Вчера Битрикс24 выкатил VibeCode 💻

Выглядит это так:
Получаешь API-ключ, присылаешь ссылку на документацию, описываешь задачу, твой AI-агент создает приложение под ваш бизнес.

Есть возможность размещать приложения на Black Hole-серверах.
Это серверы, у которых снаружи все закрыто, а работают они через зашифрованный WebSocket-туннель через Gateway. Авторизация через Битрикс.
Платите только за время использования, запросов нет, сервер спит, пришел запрос, сервер проснулся.

Использовать LLM-модели можно любые, OpenAI-совместимые.

Можно создавать ботов для работы в чатах Битрикс. А также разворачивать OpenClaw за пару кликов.

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

Полезный MCP, чтобы OpenClaw мог сам верифицировать номер телефона на сайте 🦞

clawhub.ai/grizzlysms-git/grizzly-sms-mcp

Регистрируетесь в grizzlysms.com, получаете API-ключ.
Добавляете Skill/MCP в вашего агента.
В нем уже описан общий воркфлоу регистрации в любом сервисе.
Это не реклама. Сервисов по верификации SMS с API много, а вот MCP для них не очень.

Главное - обойти правила LLM, которые не дают ей нормально регистрировать аккаунты.
Можно пробовать разные модели и редактировать AGENTS.md
И также не забывайте подключать решалу для капчи.

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

Создатель Omi, Ник Шевченко, спросил у Питера совет 🤔

Omi - это AI-гаджет и приложение, которые записывают разговоры, делают транскрипции, саммари и работают как персональная память пользователя.

Мне до этого не попадался на глаза этот проект, но чего у них не отнять, так это мощный маркетинг.
github.com/basedhardware/omi/
Как я понял, omi уже полностью Open Source, и можно поднять self-hosted-решение, но много зависимостей от SaaS и AI-провайдеров.

Что пишет Ник:
Omi, по его словам, резко вырос, но вместе с этим проект начал терять около $100k в месяц на инфраструктуре, потому что в продукте использовались ключи самой команды. Ник пишет, что работает над проектом в основном почти один и у него нет времени глубоко заниматься оптимизацией костов.
Поэтому он спрашивает, не стоит ли перевести пользователей на модель, где они подключают свои ключи при онбординге, как в OpenClaw. Он прямо признаёт компромисс: да, это может привести к потере части нетехнических пользователей, но зато позволит сосредоточиться на фичах, а не на бесконечной борьбе с ценами и тарифами. Отдельно он спрашивает Питера, сколько времени у него ушло на оптимизацию расходов в OpenClaw и почему тот не сделал hosted-версию.

Что ответил Питер:
Если ситуация такая, то пользователей действительно стоит переводить либо на BYOK, либо искать что-то сильно дешевле по инфраструктуре. Он пишет, что в OpenClaw много времени ушло на то, чтобы хорошо настроить кэш. А cloud/hosted-версию он не запускал, потому что для одного человека это слишком большая ответственность, особенно если сервис работает с чувствительными пользовательскими файлами памяти. Поэтому self-hosted-подход для него оказался проще.

Быстрый рост AI-продукта не всегда означает, что модель бизнеса сходится. Если сервис платит за инференс и инфраструктуру за пользователей, популярность может начать стоить слишком дорого.

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

Нашел интересный юзкейс от DevOps-инженера 🔄

OpenClaw полноценно управляет инфраструктурой.
Деплоит, выполняет задачи из канбана, отправляет PR, ведет полный мониторинг, логирование и свою Wiki-базу знаний, публикует контент в блог и отправляет отчеты.

Вот что происходит, когда опытный инженер использует OpenClaw:
📎 Читать

Сама статья старовата по нынешним меркам, многое сейчас настраивается в крабе гораздо проще, но для понимания возможностей очень интересно почитать.

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

Anthropic несколько часов назад объявили победителей хакатона Built with Opus 4.6 Claude Code 🆕
4 из 5 победителей - это не разработчики, а люди из других сфер, которые использовали Claude Code, чтобы быстро собрать реальные полезные продукты.
Маркетинг такой: разработка теперь доступна всем.

1 место - CrossBeam, Mike Brown
Проект для ускорения согласования строительных разрешений в Калифорнии.
CrossBeam анализирует чертежи и письма с замечаниями, распределяет исправления по отдельным AI-агентам и за короткое время выдает точный план действий для одобрения заявки.

