Настройка OpenClaw 2.0: подробный гайд по настройке собственного AI-агента

Настройка OpenClaw 2.0 позволяет превратить обычную AI-модель в полноценного персонального агента. AI-агенты уже умеют значительно больше, чем обычный чат: они могут работать с файлами, календарём и почтой, запускать команды, искать информацию и автоматизировать рутинные задачи. OpenClaw быстро стал одним из самых заметных open-source проектов в этой сфере и за несколько месяцев собрал сотни тысяч звёзд на GitHub.

Я давно слежу за развитием AI-инструментов, и OpenClaw заинтересовал меня тем, что такого агента можно сделать частью повседневной работы: дать ему нужные инструменты, доступ к файлам и сервисам и поручать конкретные задачи. В этом гайде я шаг за шагом покажу, как установить OpenClaw 2.0 и настроить собственного AI-агента для повседневной работы.

Что такое OpenClaw и что он умеет

История проекта: от проекта на выходных до мирового феномена

Всё началось в ноябре 2025 года, когда австрийский разработчик Петер Штайнбергер опубликовал проект Clawdbot, который сделал за выходные. Идея была простой: ты пишешь ему в Telegram или WhatsApp, а он делает нужные вещи за тебя — управляет календарём, разбирает почту, запускает скрипты, ищет информацию в интернете.

В январе 2026 года проект начал стремительно набирать популярность. После просьбы Anthropic изменить название Clawdbot его сначала переименовали в Moltbot, а вскоре — в OpenClaw. Именно под этим названием проект и продолжил развиваться.

Позже проект передали независимому OpenClaw Foundation, где он продолжил развиваться как open-source проект.

31 августа 2026 года вышел релиз v2026.8.1, который в документации называется OpenClaw 2.0. Он заметно изменил установку, первоначальную настройку, память, автоматизации и безопасность.

Что изменилось в версии 2.0

В версии 2.0 заметно переработали несколько важных частей OpenClaw:

• Упростили установку. Во время первоначальной настройки OpenClaw проверяет, есть ли у тебя уже доступ к модели: через Claude Code или Codex, API-ключ в переменных окружения либо локальную модель. Если да, перед первым разговором почти ничего не придётся настраивать вручную.
• Существенно переработали веб-интерфейс Control UI. Через него можно общаться с агентом, просматривать файлы, запросы на подтверждение, настройки и текущие задачи.
• Сессии и транскрипты переехали в SQLite. Раньше они хранились в файлах. Это важно учитывать перед обновлением — детали разберу ниже.
• В памяти появился семантический поиск. Агент может находить нужные фрагменты в своих Markdown-файлах по смыслу, даже если запрос сформулирован другими словами.
• В Skill Workshop собрали создание и обновление собственных скиллов с проверкой перед применением.
• В пользовательском интерфейсе Cron-задачи теперь называются Automations. В командной строке используется openclaw automations, а openclaw cron оставили для совместимости со старыми скриптами.
• Настройки по умолчанию стали безопаснее. При обычной локальной установке Gateway по умолчанию привязан к loopback, а доступ к нему защищён аутентификацией. Для Docker и общих Gateway есть отдельные нюансы — их разберу ниже.

Чем агент отличается от обычного чат-бота

Обычный чат в основном отвечает текстом. OpenClaw даёт модели доступ к инструментам: агент может прочитать файл, запустить команду, создать задачу или выполнить другое разрешённое действие. Для меня в этом и заключается главное отличие.

В частности, OpenClaw может:

• Читать и создавать файлы на твоём компьютере
• Выполнять команды в терминале
• Работать в интернете и заполнять формы
• Отправлять письма и сообщения
• Работать с API разных сервисов
• Автоматизировать задачи между разными приложениями
• Запоминать контекст между сессиями
• И многое другое

И всё это он может делать через привычный интерфейс твоего мессенджера. Ты просто пишешь в Telegram: «Разбери мою почту, удали спам, составь список важных писем» — и он это делает. Не объясняет, как это сделать, а действительно выполняет задачу.

Работает на твоём устройстве 24/7

Gateway, рабочая папка (workspace) и данные агента могут храниться на твоём компьютере или сервере. Но это ещё не означает, что все данные остаются только у тебя: Claude, GPT, Gemini, облачный веб-поиск и мессенджеры получают те запросы, которые OpenClaw отправляет через их сервисы. Полностью локально OpenClaw работает с локальной моделью и без облачных интеграций. На VPS агент может работать круглосуточно, даже когда твой основной компьютер выключен.

Что даёт агенту доступ к файловой системе

Когда у агента есть доступ к файлам, он может работать с твоими материалами, а не только отвечать в чате. OpenClaw умеет:

• Создавать и редактировать документы, код и конфигурационные файлы
• Организовывать файлы: переименовывать, сортировать и конвертировать
• Создавать резервные копии и работать с Git
• Анализировать CSV, JSON и логи
• Генерировать отчёты и сохранять их

Если у агента есть нужные инструменты и разрешения, он может получить задачу из сообщения, поработать с файлами и кодом, проверить изменения и подготовить pull request в GitHub.

Что понадобится перед началом

Перед установкой убедись, что у тебя есть всё необходимое.

Нужная версия Node.js

Это обязательное требование. OpenClaw работает на Node.js, поэтому старые версии просто не подойдут. Проверь свою версию:

node --version

Сейчас OpenClaw требуется Node 24.16+ или 26.1+, а рекомендуемая версия — Node 26. Node 22, 23 и 25 больше не поддерживаются. Если устанавливаешь Node вручную, выбирай как минимум v24.16.0 или v26.1.0.

Если Node.js не установлен, официальный установщик может добавить его сам: на macOS — Node 26, на Linux — поддерживаемую ветку Node 24 LTS. Если Node.js уже установлен, но версия не подходит, обнови её перед запуском OpenClaw. Для CLI-установки на macOS с актуальным Node требуется macOS 13.5 или новее.

Git в Windows: когда он нужен

Для стандартной установки через PowerShell отдельный Git обычно не нужен. Он обязателен, если ты сознательно устанавливаешь OpenClaw из git-репозитория. Если во время обычной установки появится ошибка вроде spawn git ENOENT, перезапусти установщик или установи Git for Windows вручную.

На macOS сначала просто проверь git --version. Если Git ещё недоступен, система может предложить установить Command Line Tools; отдельно устанавливать Git через Homebrew нужно не всегда.

Доступ к AI-модели

OpenClaw — не языковая модель. Чтобы агент мог отвечать и выполнять задачи, ему нужен доступ к LLM. Во время первоначальной настройки OpenClaw сам проверяет, какие варианты уже есть на компьютере, а затем предлагает выбрать провайдера.

Самые распространённые варианты:

• Anthropic — Claude через API key или Claude CLI.
• OpenAI — модели GPT через API или поддерживаемый способ входа.
• Google Gemini — через Google AI Studio / API.
• Локальные модели — например, через Ollama или LM Studio.

Telegram-бот через @BotFather

Для подключения Telegram понадобится токен бота от @BotFather. Процесс занимает около двух минут:

• Открой @BotFather в Telegram
• Отправь команду /newbot или выбери её из списка команд
• Задай боту имя и username
• Получи токен

Сохрани этот токен — он понадобится при настройке. В OpenClaw 2.0 Telegram уже не обязательно подключать до первого разговора: сначала можно запустить агента в браузере, а мессенджер добавить позже.

Компьютер или VPS

Здесь есть два варианта:

• Локальный компьютер (Mac/Linux/Windows) — для тестирования и начала работы.
• VPS (Virtual Private Server) — вариант для работы 24/7. Здесь важны регулярные обновления системы, файрвол, резервные копии и достаточные ресурсы для твоей конфигурации.

Я рекомендую начинать на локальном компьютере, чтобы разобраться в OpenClaw, а уже затем при желании переехать на VPS.

