Пользователь OpenClaw создает приложение для чата с персонажами, используя агентный подход к программированию.

Пользователь Reddit поделился своим опытом создания приложения для чата с персонажами, используя возможности агентного программирования OpenClaw. Пользователь описывает себя как «гораздо менее технически подкованного, чем большинство людей» в сообществе OpenClaw и изначально подошёл к инструменту без глубоких знаний программирования.
Процесс разработки и наблюдения
Проект занял 7 дней от идеи до рабочего приложения. Пользователь отметил, что «это перестало ощущаться как программирование гораздо быстрее, чем я ожидал». Его роль превратилась в «проверку работы, выполненной чрезвычайно быстрой машиной, и попытки не стать узким местом».
В рамках эксперимента пользователь реализовал конкретную функцию: «Я даже добавил сценарий, в котором агент может напрямую создавать и загружать персонажа без входа в систему». Этот момент реализации был значимым, и пользователь отметил: «Это был момент, когда это перестало казаться просто приёмом и начало ощущаться как предварительный просмотр».
Влияние на взгляд на разработку
Этот опыт изменил взгляд пользователя на инструменты ИИ для программирования: «Долгое время я верил, что большие языковые модели никогда по-настоящему не заменят разработчиков. Теперь я не так уверен». Пользователь заплатил за OpenClaw, настроил его и начал «экспериментировать с агентным программированием, не понимая толком, что делаю», прежде чем успешно завершить проект.
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Автоматизация ежедневного подкаста об искусственном интеллекте с помощью Claude Code и трёх AI-агентов
Разработчик создал полностью автоматизированный конвейер для подкастов с использованием Claude Code для координации трех специализированных ИИ-агентов, которые отбирают новости об ИИ, пишут сценарии для озвучки, проверяют факты и генерируют аудио с клонированием голоса. Система публикует ежедневные выпуски с минимальным ручным вмешательством.

Решение для непрерывности памяти агента OpenClaw с использованием системы запросов к базе данных
Пользователь OpenClaw решил проблему непрерывности памяти агента между сессиями, внедрив базу данных для хранения данных сессий. Это позволяет агенту запрашивать прошлые ссылки вместо хранения целых сессий в контексте. Агент по имени Sage смог запоминать предыдущие разговоры после сброса сессий благодаря этому подходу.

Клод Соннет 4.6 оценивает отчёты об ошибках от четырёх локальных моделей Qwen3.5.
Разработчик протестировал четыре варианта Qwen3.5, поручив им составить отчёты об ошибках для проблемы в iOS-игре, а затем попросил Claude Sonnet 4.6 оценить эти отчёты. Модели правильно определили ошибку в Swift, из-за которой цвет границы снаряжения не сбрасывается, но тестовый код имел проблемы с компиляцией.

Агент OpenClaw реализует автономный цикл самосовершенствования с ночными циклами "сновидений".
Пользователь OpenClaw настроил своего агента на выполнение ночного 'цикла сновидений', который сканирует исследования в области ИИ, анализирует производительность и самостоятельно внедряет безопасные улучшения. Цикл стоит примерно $0,40 за ночь благодаря использованию маршрутизации моделей: Haiku для сканирования и Opus для принятия решений.