2 место - Elisa, Jon McBee
Визуальная no-code / low-code IDE, в которой можно собирать программы из блоков, а реальный код пишет ИИ.
Проект задуман так, чтобы даже дети могли создавать рабочие программы без необходимости писать код вручную.

3 место - PostVisit.ai, Michał Nedoszytko
Медицинский AI-инструмент, который помогает пациентам лучше понимать, что происходит после приема у врача.
Сервис объясняет диагнозы простым языком, анализирует заметки и транскрипты визита, подтягивает релевантные медицинские данные и помогает врачу сопровождать пациента между посещениями.

Приз "Keep Thinking" - TARA, Kyeyune Kazibwe
Система для оценки дорожной инфраструктуры в Уганде.
TARA берет видео с дорожного регистратора, анализирует состояние дороги, активность вокруг, социальные факторы и автоматически формирует полноценный инвестиционный отчет, включая экономический анализ и оценку социальной справедливости проекта.

Специальный приз за творческое исследование - Conductr, Asep Bagja Priandana
AI-музыкальный инструмент, который превращает Claude в живого виртуального бэндмейта.
Conductr слушает, как музыкант играет на MIDI-контроллере, и в реальном времени достраивает барабаны, бас, мелодию и гармонию.

И так же хочу рассказать о репозитории everything-claude-code 🔥
Его создал человек, тоже победивший в хакатоне, только в 2025 году.
Но этот репозиторий реально мощный. В нем собраны гайды, шаблоны, лучшие практики, примеры workflow и полезные ссылки, чтобы людям было проще быстрее начать работать с Claude Code и использовать его эффективнее.
160к звезд за 3 месяца сами за себя говорят.

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

Память в автономных LLM-агентах 🧠

Когда обсуждают агентные системы, обычно говорят о моделях и промптах. Но на практике часто важнее другое: как устроена память.

Если агент не умеет удерживать контекст, возвращаться к прошлым действиям, отделять важное от временного и обновлять знания, он быстро начинает путаться и повторять ошибки.

У памяти удобно выделять несколько уровней:

🔵 working memory - текущий контекст
🔵 episodic memory - события, действия, результаты
🔵 semantic memory - устойчивые факты и выводы
🔵 procedural memory - правила поведения и способы работы

Но главное не только в типах памяти. Главное в цикле: записать - управлять - прочитать.

Именно этап управлять чаще всего самый слабый. Если агент просто копит все подряд, память превращается в шум: появляются противоречия, устаревшие записи и лишние самари, которые мешают работать.

На практике отсюда следуют простые правила:

🔵 не смешивать историю действий, знания и правила поведения
🔵 не полагаться только на самари
🔵 хранить сырые эпизодические записи
🔵 переносить в долгую память только устойчивые выводы
🔵 регулярно пересматривать память, а не только пополнять ее

В OpenClaw это выглядит так:

✍️ memory/YYYY-MM-DD.md - эпизодическая память
✍️ MEMORY.md - долгоживущие факты, решения и предпочтения
✍️ AGENTS.md и SOUL.md - процедурная память
✍️ memory_search - поиск по длинной истории
✍️ memory flush перед сжатием помогает не терять важный контекст
✍️ dreaming отвечает за консолидацию: система оценивает краткосрочные сигналы и поднимает в долгосрочную память только действительно важное

Если нужен более строгий слой знаний, в OpenClaw есть еще memory-wiki с источниками, свежестью и отслеживанием противоречий.

Сильный агент отличается не только моделью. Намного важнее, как он хранит, отбирает, обновляет и возвращает память в работу 🤝

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

OpenAI выпустили ChatGPT Images 2.0 🙈

Модель просто стала лучше во всем.

Из интересного - вы можете включить режим Thinking в чате, и тогда модель может искать информацию в интернете, создавать несколько разных изображений по одному запросу и перепроверять собственные результаты.

Я, честно говоря, и до обновления все чаще выбирал модель GPT, а не nano banana. Разница была незаметна для моих тривиальных задач.


Также вышла Kimi K2.6, люди сравнивают ее по интеллекту с Sonnet 4.6. Только цена в разы дешевле.

В X уже начали хайпить посты о том, что это лучшая модель для OpenClaw.