Установка OpenClaw 2.0: пошаговая инструкция

Установка на macOS

Шаг 1. Установи Homebrew (по желанию)

Homebrew — пакетный менеджер для macOS. Для OpenClaw он уже не обязателен: установочный скрипт сам добавит Node.js, если его нет. Но через Homebrew удобнее управлять версиями.

Проверь, установлен ли Homebrew:

brew --version

Если команда не найдена, установи Homebrew. Открой Терминал и вставь:

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

Следуй инструкциям в терминале. После завершения перезапусти терминал, чтобы команда brew стала доступна.

Шаг 2. Установи Node.js

При установке OpenClaw может автоматически установить Node.js, но я рекомендую установить его отдельно — так ты точно избежишь проблем с зависимостями в будущем.

brew install node

Проверь, что всё установилось:

node --version

Команда должна показать одну из поддерживаемых версий Node. Если устанавливаешь с нуля, проще всего ориентироваться на рекомендованный Node 26.

Шаг 3. Установи OpenClaw

Открой официальный сайт OpenClaw — там есть готовая команда для установки.

Выбери команду для macOS и открой терминал. Вставь скопированную строку:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Этот скрипт проверяет Node.js, при необходимости устанавливает его, добавляет OpenClaw CLI для всей системы и запускает мастер настройки.

Установщик корректно добавляет OpenClaw в PATH и безопаснее работает при повторном запуске: если настройка прервётся, текущие настройки останутся целыми.

Если мастер настройки не запустился автоматически, выполни:

openclaw onboard

Шаг 4 (по желанию). Установи приложение OpenClaw для macOS

Для macOS есть отдельное приложение OpenClaw с графическим интерфейсом. Его значок появляется в строке меню, откуда можно быстро открыть агента и управлять Gateway без постоянно открытого терминала.

Скачай файл OpenClaw-<версия>.dmg со страницы релизов на GitHub, установи и запусти OpenClaw.app. Если открыть приложение из папки «Загрузки», OpenClaw предложит перенести его в «Программы» — там корректно работают обновления и автозапуск при входе в систему.

После установки в строке меню появится значок лобстера. Через него можно запускать и останавливать Gateway, видеть состояние агента и быстро открывать Control UI — всё без терминала.

Установка на Windows

На Windows самый простой вариант с графическим интерфейсом сейчас — Windows Hub.

Вариант A (рекомендуемый): Windows Hub

Это подписанный установщик для Windows с мастером настройки, значком в области уведомлений, чатом с агентом и режимом узла (node mode). Windows Hub поддерживает Windows 10 20H2+ и Windows 11.

Скачай нужную сборку:

• OpenClawCompanion-Setup-x64.exe — для обычных процессоров
• OpenClawCompanion-Setup-arm64.exe — для ARM-устройств

Если не уверен, какая сборка нужна, открой официальную инструкцию для Windows или страницу последнего стабильного Windows Hub. Для большинства ПК на Intel или AMD нужен x64; ARM64 — только для Windows-устройств на ARM.

Вариант Б: установщик PowerShell

Если тебе привычнее работать через терминал:

Шаг 1. Установи Node.js

Если хочешь подготовить среду вручную, установи актуальную поддерживаемую версию Node.js с nodejs.org. Но при необходимости PowerShell-установщик может установить Node сам.

Шаг 2 (при необходимости). Установи Git

Если выбираешь установку из git-репозитория или PowerShell сообщает об отсутствии Git, установи Git с git-scm.com. Для стандартной установки через npm этот шаг обычно можно пропустить.

Открой PowerShell и проверь, что всё на месте:

node --version
# Если Git установлен:
git --version

Шаг 3. Установи OpenClaw

Открой PowerShell (не cmd) и выполни:

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

PowerShell-установщик при необходимости устанавливает Node.js и обновляет PATH. Если выбрана установка из git-репозитория, он также может подготовить локальный MinGit, если Git в системе отсутствует.

WSL2 тоже поддерживается. Но для обычного локального агента на Windows часто проще использовать Windows Hub или установку через PowerShell.

Альтернативный метод: Docker

Docker имеет смысл, если тебе нужен отдельный Gateway в контейнере или ты настраиваешь серверный вариант. Для обычного компьютера официальная документация рекомендует начинать со стандартной установки.

Из корня официального репозитория самый простой поддерживаемый запуск выглядит так:

./scripts/docker/setup.sh

Если не хочешь собирать образ локально, укажи готовый официальный образ:

export OPENCLAW_IMAGE="ghcr.io/openclaw/openclaw:latest"
./scripts/docker/setup.sh

Контейнер изолирует OpenClaw только в пределах разрешений, которые ты ему дал. Доступ к хосту зависит от подключённых каталогов (mount), Docker socket, сети и других переданных контейнеру прав.

Настройка OpenClaw 2.0

Первая настройка: как выглядит актуальный онбординг

После установки OpenClaw мастер настройки обычно запускается автоматически. Если этого не произошло, запусти его вручную:

openclaw onboard

При новой локальной установке OpenClaw сначала предложит два варианта:

How would you like to start?

Quick start (recommended)
Custom setup

Quick start — самый быстрый вариант. OpenClaw использует базовые настройки, автоматически проверяет доступные способы подключения к AI, предлагает выбрать нужный и после успешной проверки открывает Dashboard.

Custom setup — более подробный сценарий. Здесь можно вручную пройти подтверждение безопасности, telemetry, задать имя агента, режим доступа и другие параметры.

1. Подтверждение безопасности

Сначала мастер попросит подтвердить, что ты понимаешь модель доступа OpenClaw:

I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue?

Для обычной персональной установки выбери Yes и продолжай.

2. Telemetry

Далее OpenClaw предложит отправлять статистику использования:

Help make OpenClaw better?

Этот пункт необязательный. В своей настройке я выбрал No thanks и продолжил дальше.

3. Имя первого агента

Следующий шаг — имя агента:

What should we call your first agent?

Я назвал своего агента Jarvis. Здесь можно указать любое имя; характер и правила агента я подробнее разберу ниже.

4. Как OpenClaw будет искать доступ к AI

После этого мастер спросит:

How should I set things up?

В моём случае был выбран режим:

Full access — find everything automatically

В этом режиме OpenClaw проверяет локальное окружение и ищет уже доступные способы подключения к AI. На этом этапе мастер показывает результат проверки, а затем ты выбираешь подходящий вариант.

5. AI detection

После проверки появится сообщение:

AI detection complete.

Ниже OpenClaw покажет, что именно удалось найти. Например, в моём случае он обнаружил установленный Claude Code:

AI found

Claude Code — installed; login status unverified

Если OpenClaw нашёл подходящий тебе способ доступа к модели, можешь использовать его. Если нет — ниже я покажу, как подключить провайдера вручную на примере Anthropic.

Выбор провайдера, авторизации и модели

После AI detection OpenClaw переходит к выбору провайдера. Именно здесь ты определяешь, через какую AI-платформу будет работать агент. В моём случае я выбрал Anthropic.

После выбора Anthropic появляется отдельный экран со способом авторизации:

• Anthropic Claude CLI — использовать уже авторизованный Claude Code на этом компьютере.
• Anthropic API key — прямое подключение через Anthropic API.
• Anthropic setup-token — отдельный поддерживаемый сценарий авторизации.

Если выбираешь Anthropic API key

Открой Anthropic Console, создай ключ в разделе API Keys и вставь его в OpenClaw.

Я столкнулся именно с этим: ключ был правильным, но из-за пустого API-баланса OpenClaw пометил профиль как disabled:billing. Поэтому если после запуска видишь ошибку inference, сначала проверь Billing в Claude Console.

