Краткая хронология событий. В октябре 2024-го года в офисе Anthropic родился один из первых инструментов автоматизации, выходящей за рамки простых ответов на вопросы. Новая функция позволяла модели Claude управлять компьютером. В ноябре 2025-го года появляется опенсорсный проект ClawdBot, намного расширяющий эти возможности. Уже через месяц проект меняет название (дважды) и превращается в OpenClaw. В феврале 2026-го года мы внедряем OpenClaw в маркетинг и… Рассказываю, что было дальше!
Привет, Хабр! Меня зовут Влад Кармаков, я основатель и CEO компании по разработке цифровых и AI-решений Siberian.pro. Сегодня я хочу поделиться подробностями внедрения OpenClaw в наши бизнес-процессы.
Задача
Исторически, в нашем отделе маркетинга сложился определенный паттерн работы, в целом, я думаю, довольно типичный для индустрии:
формулируем гипотезы;
разбиваем их на конкретные задачи (написание статьи, подготовка презентации, публикация кейсов и т.д.);
периодически отслеживаем результаты и вносим коррективы в стратегию.
Звучит не страшно? Однако мы заметили, что наши маркетологи каждую неделю буквально тонули в рутине: по 4–8 часов уходило на ручной сбор аналитики из разных источников.
Из Яндекс.Метрики — показатели сайта, UTM-переходы, ключи SEO и данные по конверсии. Из Google Sheets, которую заполняет отдел продаж специально для маркетинга, нужно вытащить квалифицированные лиды и подтвержденные каналы привлечения. Обновить данные по публикациям на разных ресурсах. Чекнуть поведенческие в Вебвизоре. Все это делалось вручную и вручную же вносилось в сводные таблицы и еженедельные обновления показателей эффективности маркетинга.
Зачем? Сводные данные нужны для CEO (для меня), чтобы я видел общую картину. Более детальные показатели нужны самому маркетингу, чтобы видеть, что работает, а что нет; понимать, какие гипотезы выстрелили, и адаптировать стратегию.
Но ведь мы вовсю внедряем клиентам ИИ-автоматизации! Почему же, блин, мы сами превозмогаем вместо того, чтобы воспользоваться собственными ресурсами и навыками и автоматизировать всю эту рутину?
Почему OpenClaw?
И тут как раз завирусился OpenClaw. Так почему бы и не да?
Впрочем, есть и техническая причина. В отличие от других доступных решений ИИ-автоматизации (Zapier, OpenInterpreter, Flowise, OpenAI Operator и т.д.) OpenClaw умеет не только дергать скрипты и API. Инструмент задействует навыки (skills) для использования практически любых инструментов, включая работу в браузере, мессенджерах и других приложениях.
Причем, как хороший сотрудник, агент OpenClaw работает проактивно. Он не ждет триггера или явной команды от пользователя, а способен самостоятельно решать задачи. Проактивность заключается в возможности инициировать выполнение задач через настраиваемые интервалы (т.н. Heartbeat Scheduler), а также самостоятельно принимать решения, разбивать задачу на подзадачи и дирижировать оркестром из сотен других агентов и инструментов.
Конечно, о полной самостоятельности речь не идет, но это и хорошо. С точки зрения безопасности самостоятельный ИИ, направо и налево орудующий в бизнес-пространстве, — это почти Скайнет по масштабу потенциальных последствий. К безопасности применений OpenClaw в бизнесе мы еще вернемся, не переключайтесь. Для личных нужд фреймворк применяют уже десятки тысяч людей.
Так родилась цель проекта — полностью автоматизировать сквозную аналитику из всех источников и заполнение внутренних таблиц, и тем самым освободить время команды для чего-то более продуктивного.
Что еще за OpenClaw?
Для тех, кто не следит за индустрией AI так же пристально, как мы, коротко расскажу суть.
OpenClaw — это опенсорсный фреймворк для создания и управления ИИ-агентами. Главная особенность OpenClaw — сценарии автоматизации с поддержкой управления приложениями. Например, агент может выполнять действия в веб‑интерфейсе через браузерную автоматизацию и/или работу по скриншотам+анализ DOM. Поэтому подобный агент способен работать с сервисами даже без готовых API или интеграций.
Т.е. если нужный источник данных не дает удобного API, OpenClaw с помощью агентов может собрать данные через браузер — залогиниться, перейти в нужный раздел, выгрузить данные. Затем положит результат в Google Docs/Sheets, сформирует черновик отчета/поста и отправить на публикацию после проверки (или даже опубликовать автоматически в безопасных сценариях).
Конечно, на практике лучше использовать API там, где оно есть, а UI‑режим — там, где иначе никак. Просто потому, что в последнем случае элементарное изменение верстки может повлиять на результаты.
Вот несколько гипотетических примеров того, что становится реальным, благодаря OpenClaw (про наш реальный пример расскажу сразу после):
Визуальный аудит. Вы даете ссылку на лендинг. OpenClaw делает скриншот и анализирует его не как текст, а как картинку. Т.е. он реально увидит, что на определенном разрешении экрана целевая кнопка не видна без прокручивания.
