Интеграция OpenClaw с WhatsApp Cloud API
Прямая интеграция с WhatsApp через облачный API Meta
Разработчик из сообщества OpenClaw успешно подключил OpenClaw к WhatsApp, используя официальный облачный API WhatsApp от Meta. Эта интеграция обеспечивает прямое взаимодействие между ИИ-ассистентом для программирования и платформой обмена сообщениями WhatsApp.
Разработчик создал документацию, охватывающую весь процесс настройки, и поделился ею, чтобы помочь другим избежать разрозненной и фрагментированной документации, с которой он столкнулся. Руководство по настройке доступно через пост на Reddit, ссылка на который приведена ниже.
Облачный API WhatsApp — это официальная платформа Meta для бизнеса и разработчиков, позволяющая внедрять возможности обмена сообщениями WhatsApp в свои приложения. Он предоставляет программный доступ для отправки и получения сообщений, управления контактами и обработки медиафайлов. Для пользователей OpenClaw эта интеграция может позволить создавать системы уведомлений, рабочие процессы совместного программирования через обмен сообщениями или автоматизированные каналы поддержки.
Разработчик ищет отзывы от сообщества о том, как другие реализуют интеграцию с WhatsApp, предполагая, что в этой области могут существовать различные подходы и решения.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Создание пользовательской системы глоссария хинди с помощью Claude: от 76% до 92% точности за 10 месяцев
Инженер из Бангалора создал собственную систему глоссариев для Claude, повысив точность хинди-лексики с 76% до 92%. Наиболее эффективными оказались термины с примерами в контексте.
Четыре специфичных для архитектуры aarch64 режима сбоя при запуске vLLM на Blackwell GB10 с CUDA 13.0
Разработчик столкнулся с четырьмя конкретными типами сбоев при настройке vLLM v0.7.1 с DeepSeek-R1-32B на системе Blackwell GB10 с архитектурой aarch64 и CUDA 13.0, включая несоответствия ABI и отсутствующие зависимости.
Создайте монитор токенов за $10 для LM Studio с использованием дисплея ESP32
Разработчик превратил дисплей погодной станции ESP32 за $10 в монитор токенов для LM Studio, написав прошивку за 15 минут с помощью Codex.
Кастомный сервер 4x RTX PRO 6000 против Dell GB300: выбор для 30 тонко настроенных пайплайнов
Подробный анализ двух локальных архитектур для запуска ~30 доработанных продакшн-пайплайнов: собственного 4U-сервера с 4-8x RTX PRO 6000 Blackwell (по 96 ГБ) и NVIDIA GB300 Grace Blackwell с 252 ГБ HBM3e + 496 ГБ унифицированной памяти.