Если хочешь использовать Claude Pro/Max через Claude CLI

Этот вариант имеет смысл, если Claude Code уже установлен и авторизован на том же компьютере. Перед выбором CLI проверь его отдельно:

claude auth status --text
claude -p "Reply with OK only"

Важна именно вторая команда. Надпись Login method: Claude Pro account ещё не гарантирует, что Claude Code имеет право использовать подписку. Если claude -p возвращает ответ — CLI-маршрут работает.

Выбор модели

После авторизации OpenClaw предложит выбрать конкретную модель, которая будет основной для агента. Список зависит от провайдера, твоего способа доступа и моделей, доступных аккаунту.

При первом запуске не стоит надолго останавливаться на этом выборе: выбери доступную модель, заверши настройку и убедись, что агент отвечает. Основную модель можно изменить позже через Control UI или команду /models.

Завершение онбординга и переход в Dashboard

Когда провайдер, авторизация и модель настроены, OpenClaw завершает техническую часть онбординга. Он подготавливает workspace, устанавливает или запускает Gateway и проверяет inference.

В терминале должен появиться блок Inference ready, адрес локального Gateway и сообщение Everything's in place. После этого OpenClaw сам открывает Control UI в браузере.

После подключения браузера откроется главный экран Dashboard / Control UI.

Первая проверка: отвечает ли агент

В Control UI перейди на вкладку Home и отправь простое сообщение, для которого не нужны веб-поиск, Telegram или дополнительные Skills. Например:

Привет. Ответь одним предложением и скажи, готов ли ты к работе.

Если агент ответил — базовая настройка завершена. У тебя уже есть рабочая модель, Gateway и Control UI. Теперь можно переходить к персонализации Jarvis и только после этого — к дополнительным возможностям.

Что настраивать дальше

Не нужно сразу подключать всё, что есть в OpenClaw. После первого успешного ответа я бы двигался так:

• Сначала настрой самого агента — имя, контекст, стиль ответов и правила. Ниже покажу это на примере Jarvis.
• Затем добавь веб-поиск, если он нужен для твоих задач. В Control UI это можно сделать через Settings → Ask OpenClaw → написать configure web search.
• Telegram подключай, если хочешь общаться с агентом с телефона. Токен от BotFather ты уже получил в начале гайда; ниже я покажу, как добавить его в OpenClaw и подтвердить доступ.
• Skills добавляй под конкретную задачу. Не нужно устанавливать десятки Skills в первый день.
• Hooks и Automations оставь на потом. К ним имеет смысл переходить, когда базовый агент уже работает и ты понимаешь, что именно хочешь автоматизировать.

Пример: как я настроил своего агента Jarvis

Когда обычный чат в Control UI уже отвечает, можно сразу настроить самого агента. Для этого не нужно вручную открывать файлы workspace: в обычном чате Dashboard можно одним сообщением объяснить, кто ты, каким должен быть агент, как он должен отвечать и какие действия требуют отдельного подтверждения.

В новом workspace OpenClaw уже создаёт базовые файлы AGENTS.md, SOUL.md, IDENTITY.md, USER.md и одноразовый BOOTSTRAP.md. Во время первого реального разговора агент использует их для первоначальной настройки. После завершения bootstrap файл BOOTSTRAP.md удаляется.

Я не стал растягивать знакомство на десяток коротких сообщений и сразу дал Jarvis основной контекст:

Меня зовут Дмитрий. Я работаю в криптоиндустрии и занимаюсь
контентом, гайдами, статьями и карточками товаров для Lwallet.

Тебя зовут Jarvis.

Хочу, чтобы ты был спокойным, точным и немного ироничным.
Пиши естественно и по делу, без канцелярита, пафоса и лишних фраз.
Сложные вещи объясняй просто, но не примитивно.

Если видишь слабую формулировку — предложи лучше.
Если чего-то не знаешь — скажи об этом прямо, а не придумывай.

Не отправляй письма без моего подтверждения.
Не выполняй действия с деньгами без прямого согласия.
Если действие может иметь серьёзные последствия — сначала спроси меня.

Такой текст не является обязательным шаблоном. Можно написать всё своими словами, сократить сообщение или добавлять контекст постепенно уже во время работы. Главное на старте — дать агенту имя, базовую информацию о себе, желаемый стиль общения и несколько чётких ограничений.

OpenClaw сохраняет эти настройки в workspace: IDENTITY.md отвечает за идентичность агента, SOUL.md — за его характер, тон и границы поведения, а USER.md — за информацию о пользователе и его постоянные предпочтения. Благодаря этому не нужно каждый раз объяснять своему агенту всё заново.

Проверь Gateway

После онбординга способ запуска Gateway зависит от выбранного сценария. Quick start оставляет Gateway запущенным в текущем терминале, а Custom/classic setup может установить фоновую службу ещё во время мастера. В Windows такая служба работает как Scheduled Task.

Сначала просто проверь статус:

openclaw gateway status

Если Gateway работает, переходи дальше. В стандартной локальной конфигурации он доступен только на твоём компьютере через 127.0.0.1:18789.

Если ты использовал Quick start и Gateway всё ещё работает в этом терминале, после первой проверки останови его через Ctrl+C, а затем установи фоновую службу. Если openclaw gateway status уже показывает установленную службу, этот шаг не нужен:

openclaw gateway install

После этого управлять Gateway можно обычными командами:

openclaw gateway start
openclaw gateway stop
openclaw gateway restart

Проверка: doctor и triage

Это обязательный шаг, который многие пропускают. После завершения настройки всегда запускай диагностику:

openclaw doctor

Doctor проверяет конфигурацию, учётные данные, каналы и известные проблемы. Часть миграций и безопасных исправлений он может применить автоматически:

openclaw doctor --fix

В версии 2.0 появилась ещё одна очень полезная команда:

openclaw triage

Triage собирает диагностическое описание проблемы в режиме только для чтения и может передать его Claude Code, Codex CLI или встроенному агенту OpenClaw, если они доступны на компьютере. Либо просто покажет следующие команды. Это удобнее, чем вручную собирать фрагменты логов.

Перед передачей диагностики всё равно посмотри, что именно попало в отчёт. Если проблема касается секретов или личных данных, не полагайся только на автоматическую очистку.

После завершения проверки просмотри итоговый вывод в терминале и убедись, что критических ошибок не осталось.

Doctor также предложит включить автодополнение команд:

Enable zsh/shell completion?

Можно смело выбирать Yes. Когда ты начнёшь вводить openclaw и нажмёшь Tab, терминал будет подсказывать доступные команды. Мелочь, но экономит время.

Подключение Telegram и подтверждение доступа

Токен Telegram-бота ты уже получил через @BotFather в начале гайда. Теперь нужно добавить этот токен в OpenClaw.

Открой новое окно PowerShell или терминала и выполни:

openclaw channels add --channel telegram --token "<bot-token>"

Замени <bot-token> на токен, который выдал BotFather.

После добавления канала перезапусти Gateway, чтобы он перечитал конфигурацию:

openclaw gateway restart

При желании сразу проверь, запустился ли Telegram-канал:

openclaw channels status --probe

Теперь открой Telegram, найди своего бота и отправь ему сообщение. По умолчанию OpenClaw использует для личных сообщений режим pairing: новый пользователь получает код подтверждения, а его сообщения не передаются агенту, пока доступ не будет одобрен.

Проще всего подтвердить запрос прямо в Control UI:

Settings → Channels → DM access requests → Approve

Там будет виден пользователь, отправивший запрос, и его pairing-код.

Если удобнее через терминал, сначала посмотри активные запросы:

openclaw pairing list telegram

Затем подтверди нужный код:

openclaw pairing approve telegram XXXXXXXX

Где XXXXXXXX — 8-символьный код из сообщения бота.

После подтверждения снова напиши боту в Telegram. Теперь твои личные сообщения будут передаваться подключённому агенту.