Обход капчи. Здесь я открываю портал в ад, но теперь реально возможно найти все квадратики с пожарными гидрантами и велосипедами автоматически. (Если что, мы против этой практики).
Работа с «закрытыми» рекламными кабинетами. Если у локальной площадки нет API, OpenClaw сам зайдет в личный кабинет, скачает PDF-отчет и перенесет данные в вашу таблицу. Сейчас наш PR-менеджер с изданиями работает вручную. Автоматизация — в планах.
Тайный покупатель. Агент под управлением OpenClaw проходит весь путь по вашей воронке: кликает по рекламе, заполняет формы, проверяет, пришло ли письмо, и сообщает в Telegram, если на каком-то этапе что-то отвалилось.
Массовая персонализация видео/картинок. Он заходит в Canva или сервис генерации видео, вбивает имя клиента в шаблон, скачивает результат и отправляет его лично.
Автоматическое заполнение легаси-систем. OpenClaw запускает старую бухгалтерскую программу и буквально «втыкает» данные из Excel в нужные поля, кликая по иконкам, как это делал бы живой оператор. Конечно, из коробки OpenClaw так не сможет, нужны навыки и интеграции с Playwright, Robot Framework или другими RPA-системами. Но именно в OpenClaw реализовать их и подключить проще.
Сборка тендерной документации. Агент заходит на портал закупок, находит нужный тендер, скачивает все вложения, изучает их и сам заполняет заявку в веб-интерфейсе площадки, взяв все необходимые для заявки данные из корпоративного Confluence.
Автоматическая персонализация сообщений. Например, «холодных» сообщений в соцсетях. Агент заходит в профиль потенциального клиента (LinkedIn/VK), читает его последние посты, анализирует фото профиля и пишет персонализированный первый абзац сообщения, который невозможно сгенерировать массовым скриптом. Например: «Вижу, вы были на конференции по новым компьютерным технологиям и защите компьютерных программ».
Звучит, конечно, круто. Но как именно это работает?
Возьмем, к примеру, первый сценарий в списке. Пайплайн работы агента на основе OpenClaw будет примерно таким:
Сначала вы пишете OpenClaw-агенту, например, в Telegram-бот: «Проверь лендинг
mysite.com/promo. Убедись, что на iPhone 15 Pro главная кнопка не перекрыта баннером и текст хорошо читается на фоне картинки».
OpenClaw получает инструкцию и через установленный на сервере шлюз активирует навык
agent-browserили использует встроенный инструмент на базе Playwright API. Агент запускает экземпляр браузера, выставляет эмуляцию устройства под iPhone 15 Pro и загружает страницу.
Далее агент через браузер делает скриншот видимой области или всей страницы. Скриншот отправляется в VLM для анализа, например, в GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet или Qwen-VL-max.
Скриншот отправляется в модель с инструкцией: «Найди на этом изображении кнопку Call-to-Action. Проверь ее координаты относительно других элементов. Есть ли наложения? Достаточен ли контраст текста кнопки на фоне изображения?»
Допустим, агент видит проблему. Теперь его задача не только уведомить об этом нас, но и попробовать предпринять действия. Например, проскроллить страницу. Или закрыть поп-ап. Так или иначе, по итогу вы получаете детальный отчет, где и что сломалось. Причем не только в виде текста с подробным описанием действий, но и в виде скриншота с указанием проблемного элемента.
И все это дело можно интегрировать в Telegram, WhatsApp, Slack, Discord или другую платформу и вызывать по мере надобности простым сообщением.
Описанный гипотетический случай способен сжечь немало токенов, и там, безусловно, есть свои нюансы. Но, к счастью, в нашей задаче — автоматизации маркетинга — все существенно проще.
Стоит явно подчеркнуть, что все вышеописанное выполняет не сам OpenClaw, он лишь оркестратор. Основная работа выполняется подключенными LLM и системой навыков, а также демоном, который отвечает за подключения к внешним агентам и инструментам, и обеспечивает коммуникацию между пользователем и агентами.
Внешних навыков для OpenClaw на сегодняшний день уже создано тысячи. И можно добавлять свои. Впрочем, тут опять же есть некоторые вопросы к безопасности, но об этом скажу далее.
Решение
Мы начали с интервью с командой маркетинга и на основе их запроса определили структуру данных, сценарии задач (еженедельных и ежемесячных), а также логику формирования отчетов.
Далее, исходные таблицы и тех.задание от маркетинга «скормили» Claude Opus 4.6 вместе с описанием того, что хочется получить в итоге. Вот отсюда брать данные о продажах, лидах и охватах. Добавлять в эту таблицу Google Sheets. Раз в неделю формировать сводный отчет, который вносить в сводную таблицу показателей. Раз в месяц — аналогично вносим итоги месяца. Примерно так.
Конечно, вручную подробное ТЗ никто не составлял, это сделала сама нейросеть на основе транскрипции звонков.
Для доступа к Google Sheets подключили сервисный аккаунт, доступ к которому предоставили OpenClaw. Доступ к таблицам оформили в виде навыка.
