Ошибка службы виртуальной машины Windows Cowork: проблема с путем и исправление
Сбой службы VM в Windows Cowork
Пользователи Windows, использующие функцию Cowork в Claude, сталкиваются с повторяющейся ошибкой, когда служба выходит из строя каждые 10-20 минут с сообщением "Служба VM не запущена. Не удалось запустить службу." Основная причина связана с папкой vm_bundles, но часто упоминаемый путь (%APPDATA%\Claude\vm_bundles) не существует для установок MSIX.
Реальная проблема
Проблема возникает из-за того, что Cowork ищет папку vm_bundles в неправильном месте на системах Windows с установками MSIX. Стандартный путь, на который ссылается большинство документации, не применяется к этим установкам, что приводит к повторным сбоям запуска службы.
Документированное решение
Пользователь задокументировал полное исправление, которое включает:
- Определение правильного пути к папке vm_bundles для установок MSIX
- Скрипт восстановления для устранения проблемы
- Отправленный отчёт об ошибке в Anthropic (проблема GitHub #170)
- Оценку текущего статуса стабильности Cowork на Windows
Доступные ресурсы
Полное техническое описание с подробными шагами доступно на сайте автора, а проблема GitHub (#170) была создана в репозитории anthropics/knowledge-work-plugins для официального отслеживания этой проблемы.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Шаблоны проектирования CLI для AI-агентов: Заблуждения и практические подходы
В посте на Reddit поясняется, что CLI для агентов означает текстовый протокол интерфейса командной строки, а не обязательно реальную оболочку, и описываются принципы проектирования CLI, удобного для агентов, включая справку в стиле Unix, подсказки и механизмы безопасности, такие как предварительный просмотр в режиме dry-run и авторизация человеком.
Оптимизация производительности Java: восемь антипаттернов, замедляющих ваш код
Приложение для обработки заказов на Java улучшилось с 1198 мс до 239 мс времени выполнения, с 85 000 до 419 000 заказов в секунду и с 1 ГБ до 139 МБ использования кучи за счет исправления восьми распространенных антипаттернов, выявленных с помощью профилирования Java Flight Recording.
Ваш LLM не должен быть рабочим процессом вашего coding-агента: разделение ответственности в OpenClaw
Если ваш рабочий процесс с кодинг-агентом останавливается при достижении лимита использования LLM, значит, LLM делает слишком много. Держите очереди, состояние, повторы и проверки детерминированными — обращайтесь к LLM только для принятия решений.
12 советов для опытных пользователей OpenClaw по эффективной организации рабочих процессов с ИИ-агентами
В посте на Reddit описаны практические стратегии оптимизации использования OpenClaw, включая разделение бесед на тематические ветки, использование голосовых сообщений для ввода, подбор моделей под задачи, делегирование работы под-агентам и внедрение уровней безопасности.