Дай агенту реальную работу

Не нужно придумывать тестовые задачи — дай агенту то, с чем ты работаешь прямо сейчас. Например:

• «Перепиши этот текст так, чтобы он звучал естественно: {вставь текст}»
• «Напиши короткое описание для карточки товара {название}»
• «Объясни разницу между {A} и {B} простыми словами»
• «Посмотри файл {название} и сделай краткое резюме»
• «Составь структуру статьи на тему {тема}»

С тем же агентом можно работать через веб-интерфейс, терминал и Telegram. Это разные точки входа к одному агенту, а долгосрочная память может быть общей между ними, если она настроена.

Как взаимодействовать с агентом

Когда Gateway запущен как служба, есть несколько способов обратиться к агенту:

openclaw

Команда openclaw без аргументов запускает TUI — текстовый чат с агентом в терминале. Это удобно для быстрых задач, тестов и работы через SSH.

openclaw dashboard

Откроет веб-интерфейс (Control UI) в браузере. Там можно общаться с агентом, управлять Skills и просматривать логи.

openclaw skills list

Покажет список установленных Skills.

Или просто напиши боту в Telegram — если канал подключён, агент уже доступен там.

Веб-интерфейс: Control UI

В версии 2.0 Control UI стал основным интерфейсом для повседневной работы с агентом.

Здесь можно общаться с агентом, видеть файлы, запросы на подтверждение, текущие задачи, логи и основные настройки. Часть параметров, которые раньше приходилось менять в конфигурационных файлах, теперь можно редактировать прямо в интерфейсе.

Как открыть Control UI

Убедись, что Gateway запущен (openclaw gateway status), затем выполни:

openclaw dashboard

openclaw dashboard открывает Control UI через короткоживущую одноразовую owner-pairing ссылку. После успешной авторизации этот браузер получает собственный постоянный device credential администратора, поэтому дальше ему не нужен общий Gateway token.

Если хочешь получить URL без автоматического открытия браузера, например чтобы открыть его на другом устройстве:

openclaw dashboard --no-open

Команда выведет в терминал такую же временную handoff-ссылку без запуска браузера. Скопируй её и открой вручную: ссылка короткоживущая и рассчитана на одноразовое использование.

Не передавай такую ссылку другим людям и не публикуй её в чатах или на скриншотах. Для удалённого доступа лучше использовать SSH-туннель или Tailscale, а не открывать Gateway в сеть только ради доступа к Control UI.

Что можно делать через Control UI

• Общаться с агентом — основной чат, файлы и запросы на подтверждение находятся рядом
• Настраивать Skills — в Settings → Agents → Skills можно управлять allowlist и параметрами уже доступных Skills
• Работать с файлами агента — в Settings → Agents можно открыть workspace-файлы конкретного агента и изменить их прямо в браузере
• Просматривать память — отдельный раздел Settings → Memory показывает состояние памяти, поиска и Dreaming
• Проверять подключения — видно, какие каналы активны и как они настроены
• Просматривать логи — что происходило в системе и какие ошибки возникали
• Менять настройки — модель, каналы, инструменты, разрешения и другие параметры OpenClaw
• Usage — статистика сессий и токенов и примерные расходы. Если подключить Anthropic Admin API key, OpenClaw может показывать данные об использовании и расходах непосредственно из Anthropic за последние 30 дней.

Подключение дополнительных каналов

Telegram — только один из вариантов. OpenClaw поддерживает и другие каналы, включая WhatsApp, Discord, Slack, Signal и другие. Конкретный список зависит от установленных плагинов и доступных интеграций.

Способ настройки зависит от канала. Например, WhatsApp привязывается через QR-код такой командой:

openclaw channels login --channel whatsapp

Для других каналов открой раздел Channels в Control UI или используй инструкцию конкретной интеграции: шаги установки плагина и авторизации могут отличаться.

К одному агенту можно подключить несколько каналов. Но каждый из них — это ещё одна внешняя система со своими правилами доступа и приватности, поэтому не добавляй каналы просто «чтобы были».

Посмотреть состояние всех каналов:

openclaw channels status

Выбор модели и контроль расходов

Как изменить модель

Способ 1: через мессенджер (самый простой). Отправь своему боту команду:

/models

Агент покажет список доступных моделей — выбери нужную прямо в чате.

Способ 2: через терминал. В 2.0 для этого есть отдельная команда, которая удобнее ручного редактирования конфигурации:

openclaw models list
openclaw models set anthropic/claude-sonnet-5
openclaw models status

Чтобы посмотреть, какие модели доступны именно тебе у конкретного провайдера:

openclaw models list --provider anthropic

Способ 3: через Control UI — Settings → Models.

Claude vs GPT vs Gemini: что выбрать

Я попробовал разные модели. На старте я бы выбирал по трём критериям: качество, скорость и стоимость.

Claude Sonnet 5 (Anthropic) — мой основной выбор для повседневных задач. Актуальная цена API — $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов; действующие тарифы всегда можно проверить на странице цен Anthropic.

Claude Opus 5 — вариант для более сложных задач, где качество важнее стоимости. Цена API — $5 за миллион входных и $25 за миллион выходных токенов. Для повседневной работы я бы оставил Sonnet, а Opus включал по необходимости.

Claude Haiku 4.5 — более дешёвый вариант: $1 за миллион входных и $5 за миллион выходных токенов. Подойдёт для простых фоновых или однотипных задач, если ты проверил, что качества достаточно.

OpenAI — OpenClaw поддерживает GPT-5.6 Sol, а с v2026.9.2 также GPT-6 Astra для аккаунтов, где эта модель уже доступна. Не ориентируйся только на название модели в статье: openclaw models list --provider openai покажет, что именно доступно в твоём аккаунте.

Google Gemini — ещё один нормальный вариант. Здесь я бы смотрел на конкретную модель, доступные лимиты и то, как она справляется именно с твоими задачами.

Локальные модели (Ollama, LM Studio) позволяют не отправлять запросы в облачную LLM. При этом другие интеграции могут по-прежнему работать через внешние сервисы. Для сложных задач с активным использованием инструментов качество локальной модели лучше проверить отдельно.

Почему агент расходует больше токенов, чем обычный чат

В обычном чате один запрос часто заканчивается одним ответом. Агентская задача может потребовать нескольких обращений к модели: прочитать файл, выполнить команду, проверить результат, исправить ошибку и попробовать снова. Поэтому одна команда пользователя не означает один API-вызов.

К этому добавляются контекст сессии, bootstrap-файлы и результаты работы инструментов. Чем длиннее и сложнее сессия, тем дороже может становиться каждый следующий шаг.

Практический совет: не держи одну сессию бесконечно. Когда тема закончилась, начинай новую. Так проще контролировать и контекст, и расходы.

Вот пример из моей первой настройки. Я использовал Claude Opus, прошёл BOOTSTRAP, написал несколько сообщений в Telegram и прогнал тестовые задачи. Всего — 38 сообщений, а страница Usage за вечер показала $8.45 расходов. Это конкретный случай из моей практики. В других конфигурациях сумма может сильно отличаться в зависимости от модели, длины контекста и количества вызовов инструментов.

На старте я бы всё равно выбрал Sonnet, а Opus включал только для задач, где более высокое качество оправдывает дополнительные расходы. За Usage я бы следил с первого дня, чтобы видеть реальные траты, а не гадать, каким будет счёт за месяц.

Настройка личности агента

Основной характер Jarvis ты уже задал прямо в чате. Дальше покажу, где OpenClaw хранит эти настройки и как изменить их позже через Control UI.

Как работают файлы агента

У каждого агента есть собственный workspace с файлами, которые OpenClaw использует как постоянный контекст. В начале новой сессии нужные файлы добавляются в контекст агента, поэтому имя, стиль и базовые правила не приходится объяснять заново.