Успели попробовать? 🤔

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

В документации OpenClaw появилось такое сообщение, где говорится, что использование Claude по подписке снова разрешено.

Я не стал сразу постить об этом, пока не увидел реальные комментарии от Питера:

Борис сказал, что использование CLI разрешено. Поэтому мы добавили поддержку CLI, но обнаружили, что она по-прежнему заблокирована. Обойти это легко, переименовав несколько файлов, но я не хочу в это играть. Так что мы находимся в странном подвешенном состоянии, когда использование CLI должно работать в теории, но не работает на практике.

В комментариях пишут, что у кого то заработало, но Питер сказал, что его аккаунт забанили, когда он решил затестить 🤬

Также выходили два обновления (4.20 и 4.21) с небольшими изменениями. Главное - добавили Kimi K2.6 и OpenAI Image 2, которая, к слову, сделала самый большой прорыв в генерации изображений и занимает первое место на арене.

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

Почти все ошибки в работе OpenClaw связаны с нехваткой контекста

Если вы не используете слабые модели 👶

Контекст - это промты, скилы, файлы в воркспейсе, ваша база данных. Все что получает в итоге LLM.

Самое простое, что можно сделать, когда агент ошибся, - это попросить его, чтобы он так больше не делал.

Но это очень поверхностный подход, который не всегда будет работать, так ещё и будет раздувать правила агента, увеличивая расход токенов.

📎 Как правильно работать с ошибками

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

Кто хочет понять все отсылки, ищите тут 😎

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

🦞 Вокруг OpenClaw поднялась своя криптоэкономика - разберёмся, что к чему

Когда любой AI-проект взлетает, крипта реагирует одинаково: появляются токены и NFT, которые тянут на себя внимание через образ и название, но к команде и продукту OpenClaw или Moltbook отношения не имеют. Но чаще всего делают вид, что имеют.

💰 Про монеты

У CoinGecko для этого даже отдельная категория – Moltbook and Openclaw-Themed. Там уже 43 токена с суммарной капитализацией около 9,4 млн долларов. Самый крупный из них – CLAWD с кэпом 2,6 млн.

Для крипторынка это, откровенно говоря, копейки. Не ноль, но и близко не серьёзные деньги: сопоставимо с капитализацией одной ноунейм-монеты из середины списка. И львиная доля этих 43 токенов – автогенерённые мемкоины, которые боты выпускают буквально под каждую хайповую новость.

Из общей массы ещё слегка выделяется $MOLT – мемкоин соцсети Moltbook. Капа около 1,86 млн, дневные объёмы торгов держатся в районе 1,5 млн долларов. Но к соцсети токен отношения не имеет – это community-монета, которую запустили третьи лица на волне новости.

🖼 Отдельный сюжет – NFT

Из заметного пока один ключевой пример – Claws на Solana, «первая PFP-коллекция для резидентов Moltbook». 4 200 токенов, минтить могли только AI-агенты, верифицированные через Moltbook identity.

Старт получился красивым: коллекция практически сминтилась – 4 198 из 4 200. А дальше сработал классический сценарий «после хайпа сильнейшее обрушение». ATH был 7 февраля на уровне 2,652 SOL (около 226 долларов), сейчас floor примерно 0,056 SOL (около 4,80 доллара) – падение около 98%.

При этом в ноль коллекция не ушла: держателей около 750, листинги на Magic Eden живы, вторичка работает – просто очень вяло.

⚡️ Повод, почему решили об этом заговорить

Сегодня, меньше чем через час, на TON пройдёт паблик-минт Lobsters on TON. Концепция: каждый NFT – не картинка, а «носитель» AI-агента, со своим soul-файлом, on-chain биографией, persistent memory и единой identity в Telegram, Mini App и через API.

Аргументация проекта опирается на тайминг: Дуров недавно запостил видео про agentic bots in Telegram, где лобстер мелькал в кадре. В эту сторону и ложится нарратив: Telegram-native агенты, TON-инфраструктура, NFT-слой владения и AI-утилити. Цена минта – 50 TON.

Это не то что не финансовая рекомендация. Это просто рассказ о том, что вообще есть, что появляется вокруг Клоу и на чём в реалии базируется. Вокруг проекта уже сформировался свой зоопарк токенов и NFT, что отчасти делает клешню явлением и в крипторынке. Со временем узнаем, будет ли там что-то яркое.

