AIMPACT aplica largamente a IA no projeto OpenClaw, com cerca de 100 instâncias de Codex automatizando a revisão de código e segurança, eliminação de tópicos duplicados, reprodução automática de ambientes de teste e gravação de vídeos de validação, criação de tarefas a partir de discussões em reuniões, filtragem de comentários indesejados e monitoramento de regressões de desempenho. Através do clawpatch.ai para decompor unidades funcionais e combinando com o Vercel DeepSec para análise de segurança, permite que pequenas equipes operem de forma eficiente.

MeNews

2026-05-26 20:46:07

Geração de resumo em curso

AIMPACT mensagem, 16 de maio (UTC+8), o autor utilizou extensivamente IA no projeto OpenClaw, explorando como construir software num futuro onde "o custo do token é irrelevante". A equipa mantém cerca de 100 instâncias de Codex em funcionamento, automatizando várias tarefas centrais: revisão de código e questões de segurança, deduplicação e categorização de tópicos, reprodução automática de ambientes de teste complexos e gravação de vídeos de validação, criação proativa de tarefas a partir de discussões de reuniões, filtragem de comentários indesejados e monitorização de regressões de desempenho. Através de ferramentas como clawpatch.ai, o projeto é dividido em unidades funcionais para revisão, e integra-se Vercel DeepSec para análise de segurança. Todo o sistema de automação permite que o projeto funcione de forma eficiente com uma equipa extremamente reduzida. (Fonte: AiHot)

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SilverLiningOfPessimism

· 7h atrás

A eliminação de tópicos é demasiado realista, as questões duplicadas no GitHub deixam as pessoas exaustas

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YieldGardenKid

· 7h atrás

Os exemplos de Codex podem entrar em conflito entre si? Tenho curiosidade sobre como a arquitetura é projetada.

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