Onboarding в OpenClaw: как правильно обучить своего AI-агента

Onboarding в OpenClaw: как правильно обучить своего AI-агента
Onboarding — самый важный этап работы с OpenClaw. То, как ты "представишься" агенту, определяет качество всей будущей работы. Это инвестиция в $30-50 токенов, которая окупается многократно.
Почему это критично
"Думай об OpenClaw как о дешёвой рабочей силе, которую надо обучить — мусорные инструкции = мусорный результат"
Агент — не готовый продукт, а обучаемая система. Чем лучше ты его обучишь, тем полезнее он станет.
Модель для onboarding
Используй Claude Opus
- Даёт агенту лучшую "личность"
- Понимает нюансы
- Стоит $30-50 в токенах
- После настройки переключись на дешёвую модель
"Ни с чем не сравнится. Даст твоему боту максимум личности."
Что рассказать агенту
О себе:
- Профессия и область работы
- Рабочие привычки
- Личные привычки
- Расписание (когда работаешь, когда спишь)
- Часовой пояс
Об интересах:
- Какой контент потребляешь
- Какие новости интересуют
- Хобби
- Спорт
- Еда
О целях:
- Зачем тебе агент
- Какие задачи автоматизировать
- Что занимает больше всего времени
- Что раздражает в рутине
Q&A сессия
Попроси агента интервьюировать тебя:
"Проведи со мной очень глубокий Q&A о себе, моих рабочих привычках, личных привычках, для чего я хочу тебя использовать, что меня интересует, какой контент смотрю, какую еду люблю, какой спорт слежу."
Отвечай максимально подробно.
Определи личность
Примеры:
- Ziggy из Quantum Leap
- JARVIS из Iron Man
- Cortana из Halo
- Своя уникальная личность
Что определить:
- Как обращается к тебе
- Формально / неформально
- Юмор или серьёзность
- Тон голоса
- Использование эмодзи
После onboarding
- Запусти
/compact— очисти контекст - Попроси сохранить в память
- Проверь, что сохранилось
- Переключись на дешёвую модель
Вложись в onboarding — это платит дивиденды вечно.
👀 Смотрите также

Ограничения скорости API Claude: Временные окна, управление контекстом и накладные расходы MCP
Анализ лимитов скорости API Claude выявляет более строгие ограничения в часы пик (5:00-11:00 PT / 8:00-14:00 ET по будням), при этом управление контекстом и использование серверов MCP значительно влияют на потребление токенов. Практические стратегии включают работу вне часов пик, начало новых диалогов для новых задач и аудит интеграций MCP.

Замена стандартной памяти OpenClaw на Redis и Qdrant для производственных мультиагентных систем
Разработчик заменил стандартную память SQLite в OpenClaw на Redis для временного состояния и Qdrant для постоянной векторной памяти, чтобы решить проблемы масштабирования в многозадачных агентных системах, реализовав семантический поиск, обмен данными между агентами и параллельную запись.

Проблемы и решения при установке NemoClaw на Windows
Установка NemoClaw на Windows завершается сбоем с тремя конкретными ошибками: неподдерживаемая среда в Git Bash, порт 18789 уже используется, и сборка Docker не удаётся при установке OpenClaw. Основная причина в том, что NemoClaw не был разработан с учётом Windows, для успешной настройки требуется WSL2 Ubuntu.

Локальная настройка Claude Code с использованием Qwen3.5 27B через llama.cpp
Разработчик делится своей конфигурацией для локального запуска Claude Code с использованием Qwen3.5 27B и llama.cpp, включая переменные окружения, параметры сервера и результаты тестирования производительности в семи задачах по программированию.