Три недели назад купил Mac Mini из-за одного видео на YouTube. Сегодня этот бот анализирует сотню Telegram-каналов, присылает дайджесты и сам пушит код в мой репозиторий.
Проект называется OpenClaw (раньше Clawdbot, потом Moltbot - Anthropic попросила сменить название). Создал Peter Steinberger - основатель PSPDFKit, довёл до миллиарда пользователей, продал, вышел на пенсию. Заскучал. Сделал AI-агента и выложил бесплатно.
Почему купил Mac Mini
Посмотрел несколько видосов на YouTube. Блогеры показывали, как их боты строят приложения, сами создают PR на GitHub, присылают утренние брифинги с новостями. Ажиотаж вокруг проекта был нереальный. Поддался.
Mac Mini не обязателен - работает на любой железке. Но Apple Silicon с unified memory оказался идеальным. Заказал.
Установка и первые дни
Одна команда установки. Достаточно быстрый онбординг и первоначальная настройка. Подключил Claude через существующую подписку Claude Max как мозги ему. Создал Telegram бота. Вся настройка заняла пару часов, т.к. старался не забывать про security - агент с полным доступом к компьютеру.
Open source. Бесплатно. 50+ интеграций и скилов из коробки. Начал изучать возможности.
Потом поставил первую задачу: сделай мне лендинг, скормил ему какоето описание про меня, записал пару голосовух через телегу, дал ссылки на линкед, телеграм, ютюб. Сделал за 10 минут, пару правок и готово, задеплоил на Vercel, получился текущий лендинг prodfeat.ai
Telegram Scraper + AI-дайджест
Потом дал задачу серьёзнее. Собрал Telegram Scraper - штуку, которая вытягивает посты с сотни каналов про AI, стартапы, продукты. Всё летит в базу данных.
Собирать - полдела. Читать это руками - 2 часа скролла каждый день. Нереально.
Дал боту доступ к базе. Теперь он каждую ночь анализирует сотни постов. Группирует по темам, не по каналам. Пишет 2-3 предложения саммари к каждому. Утром шлёт мне готовый дайджест.
15-20 минут чтения вместо двух часов. Со ссылками на оригиналы. Два раза в день.
По деньгам: скрейпинг условно бесплатный, только сервер + база. Вся AI-постобработка входит в подписку Claude. Никаких доплат за токены.
Shared Project - вот что удивило
Работаем через git. Я пушу изменения - он забирает. Он добавляет своё - тоже пушит. Как команда из двух человек. Только один - бот.
Причём он не просто выполняет задачи. Бот сам предложил, как улучшить структуру базы данных. Обновил SQL-запросы. Добавил себе рабочие заметки, чтобы лучше анализировать контент. Без просьб.
Он помечает статусы постов: что обработано, что нет. Ведёт свои заметки, чтобы не дублировать анализ. Не перечитывает одно и то же. Особенно с изображениями - каждый лишний вызов это и время, и деньги.
Как работает под капотом
Три ключевых механизма.
Память. Всё хранит в plain Markdown-файлах. Ежедневные логи memory/YYYY-MM-DD.md - как дневник. Помнит контекст между сессиями. Не нужно каждый раз объяснять, кто ты и что делаешь. Он знает.
Computer Use. Shell-команды, браузер, файлы. Фактически делает то же, что ты делаешь руками. Через sandbox.
Skills и MCP. Skills - готовые сценарии поведения, которые можно подключать и комбинировать. MCP (Model Context Protocol) - стандартный протокол для подключения к внешним API и инструментам. Вместе дают агенту расширяемость: новые навыки и интеграции без переписывания кода. Похожий принцип работает и в кастомных командах Claude Code.
Что понял за 3 недели
AI-агент - это не “напиши мне текст” и “ответь на вопрос”. Это полноценный участник проекта, который может владеть своей частью работы. Ты делаешь инфраструктуру - он делает анализ. Shared project.
Но самое важное - управление контекстом. Без него - хаос. С ним - предсказуемый результат каждое утро.
Проект взорвался. На GitHub уже болше 170k звёзд. Cloudflare сделала свою адаптацию для запуска в облаке. Сообщество растёт, есть готовые Skills - от умного дома до мониторинга репозиториев.
Источники
- OpenClaw GitHub - официальный репозиторий
- Pragmatic Engineer: интервью с создателем - Peter Steinberger о проекте
- Memory Architecture Explained - техническое описание памяти