На здоровье! Кажется сам Штайнберг писал, что если вы с командной строкой на вы, то это инструмент не для вас) Если хочется Бот из коробки, то уже есть Kilo Claw, Kimi Claw, тот же Perplexity Computer, но за удобство нужно платить =)
да все там нормально тушится простым /kill и /stop, просто люди в панике подтупливают) кстати в последних апдейтах кажется научили воспринимать человеческие please stop и don't do this как аналоги /stop
Пока ничем суперполезным, если честно. Проверяет почту (может читать и отмечать, как прочитанное, но не может удалять), отслеживает посылки и сообщает об изменении статуса. Работаю над тем, чтобы он проводит для меня глубокие исследования по типу Perplexity Computer, который, надо признаться, очень хорош, но дороговат. Ислледовать - исследует, но глубины пока не хватает =)
Сам Openclaw не умеет переключать модели в одной сессии, насколько мне известно, может только запустить сабагента для конкретной задачи, в котором будет прописана другая модель. Для этого очень четко нужно прописать в agent.md, что если задача, которую ставит хозяин, попадает под категорию Кодинг, например, то запускай субагента с моделью для кодинга. В рамках стандартной сессии же fallback у меня организован в litellm и там есть несколько вариантов триггеров - по latency, по размеру контекстного окна, даже по смыслу запроса. Я не стал сильно мудрить, сделал микс latency и контекстного окна. Т.е. если запрос относительно небольшой и локальный litellm доступен - его обрабатывает локальная модель. Как только запрос превышает установленный мной лимит по токенам, то переходим на бесплатные внешние модели, если они недоступны или уперлись в ratelimit - подключаем уже платные. Для Opneclaw же это будет выглядеть, как будто он обращается к одной и той же условной default-litellm-model
Могу поделиться своим опытом: более месяца у меня на домашнем ПК в VM круглосуточно крутится Openclaw. Тоже живёт, есть несколько cron задач, есть skill самосовершенствования. Но прямо миллионы токенов он у меня не сжигает, думаю тут дело в правильной изначальной настройке. Я с самого первого дня переписал стандартные .md файлы, сократил их в 2-10 раз, чтобы контекст искусственно не раздувался при каждом запросе. Также я поставил litellm и настроил несколько уровней fallback, при этом первой в обороне стоит локальная модель qwen 3.5 27b, запущенная на моем ПК с RTX 5070 ti, прекрасно работает на несложных задачах и не прожигает кредиты. Были случаи, когда модель переключалась на платную из-за ошибки локального сервера lmstudio, но и в этом случае я потратил максимум 3-4 лишних доллара, потому что настраивал каскад моделей, которые были либо бесплатными, либо очень дешёвыми, как например grok 4.1 fast. Дорогие модели у меня подключаются только в случае сложной задачи в рамках отдельного субагента
Кто читал указанные в статье и комментариях книги — можете посоветовать книгу с наиболее простым английским? Пытался слушать Гибсона, показалось сложновато, хотя разговорный английский знаю довольно неплохо. Заранее спасибо!
Ваша статья полезна в том смысле, что заставила задуматься о правильности выполнения упражнения, однако она не смогла донести правильную технику до читателя. Единственное, что я хотел, так это выяснить, как все-таки правильно приседать. Вы на словах можете это объяснить? Куда стараться выгибать спину и насколько сильно, на какие ориентиры обращать внимание?
Чужие ошибки очень даже помогут, зря вы так. А то получается, что вы написали разоблачительную статью, а как правильно делать толком из вашего описания не понятно, я специально перечитывал несколько раз. Понятно только, что как на видео «приседать действительно не нужно», но и это замечание без детального объяснения, уж извините, бессмысленно.
Да и ваш комментарий про нахождение квалифицированного тренера будет полезен далеко не всем. Фитнесом в спортзалах сейчас занимается огромное количество народа, включая меня, и далеко не все из нас могут позволить себе услуги тренера, а тем более еще и с необходимой квалификацией. Зачастую приходится учиться по видеороликам из интернета.
может быть вы могли бы объяснить ошибки на примере видео с Югифтед? мой тренер всегда советовал максимально выгибать спину при присяде, это неправильно? заранее спасибо
Зачем изобретать новый bandcamp? Последний очень хорошо зарекомендовал себя среди молодых исполнителей, там такие же расценки, а кроме этого там можно и мерч продавать.
Ну кстати адекватный конкурент кварцевых Grand Seiko, по цене даже приятнее последних
На здоровье! Кажется сам Штайнберг писал, что если вы с командной строкой на вы, то это инструмент не для вас) Если хочется Бот из коробки, то уже есть Kilo Claw, Kimi Claw, тот же Perplexity Computer, но за удобство нужно платить =)
да все там нормально тушится простым /kill и /stop, просто люди в панике подтупливают) кстати в последних апдейтах кажется научили воспринимать человеческие please stop и don't do this как аналоги /stop
Пока ничем суперполезным, если честно. Проверяет почту (может читать и отмечать, как прочитанное, но не может удалять), отслеживает посылки и сообщает об изменении статуса. Работаю над тем, чтобы он проводит для меня глубокие исследования по типу Perplexity Computer, который, надо признаться, очень хорош, но дороговат. Ислледовать - исследует, но глубины пока не хватает =)
Сам Openclaw не умеет переключать модели в одной сессии, насколько мне известно, может только запустить сабагента для конкретной задачи, в котором будет прописана другая модель. Для этого очень четко нужно прописать в agent.md, что если задача, которую ставит хозяин, попадает под категорию Кодинг, например, то запускай субагента с моделью для кодинга. В рамках стандартной сессии же fallback у меня организован в litellm и там есть несколько вариантов триггеров - по latency, по размеру контекстного окна, даже по смыслу запроса. Я не стал сильно мудрить, сделал микс latency и контекстного окна. Т.е. если запрос относительно небольшой и локальный litellm доступен - его обрабатывает локальная модель. Как только запрос превышает установленный мной лимит по токенам, то переходим на бесплатные внешние модели, если они недоступны или уперлись в ratelimit - подключаем уже платные. Для Opneclaw же это будет выглядеть, как будто он обращается к одной и той же условной default-litellm-model
Могу поделиться своим опытом: более месяца у меня на домашнем ПК в VM круглосуточно крутится Openclaw. Тоже живёт, есть несколько cron задач, есть skill самосовершенствования. Но прямо миллионы токенов он у меня не сжигает, думаю тут дело в правильной изначальной настройке. Я с самого первого дня переписал стандартные .md файлы, сократил их в 2-10 раз, чтобы контекст искусственно не раздувался при каждом запросе. Также я поставил litellm и настроил несколько уровней fallback, при этом первой в обороне стоит локальная модель qwen 3.5 27b, запущенная на моем ПК с RTX 5070 ti, прекрасно работает на несложных задачах и не прожигает кредиты. Были случаи, когда модель переключалась на платную из-за ошибки локального сервера lmstudio, но и в этом случае я потратил максимум 3-4 лишних доллара, потому что настраивал каскад моделей, которые были либо бесплатными, либо очень дешёвыми, как например grok 4.1 fast. Дорогие модели у меня подключаются только в случае сложной задачи в рамках отдельного субагента
Да и ваш комментарий про нахождение квалифицированного тренера будет полезен далеко не всем. Фитнесом в спортзалах сейчас занимается огромное количество народа, включая меня, и далеко не все из нас могут позволить себе услуги тренера, а тем более еще и с необходимой квалификацией. Зачастую приходится учиться по видеороликам из интернета.