OpenClaw Workshop

AI orodja, LLM & Ai

vir: https://drive.google.com/file/d/16Yi9WYzhT6iR4LZ4yWruatbSqhgxP8zr/view?usp=sharing

  • Delavnica prikazuje, kako OpenClaw deluje kot stalno prižgan AI-agent, ki ne samo odgovarja, temveč izvaja konkretne naloge prek povezav na koledar, Shopify, Slack, e‑pošto in druge API-je.​

  • Ključ je v definiranju vlog, veščin (skills) in cron opravil, tako da OpenClaw prevzame ponavljajoča se poročila, avtomatizacijo napak, uvoz produktov in druge rutinske procese v podjetju.​

  • Govorci močno opozarjajo na varnost: OpenClaw je odprtokoden, nov in potencialno ranljiv, zato svetujejo izolirana okolja (Mac mini, VPS), omejene pravice dostopa in »read‑only« integracije.​

  • Koncept »custom skills = SOP-ji«: AI iz vaših glasovnih zapisov in pogovorov sam zgradi standardne operativne postopke, ki nato postanejo ponovljivi procesi za urnike, poročila, podporo itd.​

  • Uporabniški primeri segajo od avtomatskega razporejanja zaposlenih v fizični trgovini preko WhatsApp do popolnoma avtomatiziranega toka »napaka → GitHub issue → načrt → koda → PR« brez ročnega vpletanja.​

DEJSTVA

  • OpenClaw je odprtokodni AI-sistem, ki »živi« na vašem računalniku/strežniku, se povezuje na orodja (koledar, Shopify, Slack, Nextdoor, Taskrabbit, GitHub itd.) in izvaja dejanske delovne tokove, ne le klepeta.​

  • Varnost je trenutno največje tveganje: sistem je nov, »nepokrpan« in potencialno hakljiv, zato govorci priporočajo izolirano strojno opremo, ločene račune in minimalne pravice (predvsem bralni dostop).​

  • Veščine (skills) so v bistvu SOP-ji zapisani v Markdown datotekah; OpenClaw jih lahko sam generira iz vaših navodil in pogovorov, nato pa jih kot gradnike uporablja pri različnih agentih.​

  • Agentni pristop omogoča, da različni »AI‑člani ekipe« prevzamejo specifične vloge (npr. poročanje, razvoj, marketing, Shopify operacije), pri čemer vsak dobi ločene pravice in modele (Opus, Sonnet, CodeEx).​

  • Predstavljeni primeri kažejo konkretne prihranke časa in denarja, od avtomatske priprave prodajnih poročil in regulatorne dokumentacije do stalnega spremljanja družbenih omrežij in generiranja vsebin.​

CITATI

  • »Open claw really has changed my life and will change everyone’s life… maybe not specifically OpenClaw, but AI agents are about to change our lives, our businesses, everything.«​

  • »This is really like extremely dangerous tech right now… it’s open source, it’s not patched… you need to assume that you could be hacked.«​

  • »I think of my OpenClaw as my chief of staff… I tell it what I need and it figures out how to get there.«​

  • »Skills are basically SOPs… text documents that tell the AI what to do… and it wrote this skill itself from our conversations.«​

  • »I asked it to estimate how much money we’re saving from all the workflows and it estimated 40k a year… and this is just the beginning.«​

Eden od primerov praktične uporabe , prikazan v videu: razporedi zaposlenih v fizični trgovini

Danov primer: starša vodita čajno trgovino v Izraelu, z dvema lokacijama, več jeziki (hebrejščina, francoščina, angleščina) in kompleksnimi omejitvami zaposlenih.​

Tok/flow:

  • Zaposleni pošiljajo razpoložljivost prek WhatsAppa v različnih formatih in jezikih.​

  • Mama pošilja glasovne zapise, ki opisujejo pravila (kdo lahko kdaj dela, kdo ne dela petek/sobota, kdo ima migreno pri določenih temperaturah, različne lokacije, zahtevano število ljudi na lokacijo).​

  • OpenClaw iz teh inputov izlušči pravila in jih zapiše v skill:

    • opis trgovin, delovnih ur, tipov izmen;

    • seznam zaposlenih z omejitvami;

    • pravila za uvoz podatkov iz WhatsApp;

    • pravila za generiranje tedenskega razporeda.​

  • Agent generira razpored v Google Calendar, vključno z barvno kodacijo, ter ga iterativno popravlja na podlagi povratnih informacij (QA: primerjava z mamino verzijo).​

Ključna korist: proces, ki je bil prej ročno sestavljan puzzle, je zgrajen kot reproducibilen SOP in teče samostojno, pri čemer so vse »plemenske informacije« (tribal knowledge) spravljene v tekstovne datoteke.​

Katherine : Avtomatizacija razvoja: od napake do PR

Katherine opiše sistem za aplikacijo, kjer OpenClaw:

  • pobira napake iz Sentry ali testerjevih poročil, jih razume v kontekstu kode (dostop do repozitorija),

  • generira GitHub issue z opisom, koraki reproduciranja in predlaganimi hipotezami,​

  • preda nalogo modelu Claude Opus, ki oblikuje plan popravka,

  • model CodeEx (OpenAI) pregleda plan in generira kodo,

  • agent generira PR, ki ga nato preveri koda‑review agent (CodeRabbit).​

Celoten tok »napaka → PR« se skrči iz več dni ročnega dela na ~45 minut avtomatizirane obdelave. Človek ostane »in the loop« le za finalni pregled in merge.