Аналогичные действия выполнили для Яндекс.Метрики и Bitrix CRM. В последнем случае применили MCP-интеграцию. Из битрикса можно вынуть не просто лиды, а фактические продажи и разную сопутствующую информацию, которую отдел продаж узнает от клиента, проконтролировать качество ведения карточек в CRM и т.д.
Архитектурно все устроено более или менее стандартно: модульная система навыков (skills), интеграции с провайдерами (передовые российские и зарубежные модели) с ротацией ключей и изоляцией среды.
Следующим этапом реализовали автоматическую аналитику: отчеты за неделю и глубокий анализ за полгода с генерацией выводов за 10–15 секунд. Помогает увидеть цельную картину и даже подсказывает разные инсайты, которые можно взять в работу.
А теперь самое интересное.
Сколько заняла разработка
Разработка скилла маркетинговой аналитики и отчетов заняла около 16 часов работы одного специалиста. И, по сути, это был самый натуральный вайбкодинг: формулирование задач через промпты, быстрые итерации и доработка логики в коде тоже промптами. Деплой изолированного сервера и подключение к инфраструктуре заняли ещё несколько часов.
В итоге наш Head of AI единолично разработал систему из пяти автоматических пайплайнов — каждый покрывает отдельное направление маркетинговой аналитики. Все пайплайны запускаются одной командой в боте и выполняются за минуты вместо часов.
Система оформлена как навык для AI-агента, т.е. содержит структурированную инструкцию, которая объясняет агенту, что делать с каждым пайплайном и как трактовать результаты.
Что внутри навыка?
8 Python-модулей (~3 700 строк кода) + подробная документация для LLM-модели;
AI-агент не только запускает скрипты, но и интерпретирует полученные данные: находит аномалии, выявляет тренды, формулирует рекомендации на человеческом языке;
Все ключи и настройки внутри — система готова к работе за 3 минуты;
Совместима с любым AI-агентом (Copilot, Claude, Cursor).
Технические решения для основных источников данных
Источник данных |
Метод сбора |
Почему именно так |
Яндекс.Метрика |
Официальный API |
Надёжный, структурированный доступ к любым метрикам |
Google Таблицы |
Google Sheets API |
Прямое чтение/запись, включая гиперссылки из ячеек |
6 контент-площадок |
Playwright (браузер) |
Площадки не дают API — нужен рендеринг JS-страниц |
Профиль автора VC.ru |
Playwright (скроллинг) |
Загрузка всех 44 статей из бесконечной ленты |
Вебвизор (поведение) |
Метрика API (behavioral) |
Автоматические UX-инсайты без ручного просмотра видео |
UX-анализ скриншотов |
Gemini Vision API |
AI-анализ интерфейса по скриншотам |
Основные модули
Модуль |
Что делает |
Код, строк |
Метрика-клиент |
15+ типов запросов к Яндекс.Метрике |
447 |
Sheets-клиент |
Чтение лидов, гиперссылок, запись данных |
392 |
Скрапер публикаций |
Сбор статистики с 6 площадок через браузер |
568 |
Вебвизор-анализатор |
7 поведенческих запросов + автоинсайты |
571 |
CLI-оркестратор |
Единая точка запуска всех пайплайнов |
458 |
Pipeline D полный |
Скрейпинг 101 статьи + сверка + запись в таблицу |
500 |
Профиль автора VC.ru |
Все статьи автора с просмотрами и реакциями |
340 |
Gemini Vision |
AI-анализ UX по скриншотам страниц |
430 |
Итого |
~3 700 |
Пять рабочих пайплайнов
Пайплайн |
Описание |
Как запустить |
Частота |
A |
Показатели гипотез (UTM-переходы, SEO-трафик, конверсии, обзор сайта) |
|
Еженедельно |
B |
Сводные данные (Лиды из CRM по каналам и квалификации) |
|
Еженедельно |
C |
Страницы решений (Трафик по ICP-страницам, атрибуция лидов) |
|
Ежемесячно |
D |
Публикации (Статистика 101 статьи с 6 площадок) |
|
Ежемесячно |
E |
Вебвизор (Поведение: отказы, глубина, устройства, UX-инсайты) |
|
По запросу |
Все пайплайны можно запустить разом одной командой: python run_pipeline.py all.
Впрочем, команде маркетинга всех этих нюансов знать не надо, потому что общение происходит через Telegram-бот в формате обычного диалога.
Результат
Окончательное подведение итогов еще впереди. Но уже сейчас ясно, что автоматизация с помощью ИИ работает. Рутины в работе маркетинга стало меньше, цифры и отчеты для CEO формируются быстрее.
Классическое было-стало: маркетологи тратили до 8 часов в неделю на ручной сбор и выгрузку данных. Абсолютно тупая механическая работа. А теперь все делается в течение 15 минут максимум. Годовая экономия времени — около 200-400 часов в год. И еще добавилась куча других полезных функций.
Ключевой цели мы достигли: сократили долю ручного труда и систематизировали аналитику. Сводные данные по-прежнему позволяют CEO видеть целостную картину бизнеса, а маркетинг получает детализированные показатели для принятия решений — теперь без еженедельного превозмогания.
