Когда ChatGPT надоел, а приватность стала важнее удобства

Вы знаете это чувство: отправляешь в чат с ИИ список дел, а потом ловишь себя на мысли - а кто еще это видит? ClawdBot решает проблему кардинально. Это не очередной веб-интерфейс к API, а полноценный агент, который живет на твоем компьютере. Как BuddAI, но с упором на интеграцию с мессенджерами.

💡

ClawdBot - это Node.js приложение с открытым исходным кодом, которое превращает любую локальную LLM (через Ollama, LM Studio или OpenAI API) в телеграм-бота с доступом к твоей файловой системе, процессам и интернету.

Что умеет этот цифровой дворецкий

Представьте: вы пишете в Telegram "найди все PDF за последнюю неделю и перешли мне", и бот это делает. Без облаков, без промежуточных серверов. ClawdBot дает агенту инструменты - настоящие, системные.

Инструмент	Что делает	Опасность
File System	Читает, пишет, ищет файлы	Высокая - может удалить всё
Shell	Выполняет команды в терминале	Критическая - rm -rf /
Web Search	Ищет в интернете (через SearXNG)	Низкая
Code Interpreter	Выполняет Python/JS код	Средняя

Дайте агенту доступ к shell - и он может случайно (или не очень) удалить системные файлы. Настройте права аккуратно, особенно если используете мощные модели типа Qwen2.

ClawdBot против других локальных монстров

На рынке локальных агентов сейчас бардак. Каждый второй проект обещает "полную автономию", но большинство - просто обертки вокруг API. Вот как ClawdBot выделяется:

Интеграция в один клик - Telegram бот создается через @BotFather, токен вставляется в конфиг. Discord тоже поддерживается, но там сложнее с правами.
Гибкая модель - Можно использовать локальную через Ollama (как в этом гайде), LM Studio или даже облачный OpenAI. Хочешь скорость - бери маленькую модель. Нужна умность - запускай 70B.
Настоящие инструменты - Не эмуляция, а реальный доступ к системе. В отличие от AIfred Intelligence, который больше про поиск и дебаты.

Главный конкурент - BuddAI. Но тот заточен под долгоживущих агентов с планированием, а ClawdBot - про мгновенное выполнение задач по запросу.

Ставим за 15 минут (если повезет с зависимостями)

1Подготовка - Node.js и Python

Клонируем репозиторий и ставим зависимости. Если у вас уже стоит Node.js 18+ - отлично. Если нет... ну, удачи. В Windows особенно весело.

git clone https://github.com/ClawDBot/clawdbot.git
cd clawdbot
npm install

Обязательно проверьте версию Node.js - ниже 18 не работает. А еще лучше - используйте nvm для управления версиями, чтобы не сломать другие проекты.

2Конфигурация - где магия превращается в настройки

Создаем файл .env на основе примера. Здесь вся соль:

cp .env.example .env
# Редактируем .env

Ключевые параметры:

TELEGRAM_BOT_TOKEN - берем у @BotFather. Без этого бот просто не запустится.
ALLOWED_USER_IDS - список ID пользователей через запятую. Иначе к вам подключится первый попавшийся.
MODEL_PROVIDER - "ollama", "lmstudio" или "openai". Для локальных моделей нужен запущенный Ollama сервер.

3Запуск и первые слезы

Запускаем и смотрим на ошибки. Их будет много, особенно если не настроены права или не запущен Ollama.

npm start
# Или для разработки
npm run dev

Если видите "Bot started successfully" - поздравляю, вы среди 30% счастливчиков, у кого все заработало с первого раза. Остальным придется гуглить ошибки про "ECONNREFUSED" или "MODEL_NOT_FOUND".

Ollama должна быть запущена и слушать порт 11434. Проверьте командой ollama list - если моделей нет, скачайте хотя бы одну: ollama pull llama3.2:3b.

Сценарии использования: от полезного до безумного

Вот что реально можно делать с ClawdBot (проверено, работает):

Автоматизация рутины: "Найди все скриншоты за сегодня, сожми их и отправь мне". Бот проходит по папке Pictures, ищет .png, запускает ImageMagick и отправляет архив.

Мониторинг системы: "Какие процессы едят больше всего памяти?". Бот выполняет ps aux --sort=-%mem | head -10 и форматирует ответ.

Работа с данными: "Проанализируй CSV файл с продажами и найди аномалии". Бот читает файл, запускает Python скрипт с pandas, возвращает график.

Исследование: "Найди последние новости про локальные LLM и сделай выжимку". Использует Web Search инструмент (если настроен SearXNG).

💡

Начните с безопасных инструментов типа Web Search или File System (только чтение). Shell доступ давайте только когда уверены в модели. Llama 3.2 3B может натворить дел, не говоря уже о более мощных вариантах.

Кому это нужно (а кому лучше пройти мимо)

Берите ClawdBot, если:

Уже используете локальные LLM через Ollama или LM Studio и хотите больше интеграций
Цените приватность выше удобства (никаких логов в облаке)
Готовы потратить вечер на настройку и отладку
Хотите автоматизировать задачи на своем компьютере удаленно

Не тратьте время, если:

Ждете готового решения "установил и работает" - посмотрите на Aventura
Боитесь командной строки - тут без нее никуда
Нужен голосовой интерфейс - тогда ваш выбор Chatterbox Extended
Работаете только с документами - Kreuzberg v4 справится лучше

Под капотом: как это вообще работает

ClawdBot построен на простой, но эффективной архитектуре:

Telegram бот получает сообщение
Сообщение идет в LLM с описанием доступных инструментов
Модель решает, какой инструмент использовать (или отвечает сразу)
Если нужен инструмент - выполняется соответствующий код
Результат возвращается в LLM для формирования ответа
Ответ отправляется в Telegram

Вся цепочка выполняется локально (если используете локальную модель). Никакие данные не уходят в облако (кроме веб-поиска, если он настроен).

Помните про задержки: локальная модель 7B параметров может думать 10-30 секунд над сложным запросом. Для реального использования лучше взять более быструю модель или использовать облачный API (но тогда теряется приватность).

Будущее ClawdBot и локальных агентов

Инструмент развивается, но медленно. Основная проблема таких проектов - они зависят от добровольцев. Что можно ожидать:

Больше интеграций (WhatsApp, Signal) - если найдутся разработчики
Голосовой интерфейс - через Whisper, как в TranscriptionSuite
Планировщик задач - чтобы агент работал по расписанию

Но главный тренд - упрощение. Сейчас нужен технический бэкграунд. Через год, возможно, будет установщик в один клик. А пока - наслаждайтесь чувством первопроходца, который заставил ИИ работать на себя, а не на корпорацию.

И последний совет: настройте резервное копирование перед тем, как давать агенту доступ к shell. Серьезно. Одна неверная команда - и прощай, домашняя папка.

ClawdBot: полное руководство по настройке локального ИИ-ассистента с интеграцией в мессенджеры