• SOUL.md — характер, тон общения и границы поведения агента.
• IDENTITY.md — имя, образ, emoji и другие элементы идентичности.
• USER.md — информация о пользователе: как к тебе обращаться, рабочий контекст и постоянные пожелания.
• AGENTS.md — рабочие инструкции: правила, приоритеты, процедуры и то, как агент должен использовать память.
• BOOTSTRAP.md — одноразовый сценарий первого знакомства. После завершения bootstrap он удаляется.
• MEMORY.md — необязательный файл долгосрочной памяти. Он появляется только тогда, когда такая память уже создана или записана.

По умолчанию основной workspace находится в ~/.openclaw/workspace. Если Control UI подключён к удалённому Gateway, эти файлы физически находятся на машине Gateway, а не на компьютере, где ты открыл браузер.

Не перегружай bootstrap-файлы

Стандартные файлы уже создаются OpenClaw, поэтому придумывать сложную структуру с нуля не нужно. Начни с короткого SOUL.md, нормального USER.md и понятных правил в AGENTS.md, а затем дополняй их по мере реальной работы.

По умолчанию OpenClaw ограничивает объём bootstrap-контекста: до 20 000 символов на один файл и до 60 000 символов суммарно. Для USER.md действует отдельный меньший бюджет. Если файл слишком большой, его содержимое может быть обрезано при добавлении в контекст.

Хороший практический приём — через несколько дней работы попросить агента просмотреть собственный SOUL.md и предложить только те изменения, которые действительно следуют из твоего общения.

Если длинные сессии начинают расходовать слишком много контекста, есть необязательный режим, который не добавляет bootstrap-файлы повторно на каждом безопасном ходе продолжения:

openclaw config set agents.defaults.contextInjection continuation-skip

Это необязательная настройка. По умолчанию OpenClaw использует режим always, поэтому сначала я бы здесь ничего не менял.

Где найти файлы в Dashboard

Открой Control UI → Settings → Agents, выбери нужного агента и перейди на вкладку Files. Здесь можно просматривать и редактировать его workspace-файлы прямо в браузере.

Имя, emoji и аватар удобнее менять на вкладке Overview → Identity. Эти значения также синхронизируются с IDENTITY.md, а настройки из UI имеют приоритет над ручным изменением тех же полей в файле.

Если не хочешь редактировать Markdown вручную, просто попроси агента в чате изменить конкретное правило или уточнить информацию о тебе, а затем проверь результат в Files.

Система памяти: как агент запоминает

OpenClaw может сохранять важный контекст между разговорами, чтобы агент не начинал каждую новую сессию с нуля. Для этого используются Markdown-файлы памяти, поисковый индекс и отдельный механизм Dreaming.

В Control UI открой Settings → Memory. Здесь можно проверить состояние памяти, поиска и Dreaming.

Долгосрочная память

MEMORY.md — это компактная долгосрочная память: постоянные факты, решения и важный контекст, который стоит сохранять между сессиями. Более подробные рабочие заметки могут храниться в файлах memory/YYYY-MM-DD.md.

OpenClaw не обязательно создаёт новый файл после каждого разговора. Если хочешь, чтобы агент точно что-то запомнил, проще всего прямо попросить его об этом — например: «Запомни, что для рабочих текстов я хочу короткие и естественные формулировки».

Dreaming

Dreaming — это фоновая система консолидации памяти, которая в актуальной версии OpenClaw включена по умолчанию. Она анализирует накопленные краткосрочные сигналы и переносит в MEMORY.md только то, что система считает достаточно важным для долгосрочной памяти.

Для проверки этого процесса есть Dream Diary. Понятный журнал Dreaming хранится в DREAMS.md: там можно увидеть, что система обрабатывала и какие изменения происходили. Сам Dream Diary не используется как источник долгосрочной памяти — итоговые записи попадают в MEMORY.md.

Поиск в памяти

Memory search может сочетать поиск по точным словам с embeddings, которые находят похожий смысл даже при другой формулировке. По умолчанию OpenClaw использует OpenAI для embeddings.

Быстро проверить состояние памяти и embeddings:

openclaw memory status --deep

Если semantic search пока не нужен, можно оставить только поиск по ключевым словам:

openclaw config set memory.search.provider none

Резервные копии

Перед крупными обновлениями или изменениями конфигурации сделай резервную копию OpenClaw:

openclaw backup create --verify

Команда создаст проверенный архив с конфигурацией, состоянием OpenClaw, данными агентов, сессиями и workspace. По умолчанию backup сохраняется в виде файла .tar.gz.

Проверить уже созданный архив можно отдельно:

openclaw backup verify ./<backup>.tar.gz

Скиллы: как добавить агенту новые возможности

Skills, Plugins и ClawHub — в чём разница

Skill — это набор инструкций для агента, построенный вокруг файла SKILL.md. Он объясняет, когда и как выполнять определённый тип работы: например, как проверять pull request, готовить отчёт или проходить конкретный рабочий процесс. Сам по себе скилл не обязательно добавляет новый инструмент — часто он просто учит агента правильно пользоваться уже доступными инструментами.

Plugin — это программное расширение OpenClaw. Плагин может добавлять новые tools, channels, model providers, hooks, web search, speech и другие runtime-возможности.

ClawHub — публичный реестр скиллов и плагинов. Именно там удобнее всего искать готовые варианты, смотреть автора, версии, changelog, исходный код и результаты security scan перед установкой.

Как найти и установить скилл

Обычному пользователю я бы советовал начинать с ClawHub. Открой сайт, найди нужный скилл, посмотри его описание и security scan, а затем установи через CLI-команду OpenClaw. Отдельный clawhub CLI для этого не нужен — он больше рассчитан на авторов для входа, публикации и управления собственными пакетами.

Искать можно и прямо из терминала:

openclaw skills search "calendar"

Когда выбрали конкретный скилл, проверь его trust envelope и установи:

openclaw skills verify @owner/<slug>
openclaw skills install @owner/<slug>

После установки проверь, что OpenClaw его видит и все зависимости готовы:

openclaw skills list
openclaw skills check

По умолчанию такой скилл устанавливается в skills/ активного workspace и относится к этому агенту. Если скилл должен быть доступен всем локальным агентам, используй --global — тогда он попадёт в общий каталог ~/.openclaw/skills.

openclaw skills install @owner/<slug> --global

Обновить все скиллы из ClawHub:

openclaw skills update --all

Что означает вкладка Skills в Dashboard

В актуальном Control UI путь выглядит так: Settings → Agents. На странице Agent Defaults есть вкладки Agents, Skills, Tools и Session. Важный момент: вкладка Skills здесь — это настройки скиллов, а не маркетплейс и не кнопка установки из ClawHub.

• Agents → Skills в блоке Agent Defaults задаёт базовый allowlist скиллов, который наследуют агенты. Если список не задан, это означает «без отдельного ограничения», а не «скиллов нет».
• Skills → Allow Bundled ограничивает только встроенные скиллы OpenClaw. Managed и workspace skills этот список не отключает.
• Skills → Entries нужен для конфигурации конкретных скиллов: Enabled, Api Key, Env и собственных параметров Config.
• Tools — отдельная вкладка. Она управляет доступными tools, allowlist/denylist и политикой выполнения команд; к установке скиллов она не относится.

Поэтому в этом гайде я не использую Dashboard как основной способ установки скилла: для поиска и установки проще и надёжнее ClawHub + openclaw skills, а вкладку Settings → Agents → Skills оставляем для дальнейшей конфигурации.

Плагины

Плагин нужен тогда, когда OpenClaw не хватает самой возможности, а не только инструкции, как ею пользоваться. Например, плагины могут добавлять новые tools, channels, model providers, web search или другие runtime-функции.