Важен и еще один момент. Мы стремимся разгрузить сотрудников от рутины и направить их потенциал и таланты в область стратегического развития. Проще говоря, мы хотим, чтобы сотрудник делал то, что помогает компании расти. Рутина не помогает. Убираем.
Что было дальше?
Конечно, останавливаться на достигнутом было бы глупо. Поэтому следом мы развернули внутри той же системы еще один навык — предварительную оценку стоимости проектов. А затем еще один навык, и еще один…
К примеру, одними из первых добавленных таким образом навыков стали:
Безопасность. Защита от промпт-инъекций, защита внутреннего контура от ботнетов, авторизация сотрудников и т.д.
Ряд внешних интеграций.
Интеграция с Confluence.
Интеграция с другими ИИ-инструментами, используемыми в компании.
Работа продолжается, буду держать в курсе. В следующий раз расскажу о том, как мы используем LLM в разработке на реальных проектах.
Про безопасность OpenClaw
Есть мнения, что OpenClaw небезопасен. Уже в начале января появилось множество сообщений о тех или иных уязвимостях агентов на базе OpenClaw.
Да, как и любой другой инструмент, начиная с молотка, OpenClaw можно заабьюзить. Поэтому архитектор, внедряющий такое решение, должен очень хорошо понимать возможности и ограничения системы. Бездумное предоставление инструменту прав доступа к чувствительным документам без ограничения доступа извне — это прямой путь к очень неприятным сюрпризам.
Как я уже говорил, комьюнити OpenClaw весьма активно добавляет новые навыки. К сожалению, не все из них безопасны, а некоторые и вовсе откровенно вредны. Уже есть подтвержденные сообщения о десятках вредоносных навыков, способных выкрасть API-ключи или даже выполнить произвольный код на системе с установленным OpenClaw.
Именно поэтому я рекомендую любые эксперименты с агентскими системами запускать на закрытом тестовом контуре/контейнере. А уже потом распространять на реальные рабочие данные. Или просто обратиться к экспертам по внедрению ИИ в бизнес. Навыки OpenClaw тоже лучше не добавлять из репозиториев самостоятельно, без аудита профессионалами.
Тем не менее, несмотря на все вышеописанное, возможности «Клешни», на мой взгляд, с лихвой перекрывают ее недостатки. Думаю, мы стоим на пороге чего-то очень важного. Буду рад услышать в комментариях ваше мнение про OpenClaw.
***
На этом все! Спасибо, что прочитали. Другие реальные истории о том, как мы используем ИИ внутри компании и как внедряем его клиентам, рассказываю у себя на канале.
Комментарии (66)
rybakolbasa
11.03.2026 10:09Наконец-то кейсы подвезли. А то из каждого угла про эту клешню трубят, но похвастаться результатами пока никто не спешит. Пытался у себя локально ее поставить, но на мой калькулятор Node.js 23 не ставится, а на меньшем OpenClaw не завелся. Хорошо вам. А мне придется по старинке, ручками.
titulusdesiderio
11.03.2026 10:09Посмотрите в сторону nanoclaw и аналоги. Заведутся и на калькуляторе
Zloymopga
11.03.2026 10:09у меня на VPS с 2cpu/2gb ram крутится, всего 700mb использует. Или у вас именно в nodejs проблема?
rybakolbasa
11.03.2026 10:09В node.js. Процессор древний, нет нужных инструкций. У меня и ollama еле дышит по той же причине.
MechanicZelenyy
11.03.2026 10:09Быстрый гуглинг говорит, что для того что бы проблема была в инструкциях процессора он должен быть старше 20 лет 0_0
rybakolbasa
11.03.2026 10:09Почти верно. A10-6800K.
(здесь финальный кадр из фильма "Муха", где герой просит его пристрелить)
Grox
11.03.2026 10:09Может попробовать Intel Software Development Emulator (SDE) или перекомпиляцию?
rybakolbasa
11.03.2026 10:09Слишком сложно, до свидания. (с)
Не настолько я хочу его ставить :) Попробую что-то лайтовое, как выше посоветовали. А нет так нет.
GolosCD
11.03.2026 10:09Добрый день, у вас разработан какой то факт чекинг, того что делает ии? Что будет если он однажлы на скрине распознает 1 как 7, пришлет кривой еженедельный отчет, в заявке на тендер укажет не тот ИНН/ОГРН и так далее.
Есть ли у вас зашита?