💬 P.S.

Знаем, что в нашем комьюнити есть ряд участников, которые используют OpenClaw для трейдинга – в основном как раз крипты. Если интересно узнать об этом больше – пишите в комменты, и что именно хотелось бы разобрать.

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

Вышла GPT 5.5 💬

По словам OpenAI самая крутая, кто бы сомневался.
А вот сайт и codex легли отдохнуть, уже видимо завтра потестить получится.

И конечно, ждем релиз OpenClaw🦞

Пока хочу поделится с вами двумя репозиториями:

github.com/stainlu/openclaw-managed-agents
По названию понятно, что это замена Claude Managed Agents. Репо свежий, только развивается, нужно тестить.

github.com/Infisical/agent-vault
Интересная идея, как защитить данные от вашего агента с фильтрацией на уровне HTTP запросов.

К слову есть и другой подход
huggingface.co/openai/privacy-filter
Новая открытая модель от OpenAI, которая занимается маскировкой чувствительных данных.

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

Browser Use представили Video Use 🙃

✍️ Github.com/browser-use/video-use

Монтаж видео через агентов.
Вставьте текст в Claude Code, Codex, Hermes, Openclaw или в любого другого агента с доступом к терминалу.

Set up https://github.com/browser-use/video-use for me.

Read install.md first to install this repo, wire up ffmpeg, register the skill with whichever agent you're running under, and set up the ElevenLabs API key — ask me to paste it when you need it. Then read SKILL.md for daily usage, and always read helpers/ because that's where the editing scripts live. After install, don't transcribe anything on your own — just tell me it's ready and wait for me to drop footage into a folder.

Что умеет:
🔵 Удаляет слова-паразиты и пустые места между дублями
🔵 Автоматическая цветокоррекция каждого сегмента
🔵 30-миллисекундное затухание звука при каждой склейке
🔵 Встраивает субтитры в вашем стиле
🔵 Генерирует анимационные наложения с помощью Manim, Remotion или PIL - запускаются в параллельных подагентах, по одному на каждую анимацию
🔵 Самооценивает отрендеренный результат на каждой границе монтажного среза, прежде чем что-либо показать
🔵 Сохраняет память сессии в project md

Чат | ChatGPT Подписка | OpenClaw One-Click

OpenClaw 2026.4.23 🦞

Добавили поддержку GPT 5.5 и бонусом дали возможность использовать gpt-image-2 по OAuth.
Это реально очень удобно: одна подписка делает из вашего краба полностью универсального бойца.

Осталось добавить embedding, TTS и Whisper, чтобы были все чувства у вашего бесчувственного агента)

Ещё добавили возможность суб-агентам получать контекст основного агента через fork.
И чуть подправили форматирование сообщений в Telegram.

А Anthropic тем временем признали, что их модели не просто так тупили, а из-за багов, которые, конечно, выглядят как специальные урезания. Сказали, пофиксили и с барского плеча сбросили лимиты.

К слову, дешёвые GPT Plus подписки ожили, заглядывайте в лавочку 🛒

Чат | ChatGPT Подписка

Всем хороших выходных 🫶

Чат | ChatGPT Подписка

Питер (создатель OpenClaw) опубликовал ClawSweeper - скрипт, который сканирует открытые issues и PRs в репозитории OpenClaw. И за день закрыл более 4000 issue ⚡

Для каждого элемента скрипт запускает Codex, который проверяет текущий main, код, docs, тесты и историю.
Закрытие возможно только вручную/через отдельный apply-режим и только по строгим причинам:

🔵 уже реализовано в main
🔵 не воспроизводится на текущем main
🔵 должно быть skill/plugin на ClawHub, а не core
🔵 issue бессвязный/неприменимый
🔵 старый issue без достаточных данных

В README есть живой dashboard: сколько открытых items, сколько проверено, сколько предложено закрыть, сколько уже закрыто apply-режимом.

Технически это TypeScript/Node 24 CLI + GitHub Actions workflow. Основной файл - src/clawsweeper.ts

Слоп-запросы в репозитории - одна из проблем, которая замедляет развитие.
Одни нейронки отправляют PR, другие их рассматривают. Такой автоматизации будет становиться все больше.
Сейчас проект развивается за счет сообщества, которое использует ИИ, но мы все ближе к сингулярности 🔄

💬 Чат

Я уже рассказывал про agency-agents, автор репозитория сделал openclaw-multi-agent-kit, в котором собраны полезные гайды.

