С января 2026 года я работаю с крабом. Начинал с запуска на VPS, потом перенёс на свой локальный мини-ПК для работы над личными проектами.

Второй краб под моим управлением активно трудится над одним из рабочих проектов, связанным со сбором и обработкой данных.

Такое частое общение с ракообразными заставляет меня постоянно что-то докручивать и допиливать в их конфигах.

Задачу усложняют два факта: 1. OpenClaw обновляется с завидной регулярностью. И с каждым обновлением приходит что-то новое и упраздняется старое. 2. Ни одна LLM не знакома с актуальной версией документации OpenClaw. Поэтому при вопросе о какой-то тонкой настройке ответ LLM в лучшем случае основан на документации полугодовалой давности.

И, о ужас, сам OpenClaw не знает, как настроить себя, при том что его актуальная дока всегда лежит у него под рукой рядом с системными файлами. Но, например, с задачей по определению зависших сессий его субагентов он не справился, и мне пришлось решать проблему иначе.

Если коротко, то нужно закинуть актуальную доку OpenClaw в контекст при общении с LLM.

С этой задачей неплохо справляется NotebookLM от Google. Такую же функцию я видел в китайском StepFun.

Как сделал я: 1. Взял актуальную доку OpenClaw на GitHub: https://github.com/openclaw/openclaw/tree/main/docs 2. Написал Python-скрипт, который проходит по всем папкам, собирает текст из .md-файлов и склеивает их. Это нужно из-за ограничения NotebookLM на количество файлов в одном блокноте. Да и ещё нужно сохранить всё не в один файл, а в несколько, чтобы каждый из них был около 1 МБ. 3. В итоге у меня получилось 7 .md-файлов, которые я закинул в NotebookLM. 4. Задаём вопросы в блокноте с этими файлами и используем их в качестве контекста.

Это работает не идеально. Насколько я понимаю, всё зависит от векторного поиска по этим файлам, и если ваш запрос будет сильно отличаться по контексту (а он будет), то и ответ может сильно отличаться от реальности.

Но такой подход точно даст вам более разумные ответы, чем просто вопрос к LLM.

В дополнение к этому иногда я иду в терминал на хосте краба и по старинке ковыряюсь в мануале интересующей меня команды OpenClaw с помощью флага --help.

Таким образом мне удалось решить несколько нетривиальных задач, о которых я расскажу в следующих постах.

Да, я помню, что хотел рассказать ещё и о своих экспериментах с командой разработчиков из субагентов. Но уже пять месяцев моим свободным временем полностью владеет один маленький мальчик, которому я нужен больше, чем вам.

Я помню. Я напишу.

#OpenClaw #AIagents #OpenClawConfig #selfhosted #devtools #NotebookLM #AIworkflow