OpenAI: Это не скриншот 😆

Ждем GPT Image 2

Канал | Чат | OpenClaw Lab

GPT Image 2, теперь является самой передовой моделью для генерации изображений 🔝

Думаю никто не ожидал этого)

Так же хочу поделиться реально крутыми подборками DESIGN.md - это дизайн-система в одном файле. Вместо того чтобы каждый раз объяснять нейросети, какие кнопки использовать, вы один раз прописываете правила, и ИИ генерирует интерфейс строго по ним.

✍️ designdotmd.directory
✍️ neuform.ai
✍️ getdesign.md
✍️ github.com/VoltAgent/awesome-design-md

Канал | Чат | OpenClaw Lab

Агент QClaw от компании Tencent 🆕

Он создан на базе OpenClaw, и его задача - сделать использование максимально удобным и простым.
Получается аналог Claude Computer Use или Codex App.

Устанавливается на macOS и Windows как обычное приложение.
Из LLM в китайской документации явно названа Moonshot AI / Kimi, а также возможность подключить кастомный API.

Сейчас работает в закрытой бете, подать заявку можно тут 👈

Agents Lab | OpenClaw Lab

Warp - это современный терминал, который постепенно превращается в IDE для работы с AI-агентами.

Ты можешь запускать обычные команды, Claude Code, Codex и другие coding agents в одном удобном интерфейсе.

Главные фишки:
🔵 терминал с удобными блоками команд и вывода
🔵 управление несколькими AI-агентами параллельно
🔵 встроенный code review и просмотр изменений
🔵 работа с git, worktrees и PR
🔵 общий контекст для команды: rules, prompts, workflows
🔵 можно использовать как оболочку поверх Claude Code, Codex и других агентов

Вчера исходный код стал открытым:
github.com/warpdotdev/warp
warp.dev

Agents Lab | OpenClaw Lab

в обновлении Codex, в системный промпт для модели 5.5 добавили такую строчку:

Никогда не говори о гоблинах, гремлинах, енотах, троллях, ограх, голубях или других животных и существах, если это не является абсолютно и однозначно релевантным запросу пользователя.

За что? 😄

Agents Lab | OpenClaw Lab

🔵Alipay сегодня запустила A2A процессинг (Agent to Agent) для компаний в Китае. Сервис позволяет принимать средства и оплачивать, когда AI-агент покупает услугу от имени пользователя.

🔵Stripe CLI - позволяет создавать реальные сервисы прямо из терминала, хранить ресурсы в учетных записях провайдеров, безопасно синхронизировать учетные данные, готовые к использованию агентами, и переходить на платные тарифы.

🔵Meta CLI - создавай и управляй рекламными кампаниями. Тоже выпустили сегодня.

Теперь все будет для агентов, а не для людей 😱

🔵А также час назад вышел Hermes v0.12.0:
- Autonomous Curator - Hermes сам чистит и улучшает skills.
- Улучшен self-improvement loop: лучше сохраняет memory/skills.
- Новые провайдеры: LM Studio, GMI Cloud, Azure AI Foundry, MiniMax OAuth, Tencent Tokenhub.
- Новые интеграции: Spotify, Google Meet, Yuanbao, Microsoft Teams.
- ComfyUI и TouchDesigner-MCP теперь встроены по умолчанию.
- Быстрее стартует TUI: примерно -57% cold start.

PS
OpenClaw выкатили 3 беты 4.29. Молимся, чтобы в релизе починили gateway, 04.27 работает нестабильно 🛑

Agents Lab Community | OpenClaw Lab

Hermes Agent гайды, чтобы разобраться основательно

🔵Обзор, установка и модели

🔵Архитектура, профили и CLI

🔵Gateway, инструменты, skills и memory

🔵Subagents, cron и разработка кода

🔵Безопасность, эксплуатация и диагностика


Фундаментальные различия с OpenClaw:

OpenClaw проектируется как сервер-посредник между каналами и агентами;
Hermes - как универсальный агентный runtime с разными входами.

