PocketBot: ИИ компилирует автоматизации в JavaScript для экономичного, детерминированного планирования.

Как работает PocketBot
PocketBot использует иной подход к автоматизации в стиле агентов, исключая вызовы LLM во время выполнения. Вместо того чтобы ИИ каждый раз переосмысливал логику при запуске автоматизации, система компилирует ваш запрос на естественном языке в JavaScript-скрипт, который запускается по расписанию в изолированной среде выполнения.
Процесс работает следующим образом:
- Вы описываете желаемое действие простыми словами (например, "Присылай мне в Slack сводку непрочитанных писем из Gmail каждое утро в 8 утра")
- Быстрая модель (Уровень 1) проверяет, существует ли уже скрипт для такого запроса
- Если нет, модель для написания кода (Уровень 2) создаёт JavaScript-код, тестирует его в песочнице, определяет ваши реальные каналы Slack и аккаунт Gmail, и сохраняет скрипт
- С этого момента он работает как cron-задача с детерминированным кодом — без участия ИИ в цикле выполнения
Ключевая архитектура: Pocks и Mocks
PocketBot использует два основных компонента:
- Pocks: Ваши персональные автоматизации, работающие с вашими данными и хранящиеся на вашем устройстве. Ваши данные никуда не передаются.
- Mocks: Общие шаблоны, используемые для создания автоматизаций (например, отправка письма), которые не содержат конфиденциальных данных, только действия. По мере того как больше пользователей добавляют Mocks в сообщество, требуется меньше участия LLM.
Технические преимущества
- Снижение затрат: Выполнение JavaScript значительно дешевле, чем инференс LLM при каждом срабатывании
- Детерминированное поведение: Одинаковые входные данные каждый раз дают одинаковый результат
- Работа офлайн: Скрипты работают офлайн после создания (запускаются на стороне сервера по расписанию)
- Производительность: Исключает задержки из-за вызовов LLM во время выполнения
Стартовые интеграции
PocketBot запускается с более чем 20 интеграциями, включая Google Suite, Slack, WhatsApp, TikTok, Twitter, Notion и Todoist.
Конфиденциальность и безопасность
- Нет системы аккаунтов — ваша идентификация это случайный UUID устройства
- OAuth для всех интеграций — PocketBot никогда не видит ваши пароли
- После компиляции в JavaScript ИИ не читает ваши данные при каждом запуске
- Mock-данные используются для тестирования автоматизаций при создании, с очисткой персональной информации
- AWS Bedrock гарантирует, что входные/выходные данные не используются для обучения моделей
Текущий статус
Мобильное приложение имеет более 800 тестировщиков в iOS TestFlight (бесплатно и доступно сейчас), релиз в App Store ожидается в ближайшее время. Стоимость составит $5/месяц с планами по добавлению новых интеграций. Инструмент разработан как телефонно-ориентированный опыт для настройки автоматизаций прямо из кармана.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Сервер MCP для Blender с более чем 100 инструментами, созданный с использованием Claude Code
Разработчик создал MCP-сервер для Blender с более чем 100 инструментами в 14 категориях, позволяя AI-агентам для написания кода управлять освещением, анимацией, рендерингом и геометрическими нодами Blender с помощью естественно-языковых запросов. Весь код был написан с использованием Claude Code, который помог решить архитектурные проблемы, такие как требование Blender к вызовам API в основном потоке.

Проверка структурных галлюцинаций с открытым исходным кодом для конвейеров ИИ-агентов
Новый инструмент с открытым исходным кодом предоставляет четыре супрессора для обнаружения структурных сбоев в конвейерах ИИ-агентов, включая проверку обоснованности, обнаружение инъекций в промпты, валидацию JSON и проверку ответов инструментов. Доступен как REST API и MCP-сервер с бесплатным тарифом 500 запросов/месяц.

Qwen3.6-27B SVG生成与闭环控制
Замкнутый контур с использованием агентов Agno и Pi итеративно улучшает вывод SVG от Qwen3.6-27B, рендеря, передавая PNG обратно в Qwen Vision и оценивая результаты в два раунда.

Сравнение Dual DGX Sparks и Mac Studio M3 Ultra: практический тест для локального запуска Qwen3.5 397B
Разработчик сравнил локальный запуск Qwen3.5 397B на Mac Studio M3 Ultra 512GB за $10K и на настройке с двумя DGX Spark за $10K. Mac Studio показал 30-40 токенов/с с пропускной способностью памяти 800 ГБ/с, но медленным предзаполнением, в то время как Sparks выдавали 27-28 токенов/с с более быстрыми вычислениями, но сложной настройкой.