Разработчик из ClawGear построил ИИ-агента, который восемь месяцев управляет четырьмя бизнес-проектами одновременно. Система читает почту, сканирует репозитории, обновляет задачи и отправляет сводку — пока разработчик пьёт кофе.
Это не демо или концепт-проект. Агент работает в продакшене каждый день.
Проблема: переключение контекста убивает продуктивность
До внедрения системы разработчик тратил утро на проверку четырёх проектов: Slack, GitHub Issues, почта, сообщения клиентов. Каждое переключение требовало восстановления контекста — что решили на прошлой неделе, что заблокировано, какие были договорённости.
15-20 переключений в день. К двум часам дня усталость накапливалась от служебных задач, а не от основной работы.
«Наивное решение — лучше записывать заметки. Реальное решение — переложить память на то, что никогда не забывает», — объясняет автор системы.
Архитектура: четыре слоя
Слой 1: структура воркспейса. Каждый проект живёт в папке с тремя файлами: PROJECT.md (описание и статус), TASKS.md (активные задачи с датами), MEMORY.md (ключевые решения и контекст). Агент читает эти файлы в начале каждой сессии и обновляет перед завершением.
Слой 2: файлы идентичности. При запуске агент считывает три конфигурации: SOUL.md (стиль общения и ограничения), USER.md (часовой пояс и предпочтения пользователя), AGENTS.md (правила синхронизации памяти). Без этих файлов поведение агента дрейфует от сессии к сессии.
Слой 3: маршрутизация по каналам. Разные проекты живут в разных Telegram-группах. Агент знает соответствие: группа ClawArmor привязана к папке projects/clawarmor, группа Comfy — к projects/comfy. Это предотвращает смешивание контекста между проектами.
Слой 4: правила синхронизации памяти. Самый критичный слой, который чаще всего пропускают. Автор потерял состояние три раза, пока не настроил правило: любая сессия, которая меняет состояние проекта, обновляет файлы проекта в том же ходу. Не позже, не в ночной сводке — сейчас.
Технический стек
Система работает на базе OpenClaw — платформы для агентов, которая обрабатывает сессии, Telegram-каналы и cron-задачи. Агент запущен как постоянный процесс на Mac mini.
В качестве языковой модели используется Claude Sonnet 4.6 от Anthropic для большинства задач.
Для контроля целостности этих написан валидатор memory-sync.sh, который сравнивает ежедневные заметки с актуальностью файлов проектов. Если обнаружено расхождение — коммит блокируется.
Практические выводы
Система показывает, как можно автоматизировать рутинные задачи управления проектами без потери контроля. Ключевые принципы: внешнее хранение памяти в файлах, строгая синхронизация состояния и разделение контекста по каналам.
Подход можно адаптировать под любые инструменты — вместо Telegram использовать Slack, вместо Claude — другие LLM-модели.