Vlad_Karmakov Автор
11.03.2026 10:09openclaw в этом плане довольно гибкий. Он умеет сам перепроверять свои выводы (в том числе другой моделью LLM). Но человека в любом случае из цепочки пока исключать рано. Критичные данные (например, платежные реквизиты) обязательно смотрит сотрудник. Плюс резервные копии. Они, кстати, и от человеческих ошибок неплохо защищают )
natexriver
11.03.2026 10:09ИИ, который мы заслужили. Заполняет таблички в Excel.
rybakolbasa
11.03.2026 10:09Плохо что ли? Хорошо!
natexriver
11.03.2026 10:09Давно не удивляюсь, какую тупую и примитивную работу до сих пор делают некоторые операторы. Другое дело, что для подобной автоматизации применение ИИ сомнительно. Или это для особенных, кто не осилит макросы или какой-нибудь vbs?
rybakolbasa
11.03.2026 10:09Ну, я на примере своих задач вижу, что макрос - не универсальное решение. А ИИ - универсальное. Возможно, для забивания гвоздей избыточное, да. Но универсальное. Строго говоря, то же электричество, которое автор приводит в пример, сейчас используется в основном не для улучшения жизни людей (условного), а преимущественно для генерации и потребления говноконтента - от кринжовых телепередач до мемов в телеге. Но любим мы его, как говорится, не только за это. Как раз потому что оно универсальное.
Hardcoin
11.03.2026 10:09Если бы эту работу можно было бы автоматизировать с помощью человеческих усилий, уже бы автоматизировали и уволили б того, кто её делал. Или нагрузили б его другой работой. Но это только на словах легко, «макросы». А дай вам задание, не факт, что за обозримое время справились бы. А за полгода никому не надо, слишком долго.
Так что ИИ сюда отлично подходит. Ошибки будут, но они и с людьми операторами у них изредка были, скорее всего.
QDeathNick
11.03.2026 10:09Щас бы в 2к26 писать макросы без ИИ.
Я уже даже идеи макросов сам не пишу :)
Leadmagneet
11.03.2026 10:09Не дочитал, остановился на примерах и использования понял что это "пятая нога для собаки" , не стал читать дальше
LekserEE
11.03.2026 10:09Сквозная аналитика и управленческие дашборды: просто существуют.
Кармаков: время для Open Claw
babysas
11.03.2026 10:09Из вашего кейса не понятно за чем вам "клешня".
Я прочел мы дергаем 5 апи питоном и складываем в гуглотабличку - ок я тоже так делаю и ничего против не имею "набросать все это" llmкой
Еще мы юзаем плэйрайт, чтобы собрать из dom все тем же питоном. таак и это тоже зачем в компании нужен был "автоматизатор" или немножко программист.
Где тут необходимость в переплате за токены для опенкло я не вижу.
Почему у вас сотрудники, если вы открылись не осенью хотя бы нокод какими-то штуками не автоматизировали свою рутину - вопрос к управленьческим решениям.
Я тут звучу "токсично" что ли. Но, как старый дед в своё оправдание скажу, что каждые полгода вижу восторги новой штукой, с которой все носятся. А по факту в 90% случаев "неофиты открыли, что в экселе есть формулы" ;).
я уж совсем злобным побуду, вдруг про conditional formating в эксельках еще кто-то не знает - это же чудо, как без всякого ии и дашбордов со свистоперделками можно данные визуально выделять ;)
Короче тема не раскрыта, как будто llm тут закодить помогло, не самым оптимальным способом. ну ок.
Zavod96
11.03.2026 10:09О чем, вообще, речь)
Когда Яндекс в (бл) 23 декабря, 2025 выпускает статью:
Как использовать условное форматирование в Excel маркетологу. Такие нынче спецы
SVK_rus
11.03.2026 10:09Повторю свою шутку из комментария к другой статье. Вы ничего не понимаете Сову нужно обязательно надеть на глобус. Возьмем циркулярку и нарежем колбасы для бутербродов.
Vlad_Karmakov Автор
11.03.2026 10:09Справедливое замечание, если есть свободный программист, который напишет скрипт за 2-4 часа, поддержит его при изменениях API/верстки и будет на связи для багфиксов. Тогда Python + cron действительно дешевле. Но openclaw решает другие задачи:
- Маркетологам не нужно зависеть от разработчика, они пишут задачу в Telegram и получают результат сразу. Время специалиста = деньги.
- Если сайт изменил верстку, скрипт упадет и будет ждать фикса. Агент увидит ошибку, сам адаптируется и попробует другой подход в рамках той же сессии.
- Сложные цепочки вроде «Найди статьи, собери метрики и тренды, сравни с нашими публикациями и сделай дайджест» — для Python это написание оркестратора, а для агента — одна фраза.
- Контекст не нужно кодировать: наш Клавдий знает структуру компании, предыдущие взаимодействия, типичные задачи пользователя, роли и права доступа.
Подытожу. Да, можно обойтись без openclaw. Но с ним есть гибкость, не нужно ничего допиливать (ну почти), и даже если что-то поменяется, он самостоятельно адаптируется. Это не «открытие формул в Excel», а делегирование рутины ИИ-агенту, чтобы разгрузить команду и дать не-технарям инструмент автономности. Мы используем Клавдия для того, чтобы трансформировать компанию и научить сотрудников решать простейшие задачи без программистов, которые занимаются продуктом, а не парсерами.
babysas
11.03.2026 10:09Я не просто так написал. Я очень хреновый программист - ллмки слелали жизнь легче.
Выгрузку данных из кабинета яндекса по апи в битрикс24 делал пару лет назад, без ллм - умудохался знатно.
