💡 Примеры
Примеры использования и истории успеха
36-часовой цикл Ральфа: Opus оркестрирует сборщиками Qwen 3.6/3.8 на M1 Max
Разработчик запустил 36-часовой цикл Ralph по команде /goal: Opus 5.5 управляет локальными моделями Qwen 3.8 27B (4-бит) и Qwen 3.6 35B A3B (8-бит) на двух M1 Max 64GB, чтобы выполнить 38 функций и 201 задачу.
3B-модель Apple на устройстве как проверяющий для вывода агента OpenClaw
Разработчик подключил 3-миллиардную локальную модель Apple к OpenClaw в качестве фактчекера, который проверяет ответы агента по результатам инструментов перед выводом.
OpenClaw автоматизирует моддинг DLSS для Cyberpunk: от дня охоты за DLL до 30 минут
Разработчик использовал OpenClaw для установки DLSS-модов на RTX 4070. То, что раньше требовало целого дня поиска DLL и ручной настройки, теперь занимает около 30 минут — с GPT-6.1-Sol на максимальном режиме мышления, выполняющим исследование.
Разработчик заменил подписку Plaud за $239,99 в год локальным навыком транскрипции
Разработчик воссоздал платную службу транскрипции устройства Plaud с помощью локального приложения, навыка и cron-задачи — отказавшись от подписки за $239.99 в год. Расшифровки сохраняются на локальной машине, где их можно искать по всем прошлым встречам.
War Radar: An Automated Pipeline That Uses AI to Classify Conflict and Evacuation Reports
War Radar publishes a daily world map of armed-conflict risk: a formula sets the risk level, AI models handle only narrow classification, and the project publishes how often each level was followed by a crisis.
OpenClaw Yolo Mode: автономный агентный цикл на бюджет в €20/месяц
Пользователь настроил OpenClaw в режиме Yolo Mode: главный агент поручает работу субагенту проект-менеджера, ежечасно проверяет расход подписки и приостанавливает всё при падении ниже 20%, пока лимит не сбросится.
OpenClaw Agent сломался на 65% контекста: 683k токенов, ноль чтений кэша на Ollama/GLM
23-часовой прогон агента OpenClaw в Discord на GLM 5.3 Flash через Ollama Cloud сломался на 683 тыс. токенов — 65% от настроенного окна в 1 млн — без ошибки переполнения, без таймаута и с cacheRead=0 на каждом затронутом ходу.
Новичок собрал локальный «второй мозг» на Intel Arc Pro B60: Qwen 3.8 27B на 38 ток/с, контекст 128K
Человек без опыта программирования запускает OpenClaw как персонального агента на старом Dell, а затем собирает отдельный ИИ-сервер на базе Intel Arc Pro B60, обслуживающий Qwen 3.8 27B на скорости ~38 ток/с с контекстным окном 128K.
QWEN3.6-27B-MLX-8bit соответствует 122B для локальных рабочих процессов при 29,5 ГБ
Пользователь, запускающий многочасовые локальные рабочие процессы, утверждает, что QWEN3.6-27B-MLX-8bit (29,5 ГБ) не уступает модели на 79 ГБ в оркестрации, исследованиях и написании текстов — только медленнее — и освобождает 50 ГБ оперативной памяти.
Простая настройка MEMORY.md у агента OpenClaw превосходит время выполнения Memory Startup в тесте на временную согласованность
Рантайм одного стартапа в области памяти вернул неверную версию в тесте на временны́е решения, и все три варианта получили одинаковую релевантность 1.000. Агент пользователя на OpenClaw, где память хранится как markdown в git-репозитории, вернул актуальное решение с датой.
Hermes против OpenClaw: бенчмарк на реальной работе закончился уроком о памяти
Пользователь сравнил Hermes и OpenClaw на реальных задачах, обнаружив схожую производительность, но явная память OpenClaw победила после того, как Hermes превратил случайный комплимент в ошибочное правило.
Триаж PR-ов сообщества с использованием мультиагентных агентов в OpenClaw 2.0
Патрик Эрихсен (OpenClaw Foundation) показывает, как использовать многопользовательские агенты в OpenClaw 2.0 для триажа и ревью PR от сообщества. Автоматизация проверяет Discord каждые 15 минут, назначает мейнтейнера и запускает общую сессию агента.