Искать плагины тоже можно через ClawHub. Если нашли нужный:

openclaw plugins install clawhub:<package>

При первом запуске отдельно устанавливать плагины не нужно. Возвращайся к ним только тогда, когда поймёшь, какой конкретной возможности не хватает агенту.

Skill Workshop

Skill Workshop нужен не для установки готовых скиллов, а для создания собственных на основе твоей работы. Например, если ты с агентом несколько раз прошёл один и тот же процесс, его можно превратить в повторяемый скилл.

Самый простой вариант — прямо попросить агента создать скилл из уже отработанного процесса. Для текущего разговора также можно использовать:

/learn

/learn анализирует текущий разговор или указанные материалы и готовит скилл через Workshop. Изменения не применяются автоматически: результат можно просмотреть перед использованием.

Какие скиллы искать

Не устанавливай десятки скиллов «про запас». Лучше начинать с конкретной задачи и искать подходящий вариант на ClawHub:

• GitHub, code review и работа с репозиториями;
• email и календари;
• обработка и краткие выжимки из документов;
• работа с секретами и password managers;
• собственные рабочие чек-листы и повторяемые процессы.

Веб-поиск и браузер

Для обычного поиска в интернете отдельный скилл уже не нужен. В Control UI открой Settings → Ask OpenClaw и напиши:

configure web search

OpenClaw покажет доступные поисковые сервисы и сразу подскажет, каким из них нужен API-ключ. То же самое можно настроить через терминал:

openclaw configure --section web

Почему я выбрал DuckDuckGo

Когда я настраивал первую версию OpenClaw, мне как раз понадобился web search, но не хотелось платить за Brave API или заводить ещё один ключ только ради поиска. Тогда я зашёл на ClawHub, нашёл вариант для DuckDuckGo, добавил его к своим скиллам — и веб-поиск заработал без отдельного API-ключа.

Сейчас всё намного проще. DuckDuckGo Search уже есть среди провайдеров в мастере configure web search. Выбираешь его из списка — аккаунт и API-ключ не нужны. Если выбранному провайдеру требуется дополнительный plugin, локальный мастер настройки установит его автоматически.

web_search ищет информацию через выбранный search provider, а web_fetch читает конкретную страницу по URL. Для большинства исследовательских задач этого достаточно.

Когда нужен Browser

Browser нужен уже для взаимодействия с сайтом: когда страница зависит от JavaScript, нужно нажать кнопку, заполнить форму или работать с авторизованной сессией.

В OpenClaw есть отдельный управляемый браузерный профиль openclaw, изолированный от твоего обычного Chrome. Проверить его состояние и при необходимости запустить можно так:

openclaw browser status
openclaw browser start

Для начала я бы настроил только web_search. К Browser имеет смысл возвращаться уже тогда, когда агенту действительно нужно взаимодействовать со страницами, а не просто находить и читать информацию.

Безопасность: что обязательно настроить

Это один из самых важных разделов гайда. OpenClaw может иметь доступ к командной оболочке (shell), файлам, браузеру, мессенджерам и внешним сервисам, поэтому к безопасности здесь нужно относиться серьёзно.

Более безопасные настройки в версии 2.0

В 2.0 настройки безопасности по умолчанию заметно пересмотрели, и для обычной локальной установки они стали более консервативными.

Сейчас по умолчанию:

• Gateway доступен только с этого же компьютера. OpenClaw использует локальный адрес 127.0.0.1 (loopback / localhost), поэтому другие устройства в сети не могут подключиться к нему напрямую.
• Доступ к Gateway защищён аутентификацией. Без неё OpenClaw не принимает подключения.
• Во время первоначальной настройки OpenClaw сам создаёт токен доступа, даже если Gateway работает только локально.
• Если незнакомый пользователь пишет боту в поддерживаемом мессенджере, OpenClaw обычно просит подтвердить доступ через pairing-код. До подтверждения его сообщение не передаётся агенту для выполнения.
• Групповые чаты тоже ограничены: обычно нужно явно разрешить группу, а для обращения к агенту — упомянуть бота.

Для персональной установки это уже заметно безопаснее, чем в ранних версиях OpenClaw. Но эти настройки не помогут, если без необходимости открыть Gateway в сеть или установить непроверенный код.

tools: {
  sessions: { visibility: "agent" },
  agentToAgent: { enabled: false }
}

Отдельно проверь сетевые настройки, если запускаешь OpenClaw в Docker или другом контейнере. Там bind может отличаться от обычной локальной установки, поэтому открытый порт нужно ограничить файрволом и не выставлять в публичный интернет.

Быстрая проверка настроек безопасности

Вместо ручной проверки десятков параметров начни с:

openclaw security audit

Эта команда проверяет:

• Входящий доступ — правила для личных сообщений и групп: могут ли незнакомые пользователи обращаться к боту?
• Разрешения инструментов — может ли prompt injection привести к выполнению команд в shell или действиям с файлами?
• Доступ к Gateway из сети — bind, аутентификацию и слабые токены
• Удалённое управление браузером — узлы и relay-порты
• Права доступа к файлам — разрешения, символические ссылки и пути в синхронизируемых папках
• Плагины — загружаются ли они без явного списка разрешённых
• Выбор модели — предупреждает об устаревших моделях

Полезные флаги:

openclaw security audit --deep  # live-проверка Gateway + более глубокая проверка скиллов и плагинов
openclaw security audit --fix   # применить безопасные исправления
openclaw security audit --json  # вывод в JSON

--fix намеренно применяет только безопасные локальные исправления вроде ужесточения открытых групповых политик и прав доступа к файлам. Он не заменяет токены или ключи, не отключает опасные инструменты и не решает за тебя, можно ли открывать Gateway в сеть.

Я бы запускал security audit после существенных изменений конфигурации, установки новых плагинов и перед любым удалённым доступом.

Если всё же нужен доступ извне

Проверь текущее значение bind:

openclaw config get gateway.bind

Возможные значения:

• loopback (по умолчанию) — подключаться могут только локальные клиенты
• lan, tailnet или custom с non-loopback адресом — открывают Gateway для более широкого круга клиентов и увеличивают поверхность атаки

Правила, которые стоит просто запомнить:

• Не открывай Gateway в LAN или публичную сеть без аутентификации и чёткой причины.
• Для удалённого доступа лучше оставить Gateway на loopback и использовать Tailscale Serve или SSH-туннель.
• Если LAN-доступ всё же нужен, разреши его только с необходимых IP-адресов через файрвол.

Сгенерировать токен, если его по какой-то причине нет:

openclaw doctor --generate-gateway-token

Угрозы в скиллах на ClawHub

ClawHub — открытый реестр, поэтому не стоит устанавливать сторонний скилл или плагин только потому, что он есть в каталоге. На странице пакета проверь автора, source, версию, необходимые credentials и permissions, а также Security Audit.

ClawHub показывает результаты автоматических проверок и может блокировать проблемные релизы, но даже статус Pass не является абсолютной гарантией безопасности. Устанавливай только то, назначение и запрашиваемые права чего ты понимаешь.

Что делать для защиты

• Не устанавливай скиллы и плагины вслепую. Особенно внимательно относись к плагинам: они работают внутри процесса Gateway, поэтому фактически получают доверенный доступ.
• Для дополнительного контроля в OpenClaw есть security.installPolicy: локальная политика может возвращать allow, warn или block ещё до установки или обновления скилла или плагина.
• Регулярно запускай openclaw security audit.
• Для рискованных инструментов используй изолированную среду (sandbox). Docker/Podman могут уменьшить последствия ошибки, если ты сам не передал контейнеру лишние каталоги, сокеты и права.
• Не запускай OpenClaw от root без реальной необходимости. Отдельный пользователь и минимальные права уменьшают последствия ошибки.
• Не храни ключи в случайных файлах workspace. Используй встроенные механизмы для секретов или переменные окружения там, где это поддерживается.
• Устанавливай обновления и после них запускай openclaw doctor и openclaw security audit.
• Ограничивай полномочия агента не только правилами в SOUL.md, но и реальными техническими ограничениями. Фраза «не отправляй без подтверждения» полезна, но сама по себе ничего не запрещает на уровне системы.
• Если у агента есть доступ к shell, браузеру или важным файлам, перед переходом на более слабую модель проверь её на своих задачах. Более слабая модель может хуже замечать опасные инструкции и собственные ошибки.