OpenClaw ближе к “router/runtime orchestrator” для разных agent harnesses.
Hermes - к единому агентному loop с tools и skills.

OpenClaw больше похож на Node-native desktop/server gateway product.
Hermes - на Python agent framework/CLI с широким tool runtime.

OpenClaw: один Gateway может обслуживать несколько полностью изолированных агентов.
Hermes: изоляция в основном через профили - разные HERMES_HOME, config, memory, sessions, skills, gateway state.

OpenClaw делает память больше похожей на локальную базу знаний.
Hermes держит память маленькой и ограниченной, а историю вспоминает по требованию.

OpenClaw стремится быть постоянно работающим личным операционным ассистентом.
Hermes - мощный агент для задач, разработки, tool workflows и запланированных промтов.

Agents Lab Community | OpenClaw Lab

Новое в Codex и три репозитория в тренде 💃

В Codex вышло обновление с парой интересных фич.

/goal в Codex CLI - режим, в котором Codex работает несколько ходов, пока не достигнет заданной цели. Включается в config.toml через флаг:

[features]
goals = true

/pet в Codex app - функция тамагочи. Питомца можно кастомизировать: gpt-image-2 может отрисовать спрайт под нужного персонажа и собрать его. Злой Дарио вписался шикарно.

Теперь к репозиториям.

mattpocock/skills - коллекция SKILL.md-навыков для Claude Code и похожих агентов. Внутри есть сценарии для TDD, диагностики багов, триажа задач, подготовки PRD, разбиения планов на issues и уточнения требований перед началом работы. Репозиторий небольшой и в основном состоит из Markdown-инструкций.

nexu-io/open-design - локальный open-source инструмент для генерации дизайн-артефактов через AI-агентов, замена Claude Design. Он запускает веб-интерфейс, локальный daemon и подключает установленные CLI-агенты вроде Claude Code, Codex, Gemini, OpenCode, Cursor, Qwen, Copilot и Hermes. В репозитории есть навыки для генерации лендингов, dashboard, mobile app, deck, poster, invoice, runbook и большая библиотека DESIGN.md-дизайн-систем.

ruvnet/ruflo - платформа для оркестрации AI-агентов вокруг Claude Code, MCP и CLI-workflow. В проекте есть плагины, swarm coordination, память через AgentDB, hooks, background workers, security-модули, web UI и goal planner. Репозиторий большой: внутри много TypeScript-пакетов, skills, agents, MCP-инструментов и отдельных плагинов для разработки, тестирования, безопасности, памяти и автоматизации.

Agents Lab Community | OpenClaw Lab

Как заставить Агента найти слабые места в плане

Pre-mortem придумал психолог Gary Klein: он описал метод в Harvard Business Review в 2007 году. Daniel Kahneman (автор книги "Думай медленно, решай быстро") называл его одним из самых ценных приемов для принятия решений.

Сейчас этот подход упаковали в skill. Конкретный пост и документ сделал Ole Lehmann (@itsolelehmann): идея в том, чтобы Claude заранее разобрал, как ваш план может провалиться.

📎 Ссылка на skill

Как использовать:

Даёте ссылку на skill агенту, просите установить, потом пишите:

premortem this: [ваш план]

И добавляете контекст: что вы собираетесь сделать, для кого это, как выглядит успех, какие есть ограничения.

Дальше skill меняет рамку:

Представь, что прошло 6 месяцев. План провалился. Объясни, как именно это произошло.

Агент начинает искать не аргументы "почему всё получится", а реальные сценарии провала:

- что сломается первым
- какие ранние сигналы покажут проблему
- какая скрытая гипотеза держит весь план
- какой провал самый вероятный
- какой провал самый опасный
- как переписать план, чтобы закрыть дыры

Использовать перед запуском продукта, наймом, сменой стратегии, партнёрством или любым решением, где ошибка будет дорогой.

