Wakehook: Запуск утренних автоматизаций OpenClaw по фактическому времени пробуждения, а не по Cron
Wakehook — это крошечный самостоятельно развертываемый сервис, который запускает ваши утренние автоматизации OpenClaw в момент фактического пробуждения, а не по заданному времени cron. Создан, потому что автор хотел, чтобы утренняя рутина начиналась на основе реальных данных о сне, а не по фиксированному расписанию.
Как это работает
Wakehook считывает данные о сне из Google Health (Fitbit Air) или Fitbit, определяет время пробуждения и отправляет POST-запрос с событием user.awake вашему агенту OpenClaw. В OpenClaw вы добавляете сопоставленный хук, указывающий на /hooks/wakehook с действием "wake" и textTemplate. Затем шлюз активирует вашу сессию с напоминанием вроде "вы проснулись в 07:03", и ваш сценарий выполняется.
Ключевые детали
- Срабатывает один раз за утро — дедупликация предотвращает повторные срабатывания при повторной синхронизации.
- По умолчанию режим опроса — не требует публичного URL или туннеля.
- Самостоятельно развертываемый — открытый исходный код на GitHub: github.com/robbeverhelst/wakehook
- Готовый навык на Clawhub: clawhub.ai/robbeverhelst/wakehook упрощает настройку.
Настройка
Укажите Wakehook URL вашего экземпляра OpenClaw с хуком. Сервис будет опрашивать поставщика данных о здоровье и отправлять событие при обнаружении пробуждения. Включенный навык Clawhub берет на себя настройку.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

OpenClaw интегрирует функции из утечки кода Claude
Пользователь OpenClaw поручил своему боту проанализировать утекший код Claude (реализация на Rust от Instructkr) и выборочно перенес определенные архитектурные паттерны в свою систему OpenClaw. Интеграция сосредоточена на практических улучшениях, таких как автоматическое восстановление контекста при запуске, сжатие диалогов и фреймворк хуков до и после выполнения инструментов.

the-knowledge-guy: Превратите свою книжную полку в репетитора с помощью навыков Claude Code
Набор навыков Claude Code, который обрабатывает ваши книги в форматах PDF/EPUB локально и позволяет задавать вопросы, получать объяснения по темам или извлекать шпаргалки — всё с цитированием из вашей библиотеки.

Создание локального приложения для преобразования речи в текст на macOS с помощью Claude Code: пример Vext
Разработчик потратил 3 месяца на создание Vext — приложения для преобразования голоса в текст под macOS, использующего Whisper на Apple Neural Engine. Claude Code помог с Rust/Swift FFI, оптимизацией Core ML и архитектурой горячих клавиш. Приложение работает полностью офлайн, транскрибируя 60-секундное аудио за ~400 мс.

Узкое место в параллельных ИИ-агентах: очередь человеческого одобрения
Разработчик, запускающий параллельные агенты Claude Code, описывает «bottleself» — точку, где параллелизм перестает увеличивать результат и начинает создавать очередь запросов на одобрение. Его решение: планировщик, который разбивает цели на подзадачи, запускает агентов и обращается к человеку только в случае неразрешимых решений.