О prompt injection

Prompt injection — одна из главных практических угроз для агентов, у которых есть доступ к инструментам.

Суть проста: текст из внешнего источника может пытаться подтолкнуть модель к действию, которого ты не просил. Такие инструкции могут находиться в чате, на веб-странице, в письме, документе, вложении или логе.

Поэтому даже закрытый Telegram-бот не решает проблему полностью. Если агент читает внешние материалы, их тоже нужно считать потенциально опасными.

Что помогает:

• Держи правила для личных сообщений (DM) закрытыми: используй pairing или списки разрешённых.
• Относись к ссылкам, вложениям и вставленным инструкциям как к непроверенным данным.
• Не давай exec, browser и другие рискованные инструменты агенту, которому они не нужны.
• Для чтения непроверенных материалов полезно иметь отдельного агента с меньшими полномочиями.
• Храни секреты там, куда у агента нет файлового доступа, если они не нужны ему для работы.

Инцидент: что делать, если что-то пошло не так

• Останови Gateway: openclaw gateway stop
• Закрой внешний доступ: верни gateway.bind в loopback и отключи ненужные туннели.
• Временно отключи или ограничь каналы, через которые мог поступить опасный контент.
• Замени токены и API-ключи, которые могли попасть в публичный доступ.
• Проверь логи: openclaw logs
• После изменений снова запусти openclaw security audit —deep.

Автоматизации: Heartbeat, Automations и Hooks

У этих трёх механизмов разное назначение: Heartbeat выполняет периодические проверки, Automations запускают задачи по расписанию, а Hooks реагируют на события.

Heartbeat: периодические фоновые проверки

Heartbeat — это системная автоматизация, которая периодически запускает агента в основной сессии, чтобы проверить короткий список вещей и сообщить только о том, что действительно требует внимания.

По умолчанию Heartbeat запускается раз в 30 минут. Для Anthropic OAuth/token auth, включая Claude CLI, OpenClaw может использовать интервал в 1 час, если ты не задал свой. Частоту всё равно лучше подбирать под конкретную задачу и бюджет.

Например, проверять раз в час:

openclaw config set agents.defaults.heartbeat.every 60m

А если Heartbeat не нужен, его можно отключить:

openclaw config set agents.defaults.heartbeat.every 0m

Куда делся HEARTBEAT.md

Если ты читал старые гайды, здесь есть одно принципиальное изменение.

В первой версии список фоновых проверок хранился в HEARTBEAT.md. В 2.0 этот файл вывели из использования: OpenClaw больше его не читает, а инструкции теперь хранятся в scratch системной автоматизации Heartbeat.

Если обновляешься со старой версии, просто выполни:

openclaw doctor --fix

Doctor создаст или обновит системный monitor для Heartbeat, перенесёт инструкции из HEARTBEAT.md в scratch, преобразует корректные записи из старого блока tasks: в обычные Automations, заархивирует исходный файл и уберёт его из workspace.

Найди системный Heartbeat в списке автоматизаций:

openclaw automations list --all

В списке он выглядит как Heartbeat (agent-id). Его scratch можно просматривать или изменять такими командами:

openclaw automations scratch <jobId>
openclaw automations scratch <jobId> --set "..."
openclaw automations scratch <jobId> --file notes.md
openclaw automations scratch <jobId> --unset

Пример моего scratch:

# Heartbeat checklist
- Быстро проверь: есть ли что-то срочное в почте?
- Посмотри события в календаре на ближайшие 2 часа
- Если задача заблокирована — запиши, чего именно не хватает

# Когда не нужно писать мне самому
- Не пиши о вещах, которые не изменились
- Не напоминай о том, что я попросил отложить
- Не проверяй рабочие дела в выходные
- Максимум 3 сообщения без моего запроса в день

Агент также может обновить собственный scratch во время Heartbeat или по твоей команде.

Если scratch существует, но фактически пустой — в нём только заголовки, комментарии или пустые чекбоксы — OpenClaw пропустит такой запуск, чтобы не расходовать API-вызов. Если scratch вообще нет, Heartbeat всё равно может работать по встроенной инструкции.

Automations: задачи по расписанию

Heartbeat нужен для периодических проверок. Automation запускает конкретную задачу в заданное время или по расписанию.

Пример: утренний брифинг в 7:00 по киевскому времени. Замени <chat-id> на нужный Telegram chat ID:

openclaw automations create "0 7 * * *" "Сгенерируй брифинг: погода, календарь, важные письма." --name "Morning briefing" --tz "Europe/Kyiv" --session isolated --announce --channel telegram --to "<chat-id>"

Посмотреть список и состояние:

openclaw automations list
openclaw automations status

Управление конкретной задачей:

openclaw automations get <jobId>
openclaw automations edit <jobId> --message "Обновлённый промпт"
openclaw automations enable <jobId>
openclaw automations disable <jobId>
openclaw automations run <jobId>
openclaw automations runs <jobId> --limit 50
openclaw automations remove <jobId>

Автоматизации также можно создавать и редактировать через Control UI — там видны расписание, состояние и история запусков.

Для повторяющихся расписаний в начале каждого часа, например 0 * * * *, OpenClaw может автоматически сдвинуть запуск максимум на пять минут, чтобы снизить пиковую нагрузку. Если нужно точное время, добавь --exact.

Идеи для автоматизаций:

• Еженедельный отчёт каждый понедельник в 9:00
• Мониторинг цен на товары дважды в день
• Автоматическая резервная копия workspace каждый день в 3:00 ночи
• Дайджест Reddit или Hacker News каждый вечер

Hooks: реакция на события

Hooks срабатывают после конкретных событий. Heartbeat работает периодически, а Automations запускают задачи по расписанию.

Например:

• Сброс или автоматическая очистка сессии (reset) → сохранить последний фрагмент разговора через session-memory.
• Запуск Gateway → выполнить инструкции из BOOT.md через boot-md.
• Команда вроде /new или /reset → записать событие через command-logger.

Не все встроенные hooks нужны каждому. Посмотри список, разберись, что делает каждый, и включай только нужные.

Посмотреть, что включено:

openclaw hooks list
openclaw hooks info <hook>
openclaw hooks check

Включить или отключить:

openclaw hooks enable session-memory
openclaw hooks disable command-logger

Для hooks я бы ориентировался на CLI: так сразу видно, какой именно hook ты проверяешь, включаешь или отключаешь.

Полезные встроенные hooks:

session-memory — после /new, /reset или auto-reset сохраняет недавний фрагмент разговора в файл памяти workspace.

command-logger — записывает события команд в JSONL. Он фиксирует события управления, но не заменяет полный журнал shell-команд агента.

boot-md — при запуске Gateway выполняет инструкции из BOOT.md. BOOTSTRAP.md для этого hook не используется.

По умолчанию session-memory сохраняет недавний фрагмент разговора в файл вроде memory/YYYY-MM-DD-HHMM.md. Если отдельно включить llmSlug, название может содержать краткое описание темы. Файл находится в workspace, а семантический поиск затем помогает найти нужное по смыслу.

Три механизма вместе

Heartbeat — периодическая проверка через системный monitor. Подходит для вопроса «появилось ли что-то важное?».

Automations — отдельные задачи по расписанию с собственным состоянием и историей запусков.

Hooks — реакции на события: сброс сессии, запуск Gateway, команды и другие события, которые поддерживает конкретный hook.

