OpenPlawd: Навык OpenClaw для автоматического создания заметок встреч Plaud
OpenPlawd — это навык OpenClaw, который автоматизирует преобразование записей Plaud в структурированные заметки о встречах. Он обрабатывает весь процесс: от загрузки записей до генерации чистого HTML-вывода с задачами.
Как это работает
Навык реализует полный рабочий процесс:
- Проверяет ваш аккаунт Plaud каждый час на наличие новых записей
- Загружает записи через API Plaud
- Транскрибирует аудио с помощью Groq Whisper (бесплатный тариф) для записей короче 90 минут, переключаясь на OpenAI для более длинных файлов
- Автоматически разбивает большие файлы на части с возможностью возобновления обработки при прерывании
- Использует вашего агента OpenClaw для генерации чистых HTML-заметок о встречах с задачами
- Переименовывает и архивирует запись на Plaud после завершения обработки
Интерактивные функции
Процесс включает интерактивные элементы, где агент показывает предварительный просмотр обнаруженных имён и типа встречи перед генерацией итоговых заметок. Это позволяет пользователям исправить любые ошибки транскрипции Whisper до окончательной обработки.
О разработчике
Это третий навык OpenClaw от разработчика, после предыдущей работы над openclaw-conversation (голосовым помощником для Home Assistant) и несколькими интеграциями с Home Assistant. Проект имеет открытый исходный код и доступен на GitHub.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Режим планирования кода Claude снижает процент переделок с 40% до почти нуля.
Разработчик отследил более 30 сессий кодирования с Claude Code и обнаружил, что пропуск режима планирования приводит к переделке задач с нуля в 40% случаев. С использованием режима планирования процент переделок упал практически до нуля, при этом одна функция заняла всего 17 минут против 35+ минут без планирования.
Обзор производительности модели OpenClaw: Codex 5.3 лидирует, модели GLM разочаровывают.
Разработчик протестировал несколько моделей ИИ с помощью OpenClaw, обнаружив, что Codex 5.3 показывает лучшие результаты с оценкой 9/10, в то время как GLM 4.7 и GLM 5 получили 5/10 из-за высокого потребления токенов, медленных ответов и нестабильных результатов.
Система ACO: мультиагентный ИИ-конвейер от задачи на GitHub до объединённого PR
ACO System — это мультиагентный фреймворк с открытым исходным кодом, где шесть специализированных AI-агентов автономно выполняют весь процесс разработки от GitHub Issue до объединенного PR, а детерминированный шлюз Architect отсеивает плохие задачи до того, как они попадут к разработчикам.
Локальная модель 35B MoE снижает частоту сбоев кода Agent OS до 0%
Разработчик сообщает, что переключение среды выполнения мультиагентной системы на Qwen 3.6 35B A3B (MoE, 3B активных параметров) устранило сбои в коде, обеспечив 100% успех благодаря 5-уровневому проверочному шлюзу.