Урок 1. Початок роботи з OpenClaw і доступ до навчання У цьому уроці ви отримаєте доступ до платформи, пройдете авторизацію, потрапите на дашборд і зрозумієте, як буде побудоване все подальше навчання. Це стартова точка, з якої починається робота з вашим власним сетапом. Урок допоможе швидко зайти в програму без плутанини, зрозуміти логіку проходження матеріалів і підготуватися до наступних практичних блоків. Також тут важливо звернути увагу на структуру програми: у закріплених повідомленнях зафіксовано початковий план, але фактично навчання буде ширшим, ніж обіцяли на старті — на вас чекає мінімум 8 уроків і 3 ефіри. Після проходження цього етапу ви вже будете готові розгортати свій сетап, рухатися по програмі далі та включатися в нову еру автоматизацій разом з нами.

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 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/