Так периодические проверки, задачи по расписанию и реакции на события можно настраивать отдельно, а не складывать всё в один большой промпт.

Расходы зависят от модели, частоты запусков и контекста. Вместо универсальных оценок вроде «$0.01 за запуск» смотри реальные расходы в Usage и не запускай фоновые проверки чаще, чем нужно.

Мой практический кейс

Теория важна, но здесь лучше покажу всё на своём обычном кейсе. Он хорошо объясняет, зачем агент может пригодиться и в работе, и для хобби.

Я играю в Path of Exile — это сложная ARPG с глубокой системой билдов, где каждый апгрейд приходится просчитывать. Новая лига — новый билд. Я играю определённым билдом (Exsanguinate/Reap Trickster) и хотел понять, что конкретно улучшить, чтобы приблизиться к топовым игрокам.

Я отправил Jarvis ссылку на свой профиль на poe.ninja и спросил: «Что мне изменить в билде, чтобы повысить DPS и выживаемость?»

Первая попытка получилась не очень удачной. Агент попробовал открыть poe.ninja напрямую, но сайт рендерится через JavaScript — обычный web_fetch не смог вытащить данные. Jarvis сразу сказал об этом и не стал ничего придумывать: честно написал, что без браузера или API не может сравнить мой профиль с топами. Но даже без доступа к сайту он дал список общих рекомендаций для моего билда — скейлинг уровня гемов, кластерные камни, настройка аур, spell suppression. Неплохо, но это были именно общие советы — то, что можно найти в любом гайде.

Тогда я решил проверить его по-другому. В тот момент я ещё не знал о встроенном браузере агента, который умеет работать с сайтами на JavaScript. Я отправил ему код из Path of Building — это длинная зашифрованная строка, в которой закодировано буквально всё: дерево пассивок, экипировка, гемы, настройки аур. По сути — полный снимок персонажа.

Jarvis декодировал PoB-код, разобрал билд и подготовил подробный анализ с конкретными цифрами:

Что он нашёл

По DPS — Combined DPS ~5.4M, крит 100% с мультипликатором 4.98x. Здесь всё неплохо.

По выживаемости — и вот тут началось интересное:

• Cold Resist 62%, Lightning 60% — не закрыты до капа. Это серьёзная дыра.
• Chaos Resist -45% — любой хаос-дамаг буквально складывает персонажа.
• Life всего 3 043 — критически мало для 94 уровня.
• Мана в минусе (-129) — часть аур физически не работает.

Конкретные проблемы, которые я сам мог не заметить

Watcher’s Eye с модом на Pride — но Pride я не использую. Мёртвый мод, который занимает слот в самом дорогом камне билда.

Enlighten 2 уровня — слишком слабый, чтобы вместить все резервации аур. Нужен минимум 3, а в идеале 4.

Kikazaru (кольцо) — даёт curse reduction, но само кольцо слабое. Если проблема с проклятиями не критична, лучше rare ring с резистами, life и crit multi.

Hrimsorrow (перчатки) — удобны для конверсии физического дамага, но дают ноль life и ноль offensive статов.

Когда я объяснил, что без одной ауры резисты в норме — они просто не помещаются по мане, — Jarvis сразу понял логику: «Значит, план такой — сначала Enlighten 4, потом добиваешь резисты под новую конфигурацию аур». То есть он понял приоритеты дальнейших улучшений.

Отдельно я спросил о фарм-стратегиях лиги. Jarvis не стал делать вид, что знает актуальные цены — без веб-поиска он не мог их проверить, — но дал вполне трезвую оценку: «Инфлюенсеры показывают лучшие прогоны, а не средние. Если ты попробовал одну стратегию и не увидел результата — значит, порог входа реально высокий. Для твоего текущего гира это ловушка. Лучшая стратегия — та, которую ты проходишь быстро и без смертей. Скорость > теоретический лут».

Это уровень совета, который обычно получаешь от опытного игрока после долгого обсуждения на Reddit или Discord. А здесь — несколько сообщений в Telegram, ответ за минуту и конкретные цифры из моего же билда.

Почему этот кейс важен?

После этого я понял, что Jarvis намного полезнее, когда работает с моими данными. На общий запрос он дал общие советы. После PoB-кода он уже анализировал именно моего персонажа, нашёл проблемы и помог расставить приоритеты. Ради таких задач я и потратил время на настройку OpenClaw.

Первая неделя работы с OpenClaw

Это то, что я понял за свою первую неделю с OpenClaw и что хотел бы знать с первого дня.

День 1–2: просто общайся и привыкай

Не пытайся автоматизировать всё сразу. Первые дни просто общайся с агентом и давай ему обычные рабочие задачи: кратко пересказать материал, проанализировать файл, подготовить черновик, найти информацию. Через несколько дней станет понятно, какие задачи он действительно упрощает, а где только добавляет лишние шаги.

Сразу сделай две вещи: установи Gateway как службу (openclaw gateway install) и запусти openclaw security audit. Тогда Gateway не остановится из-за закрытого терминала, а проверка покажет проблемы в основных настройках безопасности.

День 3–4: подключай инструменты

Когда уже понимаешь, как агент ведёт себя на твоих задачах, подключай инструменты по одному. Web Search, Calendar, Gmail — не всё за один вечер. Так проще найти причину, если что-то перестанет работать.

Для начала веб-поиска достаточно web_search. Browser включай, когда нужны JavaScript, вход в аккаунт или действия на сайте, и лучше используй для него отдельный профиль.

Проверь openclaw hooks list и оставь только те hooks, назначение которых тебе понятно.

День 5–7: создай первую автоматизацию

Для первой автоматизации я бы выбрал что-то простое и легко проверяемое — например, утренний брифинг. Когда он стабильно работает несколько дней, можно переходить к более сложным задачам.

Heartbeat тоже не стоит сразу усложнять. Сначала выбери частоту под конкретную задачу, сделай короткий scratch и посмотри на Usage. Затем станет понятно, нужна ли другая модель или отдельная автоматизация.

Доведи один процесс до конца

Выбери один процесс и настрой его так, чтобы он стабильно работал, а ты знал, что делать при ошибке. Один надёжный процесс полезнее десяти недоделанных.

Относись к OpenClaw как к новому сотруднику с большими полномочиями: сначала дай минимальный доступ, а расширяй его уже после того, как увидишь, как агент ведёт себя на реальных задачах.

Вывод

После всех тестов я воспринимаю OpenClaw как инструмент, который даёт модели доступ к файлам, командам и памяти. Для меня он стал по-настоящему полезным, когда Jarvis начал работать с моим PoB, файлами и другими конкретными данными.

В 2.0 первый запуск стал проще: онбординг сам проверяет доступные способы подключения к AI, Control UI стал удобнее для повседневной работы, а Gateway можно установить как службу. Безопаснее стали и настройки по умолчанию. OpenClaw развивается очень быстро, поэтому команды из старых гайдов я бы всегда сверял с актуальной документацией.

Я бы сразу определил, к чему у агента есть доступ. Скиллы и плагины стоит проверять перед установкой, браузеру — давать только необходимые права, Gateway — не открывать в сеть без необходимости. Если у агента есть доступ к браузеру, файлам и командной оболочке, я хочу точно понимать, что он может сделать без моего подтверждения.

Начинал бы я так же, как и в этот раз: установил OpenClaw, прошёл BOOTSTRAP и дал Jarvis одну задачу из своей работы. Если от него есть польза, дальше можно добавить один инструмент, одну автоматизацию и постепенно расширять возможности. Через несколько дней становится понятно, есть ли место для такого агента в твоей повседневной работе.

Если остались вопросы — пиши в комментариях. Я буду обновлять гайд, когда изменения OpenClaw действительно будут влиять на установку, настройку или работу агента.