Навык OpenClaw связывает агентов с интерфейсом Knods.io для создания рабочих процессов.
Разработчик создал навык OpenClaw, который напрямую подключает ИИ-агентов к пользовательскому интерфейсу Knods.io для рабочих процессов создания активов.
Текущие возможности
Навык позволяет агентам OpenClaw:
- Понимать структуру и функциональность интерфейса Knods.io
- Создавать рабочие процессы внутри платформы Knods
- Переключаться между конкретными агентами вместо использования встроенного агента Knods
Как показано в источнике, пользователи могут использовать брендовых агентов внутри интерфейса Knods. Видеодемонстрация показывает навык в действии: https://youtu.be/hRZeK0jo9OI?si=-C-b4PyRVxDWPGlS.
Технические детали
Навык был разработан с использованием:
- GPT-5.3 Codex для реализации навыка
- GPT-5.4 для агента, показанного в демонстрации
Разработчик отмечает иронию использования моделей GPT, несмотря на то, что он "в основном фанат Opus".
Будущая разработка
Запланированные следующие шаги включают:
- Создание headless-моста для работы агентов с нескольких платформ, включая Telegram, WhatsApp и TUI (терминальный пользовательский интерфейс)
- Интеграцию с другими навыками, такими как Meta Ads для автоматизации кампаний
- Включение полной автоматизации кампаний через Telegram
Навык в настоящее время доступен на ClawHub как работа в процессе.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Клод Код против Кодекса: Реальное тестирование сборки – 36 файлов против 28, бесконечный цикл и разница в стоимости в $0.46
Разработчик сравнивает Claude Code и Codex (через Cursor) на двух реальных задачах: бот для триажа PR и веб-интерфейс для ревью кода через WebSocket. Claude создал 36 файлов за 12 минут с нулевыми ошибками TypeScript; Codex сделал рабочий интерфейс, но попал в бесконечный цикл React. Разница в стоимости: ~$0.46.
Krasis: гибридная среда выполнения для больших моделей MoE на CPU/GPU демонстрирует скорость предзаполнения 3,324 ток/с на RTX 5080
Krasis — это гибридная среда выполнения CPU/GPU, предназначенная для работы с большими моделями типа Mixture-of-Experts (MoE). Она обрабатывает предварительное заполнение на GPU, а декодирование — на CPU, достигая скорости 3324 токена/с на RTX 5080 с моделью Qwen3-Coder-Next 80B Q4. Для работы требуется примерно в 2,5 раза больше оперативной памяти, чем размер модели, что позволяет запускать модели, слишком большие для видеопамяти.
Qwen 3.5 35B, работающий на 8 ГБ видеопамяти с конфигурацией llama.cpp
Разработчик делится своей конфигурацией llama.cpp для запуска Qwen 3.5 35B (Q4_K_M GGUF) на RTX 4060m с 8 ГБ видеопамяти, достигая 700 токенов/с при обработке промптов и 42 токена/с при генерации, а также обсуждает использование Cline в VSCode с режимами kat-coder-pro и qwen3.5.
Реализация локального голосового помощника с помощью Qwen3 на RTX 5060 Ti
Полностью локальный голосовой помощник для автоматизации дома на базе Qwen3 ASR, LLM и TTS на RTX 5060 Ti с возможностью клонирования голоса Моргана Фримена и разнообразными инструментами интеграции.