Да и с ллм приходится сильно помучатся - в основном проверкой "то ли я получил, что хотел" и вот эта часть не работает без понимания, как оно тут появилось и если вы не уверены, что получили, что надо и ограничения при этом возникающие - вы не можете доверять данным и от этого они даже не бессмысленны, а даже вредны.
Именно в этом ключевая проблема использования нейронок в целом, они дают буст в местах, которые ты и сам мог бы сделать т.к. только в этом случае ты видишь косяки.
Поэтому если вы от "руками" перешли к автоматизации через клешню, вы пропустили шаг просто автоматизации в котором должно наступить понимание - мое личное мнение, основанное на десятках мелких автоматизашек через апи. в которых чего только не встречалось.
Кривая документация, ошибки в самих апи или том, что их дергает - при этом данные выглядели "валидно". Не столкнувшись с этим ваши автоматизторы не попросят делать кросс-чеки.
В этом проблема ноукод, зерокод, ллмкод, вайбкод и просто клешня безкод - оно как-то решает все более похоже на правду, но без экспертизы минимальной хотя бы "что должно быть внутри" подучается "наукообразная фигня".
вопрос не в инструментарии, вопрос в том почему у вас не было до сих пор ввгрузки из кабинетов метрек, если это ваша основная деятельность.
какой-то опять я токсичный - но нет, со всей душой. занимаюсь местами тем же ;)
но расстраиваюсь, что все равно потом приходется лезть руками в код.
Tassdesu
11.03.2026 10:09А какую вы модель в к клешне прикрутили для ваших нужд? Другие пробовали? Дорого получается?
mixsture
11.03.2026 10:09Именно поэтому я рекомендую любые эксперименты с агентскими системами запускать на закрытом тестовом контуре/контейнере. А уже потом распространять на реальные рабочие данные.
И это даст только ложное ощущение безопасности. Потому что этот метод проверки хорош для детерминированной логики, где краевые случаи более менее узнаваемы. Как вы собираетесь проверять нейросеть? Она даже на одних и тех же данных с одним и тем же запросом может действовать сильно по-разному, что уж говорить о том, когда к ней будут разные данные прилетать, не исключено, что с инъекциями.
Barnaby
11.03.2026 10:09Так это легко - попросить нейронку саму провести пентест и сбежать из окружения. Но полностью от слива данных например защититься невозможно, идея лобстера в том что нейронка не просто инструмент, а актор самостоятельно работающий с инструментами.
mixsture
11.03.2026 10:09И вот с одним запросом она проверит вот эти 2 гипотезы. А с другим - вот эти 3. А если к ней прилетит еще какой-то запрос - то другие 3. И все они частично пересекаются, а частично нет. Проблема все та же: недетерминированность. А какой-то запрос про бабушку заставить ее через легитимный инструмент постить бесконечно новых лидов в crm, отчего на следующее утро система ляжет от миллиарда новых сущностей.
Barnaby
11.03.2026 10:09И сколько раз у вас такое было и с какой llm? Сомневаюсь что нейронка может одновременно бредить и правильно вызывать инструменты :)
randomsimplenumber
11.03.2026 10:09Сомневаюсь что нейронка может одновременно бредить и правильно вызывать инструменты :)
Зря. Она именно и так работает. Выдает статистически подходящий ответ. Если ответ нам не наравится - мы называем его галлюцинацией.
pesh1983
11.03.2026 10:09Во сколько вам обходится опус 4.6 на ваших задачах? Он достаточно дорогой, если сравнивать с другими моделями. Можно легко влететь в астрономические суммы, если не считать токены.
Vlad_Karmakov Автор
11.03.2026 10:09В тексте упоминал, что опус мы использовали для изначальной разработки. Сейчас используем GLM 5 / Gemini 3 Flash, Gemini 3.1 Pro для сложных задач. Подключить можно любые LLM, хоть qwen, хоть kimi, хоть Алису.
pesh1983
11.03.2026 10:09Подключить то можно, вопрос в том, как это работать будет. Разные модели - разное качество решения задач, вплоть до того, что агент может тупить на ровном месте
AiZen_13
11.03.2026 10:09можете поделиться примерными суммами ($ или хотя бы в токенах) за день/месяц, которые чисто на openclaw уходят?
Zavod96
11.03.2026 10:09Выше уже озвучили намёк, что это за разработчик такой, который за 10 лет не мог наладить автоматизацию и ждал модной новинки) Хотя да, 3700 строчек кода — это, вероятно, кажется внушительным результатом.
Зачем для 101 статьи три разных модуля на ~1400 строк кода? Странная архитектура или просто чтобы масштаб работы эпичнее выглядел?
И вообще, откуда взялся этот дичь-тренд — смотреть количество лайков, просмотров, комментариев? Что это даёт? Я одну и ту же вещь могу выставить в трёх местах, и может случиться такое, что там, где больше всего просмотров и лайков — самый долгий путь до результата (продажи).
Zavod96
11.03.2026 10:09Меня, на самом деле, зацепило слово "Сибирь" игра моя любимая))
Так что все претензии к покойному СокалюКороче, я просто взял и за 20 минут проанализировал сайт и компанию.
