Самое первое, что я настроил себе после установки OpenClaw:

💻 Подключил подписку ChatGPT Codex для управления агентом У меня подписка ChatGPT Pro, в которую входит много лимитов на Codex. Его официально можно подключить к OpenClaw. Anthropic запретили подключать Claude Code к OpenClaw для управления агентом.

Запасные модели у меня подключены через OpenRouter — это дешевые китайские модели, обученные под агентские задачи, например MiMo-V2-Pro.

Если у вас есть подписка ChatGPT, можете попробовать подключить ее к OpenClaw. В целом лимитов даже на подписке за $20 должно хватать на несколько часов работы OpenClaw в день или на запуск по крону для каких-то задач по расписанию.

🙊 Сделал расшифровку голосовых сообщений Голосовое сообщение в Telegram отправляется агенту как файл, который он по умолчанию читать не умеет. Решается это через модели распознавания речи. Я делал через модель OpenAI Whisper. По сути, просто поставил ключ API OpenAI в окружение — и дальше можно писать агенту, что именно нужно сделать с голосовым сообщением.

💳 Снизил расход токенов на браузинг Для этого использую PinchTab: https://github.com/pinchtab/pinchtab

Дефолтная система браузинга в OpenClaw жрет довольно много токенов, поэтому такие решения помогают сильно экономить.

📖 Изучил ClawHub https://clawhub.ai/

Это огромная библиотека скиллов и плагинов для OpenClaw. Главное — просить OpenClaw проверять все, что ставите, на вредоносность.

Достаточно просто пройтись по топовым решениям в разных категориях, и быстро становится понятно, что можно полезного добавить в своего агента.

👨‍🎨 Настроил визуальную панель задач Мне было важно не возиться вручную с созданием рабочих flow и задачников с нуля.

Сейчас на хайпе такая штука: https://github.com/paperclipai/paperclip

Но она, насколько я вижу, жрет много токенов в работе.

Есть разные прикольные визуальные офисы, где ваши агенты получают аватары, например, котов https://github.com/ringhyacinth/Star-Office-UI и типа работают в офисе. Чисто баловство.

Я использую более простую систему: https://github.com/abhi1693/openclaw-mission-control?tab=readme-ov-file

Мне нужен был скорее фреймворк, который можно спокойно докручивать под себя, а не готовая система, которая уже навязывает свою логику.

🧠 Добавил онтологическую память Мне нужна онтологическая память: https://clawhub.ai/oswalpalash/ontology Она нужна для того, чтобы агент структурировал знания по проектам, командам, специалистам и клиентам, а не просто имел общую память. Мне нужно конкретно “Вот этот человек связан с этим проектом”.

___ Да и так кучу доработок через чатик с самим агентом.