновании по программированию
В соревновании AI Coding Contest, в головоломке «Word Gem Puzzle» (День 12), модель Kimi K2.6 с открытыми весами от Moonshot AI набрала 22 матч-пойнта (7-1-0), опередив GPT-5.5 (16), Claude Opus 4.7 (12) и Gemini Pro 3.1 (9). MiMo V2-Pro заняла второе место. Kimi выиграла за счет агрессивного перемещения плиток.

Пин версий, список плагинов, улучшения хуков и критически важные исправления ошибок в Claude Code v2.1.163
Claude Code v2.1.163 добавляет управляемые настройки requiredMinimumVersion/requiredMaximumVersion, команду /plugin list, улучшения контекста хуков и исправления для зависаний claude -p, ошибки EEXIST в Windows и регрессии Bazel/EDR.