OpenClaw — це не просто чат-бот. Це повноцінний AI-агент, який живе у вас на пристрої або на сервері, має доступ до файлів, браузера, месенджерів і може самостійно виконувати задачі — без вашої участі, за розкладом, цілодобово. У цьому уроці Володимир, розробник Make AI, проведе вас від нуля до першого запущеного агента: від встановлення до першої реальної автоматизації прямо через Telegram. Що ви дізнаєтеся Що таке OpenClaw і чим він відрізняється від звичайних чат-ботів Як встановити агента локально (Windows / macOS) або на VPS-сервері Як підключити OpenAI, Anthropic або Gemini — через OAuth (без витрат токенів) або API-ключ Як налаштувати Telegram-бота як інтерфейс спілкування з агентом Як довгострокова пам'ять агента персоналізує відповіді під вас Як ставити задачі агенту прямо в чаті — без коду і без налаштувань вручну Що таке крон-задачі і як агент може сам виконувати дії за розкладом Огляд скілів та плагінів: Notion, GitHub, NanoPDF, ElevenLabs, MCP і інші Що ви зробите на практиці До кінця уроку у вас буде запущений OpenClaw, підключений до Telegram, з першою реальною задачею — наприклад, щоденним обліком витрат із нагадуванням о 22:00. Що знадобиться Комп'ютер з Windows, macOS або Linux Акаунт OpenAI / Anthropic / Google з активною підпискою (рекомендовано) Telegram-акаунт За бажанням: акаунт на Contabo для встановлення на VPS Після уроку рекомендуємо Підключити Notion і налаштувати запис нотаток через чат Додати Google Search API для якіснішого пошуку Дослідити CloudHub — каталог готових скілів від спільноти Додатковий матеріал по OpenClaw: https://openclaw-guide-gray.vercel.app/

У цьому уроці ми розглядаємо другу частину налаштування OpenClaw — детальну роботу зі скилами (Skills) та их інтеграціями. Що ви дізнаєтесь: 🔧 Основні команди OpenClaw Help, New, Status — для управління сесіями та контролю контексту Як відслідковувати використані ліміти і розумно їх витрачати 🎯 CloudHub як маркетплейс рішень Огляд 38+ тисяч готових скилів від комунітету Як оцінювати безпеку скилів (Security Scan) Популярні інтеграції: Google, Microsoft 365, Slack, Trello, Instagram 💡 Практичні приклади Встановлення скилу "Last 30 Days" для аналізу актуальних трендів Збір інформації з Reddit, YouTube, Twitter, Hacker News за останній місяць Отримання релевантних даних за межами знань моделі 🔧 Налаштування та вирішення проблем Як взаємодіяти з ботом у чаті для налаштування функціоналу Вирішення помилок (тайм-аути, API-ключі, источники даних) Розширення функціоналу через низькокодові рішення Додатковий матеріал до другого уроку https://openclaw-lesson2.vercel.app/

У цьому уроці ми розглядаємо третю частину серії OpenClaw - як самостійно налаштувати складний функціонал без написання коду, використовуючи інструменти розробки та природну мову. Що ви дізнаєтесь: 🔌 Підключення інструментів розробки Codex (для ChatGPT), Claude Code (для Claude), Agentic (для Google Gemini) SSH-підключення до серверу через AntiGravity/Codex Локальне та серверне розгортання 💬 Спілкування з агентом текстом Як описати потрібний функціонал без технічних знань Структурування запитів для ефективного результату Надання контексту і приклада бажаної поведінки 🛒 Практичний проект: умний покупець Автоматичний аналіз товарів на маркетплейсах (Rozetka, OLX, Foodstrot, Comfy) Порівняння цін, аналіз відгуків Виявлення проблем конкретних моделей Вибір найкращого варіанту за критеріями 🔧 Ітеративна розробка Як уточнювати функціонал через діалог Вирішення помилок та обмежень (веб-скрейпинг, антибот-захисти) Тестування та верифікація результатів ⏱️ Оптимізація процесу Коли використовувати локальні інструменти vs серверні Паралельний запуск процесів Підготовка до подальшого поліпшення Додатковий матеріал до уроку https://openclaw-lesson3.vercel.app/

Організація робочого середовища: OpenClaw, Cloud Code та GitHub у дії Друга вводна лекція інтенсиву, у якій ведучий демонструє свою організацію робочого середовища та показує практичне застосування ключових інструментів: Основні теми: Вибір LLM сервісів: порівняння API vs підписки, рекомендації щодо моделей (Claude Sonnet, GPT-4) Perplexity як пошукова система: організація workspaces за темами (OpenClaw, AI-інструменти) OpenClaw архітектура: роль оркестратора, делегування задач sub-агентам Cloud Code та Codex: інтеграція з OpenClaw для розширення функціональності GitHub як інструмент управління: версіонування, автоматизація аналізу та коригування конфігурацій Практичний приклад: маркетинг-бот для автоматизації контент-пайплайну (парсинг Telegram, публікація, управління трендами) Комерційне застосування: огляд пропозиції для корпоративного клієнта (управління рекламними кабінетами, автоматизація звітів) Додатковий матеріал до уроку https://openclaw-lesson5.vercel.app/