Очень необычно, что разработчики, которые в 2026 году рассуждают про ИИ, имеют фирменный сайт на древнем и уязвимом WordPress v5.3.20. Для компании, которая продаёт IT-услуги и называет себя экспертами, это недопустимо и подрывает доверие. ПейджSpeed подтвердил то, что было видно визуально: производительность сайта — провальная, оценка F. Куча JS и прочего мусора. Отдельно позабавили SEO-имена файлов, например:
232231078_323721929451312_155909450170757428_n.pngБыл бы я клиентом, подумал: «Как они сделают качественный и быстрый продукт для меня, если себе не могут сделать нормальный сайт? И даже не знают, что такое WebP?»
Даже захотелось посмотреть на продукты их клиентов
— SPAR (Калининград) — оценка в Google Play: 3,1;
— Быстроном — оценка: 2,6.
Дальше уже не стал смотреть. Пожалел своё времяНо. Будет время — загляну в раздел «Вакансии». Может, задорого и помогу чем.
И да: крошечный логотип и такая огромная гамбургер-меню. Или парсили таки оценки продуктов и себя застеснялись, что ли?
Vlad_Karmakov Автор
11.03.2026 10:09Спасибо за детальный разбор компании )
Отчасти вы правы по поводу сайта — он как раз в процессе обновления. Делался очень давно, на тот момент был вполне хорош и целей своих достигал. Впрочем, разработкой сайтов мы не занимаемся, и WordPress клиентам не предлагаем — не наш уровень, делаем только сложные веб-системы. WordPress — это выбор директора по маркетингу, чтобы отдел мог модифицировать сайт быстро и без участия разработчиков.
А насчет приложений вы не совсем правы, потому что бизнес оценивает их эффективность не по отзывам в маркете, а по влиянию на свои процессы.
Сам выбор кейсов тоже любопытен. Приложения для SPAR мы разрабатывали на протяжении 5 лет и тогда рейтинг был 4.8. Уже 3 года ими занимается другой подрядчик.
С Быстрономом ситуация в точности обратная. Здесь как раз мы — другой подрядчик, и подхватили этот проект лишь недавно. Рейтинг вырастет, не переживайте )
Zavod96
11.03.2026 10:09Я, может, ещё не всё понимаю. Менее года изучаю IT (если суммарно, без пауз).
Но активно юзаю всё, что можно юзать. Лет 20. Решил поюзать Быстроном.
Ладно, понимаю, что медленный отклик и новые фичи внедрить - нужно время.Как так сложилось, что приложение, которым занимались ранее и теперь какое-то время ведете вы - вообще не запустилось через Wi-Fi? Мега актуально в наше ограничительное время.
Чисто интуитивно - до 3 часов на диагностику, до 4-5 часов на Fix. С ИИ.
Что-то сложное: 2-3 дня. Вы сколько дней ведёте проект?
Кстати, ужасное дергание логотипа при заставке - портит первое впечатление.Какой ж тогда проект был самым сложным и крутым? (просто интересно)
ToniDoni
11.03.2026 10:09В итоге наш Head of AI единолично разработал систему из пяти автоматических пайплайнов
Чего он ждал 2 года? Когда мог навайбкодить это все еще с чатом гпт 4о, зарегать тг бота и закронить питон скрипт
IDontLikeCode
11.03.2026 10:09Head of AI
Ахаахахх, какая смешная помпезная лычка, звучит как какой профессор искусственного мегаинтеллекта Сэм Альтман во плоти, по факту там какой-то вайбкодер сидит скорее всего, чем head of ai, отличается например от junior of ai?)))
sergeloie
11.03.2026 10:09Я как-то работал эникейщиком в ООО из 2 человек. И по моей просьбе, должность в трудовую мне записали как "Заместитель директора по информационным технологиям". Уж очень хотелось CIO себя почувствовать)
Vlad_Karmakov Автор
11.03.2026 10:09Отличие то же, что и любого другого head of от джуна: понимание бизнеса клиента, самостоятельное формирование тех. требований, а не просто написание кода по ТЗ. Стратегическое мышление, понимание бизнес-логики и умение ее проектировать, а не только писать промпты. Совершенно иной набор навыков.
IDontLikeCode
11.03.2026 10:09В идеальном мире да, а в реальном это вполне может быть Уася вайбкодер который примазался к директору, все думают что он что-то улучшает и оптимизирует, а он на самом деле просто играется в игрушки свои и в "клешни", пока лошадки работают :)
Vlad_Karmakov Автор
11.03.2026 10:09Ну, я про своего Head of AI рассказываю, а не про гипотетического ) У нас это далеко не джун.
Одно дело писать код по готовому ТЗ, другое — самому формировать технические спецификации, исходя из требований бизнеса.
Но я верю, что бывает и по-другому. Тем более, сфера пока новая и реальная экспертиза у многих еще только формируется.
Vlad_Karmakov Автор
11.03.2026 10:09Причина довольно банальна: не доходили руки. Выход завирусившегося инструмента просто оказался удобным поводом начать. Часто даже просто сформулировать потребность в автоматизации бывает непросто.