Agents Lab Community (чат) | OpenClaw Lab

Новое видео про Hermes 🔱

Показал установку, настройку и пример создания веб-приложения. Немного мыслей о том, чем же он отличается от OpenClaw.
Без сломанного онбординга тут тоже не обошлось)

Напоминаю, что все гайды по Hermes найдете тут

@agents_lab_community | @openclaw_lab

Три свежих и полезных репозитория ⚡

DocuSeal - это open-source сервис для документов и электронной подписи. Его можно поднять у себя и использовать как свою систему для договоров, анкет, заявок и любых PDF, которые нужно заполнить и подписать.

Внутри есть конструктор PDF-форм, шаблоны документов, отправка на подпись нескольким людям, API, webhooks и встраиваемая форма подписи для сайта или приложения. Самая интересная часть - MCP: AI-агент может найти нужный шаблон, посмотреть поля, создать документ и отправить его на подпись. То есть это уже не просто “чатик про документы”, а нормальное действие в бизнес-процессе.

Taste Skill - набор инструкций для AI-агентов, которые пишут frontend. Он нужен для одной очень понятной боли: агенты часто делают одинаковые, пластиковые интерфейсы с карточками, градиентами, огромными hero-блоками и другими типичными AI-паттернами.

Taste Skill пытается дать агенту “вкус” через конкретные правила: как работать с типографикой, сеткой, цветами, отступами, анимациями, состояниями загрузки, пустыми экранами и ошибками. Там есть отдельные skills для редизайна существующих проектов, минималистичного стиля, интерфейса, генерации web/mobile референсов и workflow “сначала картинка, потом код”.

Free LLM API Resources - практичный список мест, где можно получить доступ к LLM через API бесплатно или с пробными кредитами.

Agents Lab Чат | OpenClaw Lab | OpenClaw One-Click

Оказывается, многие до сих пор не слышали про Superpowers, плагин для кодинг-агентов, у которого уже почти 180к звёзд.

Благодаря ему агенты работают в рамках трёх подходов:

🔵 TDD (Test-Driven Development) - сначала пишется тест, который описывает ожидаемое поведение кода, а уже потом пишется сам код.
🔵 YAGNI (You Aren’t Gonna Need It) - не стоит писать функциональность на будущее, если она сейчас реально не нужна.
🔵 DRY (Don’t Repeat Yourself) - если один и тот же код или логика повторяются в нескольких местах, их лучше вынести в функцию, класс, модуль или общий компонент.

Стандартный workflow выглядит так:

1. Brainstorming - агент уточняет детали по вашей задаче и составляет план спецификации (spec).
2. Using-git-worktrees - создаёт отдельную git-ветку.
3. writing-plans - пишет план реализации.
4. Subagent-driven-development или executing-plans - выбираете, как реализовывать: через суб-агентов или в той же сессии.
5. requesting-code-review - активируется между задачами, проверяет соответствие плану.
6. finished-a-development-branch - принимает решение о Merge/PR.

Поддерживает Claude Code, Codex CLI/App, Factory Droid, Gemini CLI, OpenCode, Cursor, GitHub Copilot CLI.

Я лично использовал в Codex с GPT 5.5 xHigh и в одной ветке (прописал это в AGENTS.md). Если задача крупная, то после составления финального плана я начинал реализацию в новой сессии.

Основная проблема в том, что эти скиллы съедают много контекста, поэтому и модель нужна мощная.
Но по качеству кода получается прям заметно лучше, меньше лишнего, важное не упускает, если задача большая, не пытается всё за одну сессию сделать.

Вы просто ставите плагин и работаете с агентом как и раньше. Если для задачи не требуется план, он спокойно пойдёт пилить без него.
И конечно, при желании эти скиллы можно запихнуть в любого агента.

Чат | OpenClaw One-Click | CloseRouter