📎 INSTRUCTIONS.md - Руководство по настройке команды автономных AI-агентов.
📎 Шаблоны проектирования агентов - Как писать эффективные файлы SOUL.md
📎 Руководство по настройке супергрупп - Пошаговая настройка Telegram
📎 Архитектура каналов Telegram - Используйте это, когда ваша команда разрастется до 3-4 агентов, и маршрутизация начнет становиться запутанной
📎 Руководство по Telegram DM Topics - Как создавать и использовать темы форума
📎 Масштабирование вашей команды - Добавление новых агентов и команд
📎 Продвинутые методы OpenClaw - Высокоэффективные шаблоны для реальных операций с несколькими агентами
📎 Система навыков - Нативные скиллы OpenClaw, ClawHub, создание пользовательских навыков
📎 ACPX для Telegram - Использование ACPX в качестве бэкенда для кодинг агента Telegram

💬 Чат

Скилл Aaron SEO GEO 🔍
Его зачада помочь ранжироваться в Google/SEO и попадать в AI-ответы: ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews и т.п. То есть SEO + GEO, где GEO = Generative Engine Optimization.

Готовый бандл плагин для OpenClaw: clawhub.ai/plugins/aaron-seo-geo
github.com/aaron-he-zhu/seo-geo-claude-skills

1. Сначала агент исследует рынок и спрос
Он собирает темы, ключевые запросы, интенты пользователей, смотрит объём спроса, сложность продвижения, конкурентов и то, какие страницы уже занимают выдачу. На выходе - список приоритетных тем: что писать первым, что позже, а что не стоит трогать.

2. Потом агент проектирует контентную стратегию
Он группирует ключи в кластеры, выбирает главные страницы и поддерживающие материалы, находит пробелы относительно конкурентов и формирует план публикаций: какие страницы нужны, под какие запросы, с каким углом подачи.

3. Затем агент создаёт или дорабатывает контент
Он пишет страницу/статью под выбранный кластер, встраивает ключи, делает структуру заголовков, добавляет блоки для сниппетов, FAQ, сравнений, таблиц, определений и коротких ответов, чтобы текст был понятен и поисковикам, и AI-системам.

4. После этого агент проверяет качество и техническую готовность
Он смотрит, можно ли публиковать страницу: хватает ли экспертности, структуры, внутренних ссылок, мета-тегов, schema-разметки, индексации, скорости, canonical, sitemap, robots.txt и других технических условий.

5. После публикации агент мониторит результат
Он отслеживает позиции, трафик, падения, изменения в выдаче, новые ссылки, конкурентов и AI-цитирования. Если что-то просело - предлагает, что обновить, усилить или переписать.

Для полноценной работы необходимо будет настроить много доступов:
Ahrefs или Semrush / SE Ranking / SISTRIX, Amplitude, Google Analytics, Google Search Console, подключить CMS через MCP и еще опционально другие сервисы.

Получается мощная операционная система для SEO/GEO-агента, работающая на реальных данных.

💬 Чат

OpenClaw 2026.4.26 🦞

Снова крупное обновление. Основная работа была именно над багами, поэтому список фиксов получился огромный.

Из основных изменений:

🔵 Улучшили Google Voice Talk
Запускайте его с параметром --google-live-path, указывающим на чистый профиль Chromium. Это снижает задержку примерно на 40% на локальных машинах и не затрагивает ваши основные сессии браузера.

🔵 /compact может запускаться при достижении активным транскриптом размера в байтах, а затем переключаться на меньший по размеру транскрипт после успешного локального сжатия.

🔵 Подтянули работу с локальными моделями Ollama. В комментариях советуют сразу включить новый режим /compact, что сильно снизит нагрузку на оперативку.

🔵 Добавили возможность импорта настроек из Claude Desktop/Claude Code и Hermes.

Peter Steinberger ✌️
"Наконец-то появились отличные решения для управления PR/issues, удаленного выполнения тестов и масштабной инфраструктуры CI для тестирования. Это значительно упрощает работу."

💬 Чат