Hutinpui
11.03.2026 10:09До скайнета, конечно, такими темпами еще далеко.
rybakolbasa
11.03.2026 10:09Как сказать. Тут уже проскакивало недавно, что у китайцев нейросеть самовольно ушла майнить, чтобы профинансировать поставленную задачу. Учитывая автономность openclaw и все эти терки с Department of War - кто знает, что там будет в итоге. Впрочем, зная человеческую природу, я бы скорее поставил на то, что это сами сотрудники и майнили)
z3r0-gr4v1tY
11.03.2026 10:09Автоматизация отличная, как саппорт супер. Но я думаю популчрность у чего продукта из за того что зумеры и все молодые спецы, мягко говоря туповатые. У меня в холдинге 200+ людей в разных странах, езжу по разным офисам , и наблюдаю что люди постарше, работают что в екселе что в других софтах без вопросов, все у них отлично работает, минимум вопросов.
А молодежь то не умею это не умею а как принтером печатать?элементарным пользоваться не умеют…такие вот юзеры.
randomsimplenumber
11.03.2026 10:09люди постарше, работают что в екселе что в других софтах без вопросов, все у них отлично работает, минимум вопросов
Они за 20+ лет выучили, где какая кнопка ;)
А молодежь то не умею это не умею а как принтером печатать?элементарным пользоваться не умеют
Те, кто постарше, 20 лет назад тоже не знали, где у принтера кнопка. Они не родились с тайным знанием
terthon
11.03.2026 10:09«Проверь лендинг
mysite.com/promo. Убедись, что на iPhone 15 Pro главная кнопка не перекрыта баннером и текст хорошо читается на фоне картинки».
- честно говоря пока это пишешь быстрее будет зайти самому чекнуть
Robastik
11.03.2026 10:09Так и не понял - при чем тут именно OpenClaw?
Любой ии типа gemini или любой другой, который может в скиллы и mcp, делает это все уже относительно давно.
В чем фишка именно OpenClaw? Какая у него киллер-фича. Вроде он просто обертка для сторонних моделей. Лишняя прокладка.
rybakolbasa
11.03.2026 10:09Автономность же. Он из контекста понимает задачу, находит способ ее решить и решает, вызывая в процессе инструменты, загружая библиотеки и даже прописывая самому себе новые скиллы.
Где-то читал, как человек просто дал боту доступ к радио и попросил расшифровать пожарную частоту. Ничего не кодил, не объяснял, не давал ссылок. Просто попросил в чате. И бот все сделал за полчаса.
Звучит как магия. Я в соседней теме писал, что поэтому и стал пробовать себе поставить - чтобы он фотки сортировал. Потому что все классические решения, которые я пробовал до этого, - требуют слишком много моих действий. Я хочу просто сказать "сделай" и чтобы оно было сделано. Пусть даже не идеально.Robastik
11.03.2026 10:09У вас точно есть опыт работы и есть с чем сравнить?
Все ии-ассистенты давно уже так работают напрямую, без прокладок.
basili4-1982
11.03.2026 10:09Меня волнует вопрос безопасности. Последнее время интернет накрыла волна информации о том как агенты ломаются. Сливают чувствительные данные и прочее. Насколько это безопасно?
vaganovelena
11.03.2026 10:09Окупаемость за 2-4 недели - каеф. Интересно, как решаете скоупинг прав? агент в битрикс только читает или может и писать? Вебвизорный пайплайн хочется увидеть подробнее, там как раз AI нужнее всего, а деталей меньше всего. Покажете?
Vlad_Karmakov Автор
11.03.2026 10:09Разделение прав идет через ролевую модель (маркетинг, sales и др.). И в зависимости от прав роли агент в Битрикс может как читать, так и писать. Инженер занят, так что насчет вебвизорного пайплайна я спросил напрямую у бота. Вот его ответ
Molfly
11.03.2026 10:09Приветствую! А как вы боретесь с тем, что OpenClaw всё забывает через пару компакций, в том числе и все свои навыки/интеграции? Каждую ночь заново разворачиваете весь парк? Как реализовали память? Модели крутите свои или подписка?
dariasch
Влад, спасибо за кейс. В тексте сказано, что агент сам находит аномалии и формулирует рекомендации. Были ли случаи, когда ИИ галлюцинировал в отчетах или неверно интерпретировал, например, скачки трафика? Проверяет ли кто-то из людей итоговый отчет перед тем, как он попадет к CEO?
Vlad_Karmakov Автор
С галлюцинациями мы не сталкивались. И да, полученные данные сперва обсуждаются внутри отдела, они нужны прежде всего для планирования гипотез и действий команды. А дальше уже попадают ко мне )
mosinnik
как часто проверяется что ИИ не галюнит? хотя из того что увидел у вас только UX првоерка на иишке, а остальное скрпитами сделано и там по идее стабильно должно быть, хотя и там как отслеживаете что нет багов?
Vlad_Karmakov Автор
Там стандартный Playwright в основе распознавания, сюрпризов не будет, это же не фотография неясного качества, а скрин. А остальное по API, да