Uzgajao sam jastoga da radi za mene — i on je zaista obavio posao: test automatskog review-a sa OpenClaw

Kakav žar — u trenutku kad mi je jastog odobrio GitCode nalog, u srcu mi se mešalo bezbroj osećaja.

Zaista. Poslednje vreme me je [izmena biografija] izmučila do iznemoglosti, toliko da moj uzgajani jastog leži pod pokrivačem i hrče. A ja sam zaposleniji od psa, stvarno sam ljut. Svaki dan, kad završim izmenu biografija, samo želim da zatvorim oči.

Čitalac mi kaže — uzgoji jastoga da ih menja. Ali za izmenu biografija ljudi cene efekat kad ih lično menjam, pa to ne mogu da prepustim jastogu.

Evo, opet 46 komada danas; može se samo čekati da prođe prolećni ciklus prakse.

Mada izmenu biografija ne mogu da prepustim jastogu, za druge stvari mogu — na primer za review izvornog koda na GitCode-u.

To jastog apsolutno može da radi, čak i bolje od mene. Jer to je repetitivna radnja: otvori stranicu, nađi nadimak, klikni odobri. Svaki put kad ručno listam desetak stranica da nađem jednog čoveka, oči bih dao Bogu.

Ali nikako nisam imao vremena da prihvatim posao da ga istreniram.

Danas ujutru zaista više nisam mogao — pomisao da napred čeka još 46 izmena biografija naterala me je da rešim pitanje review-a na GitCode-u.

PS: prijatelji koji čekaju odobrenje na GitCode-u, sačekajte malo — čim zabeležim ovaj sadržaj, pustiću jastoga da vam odobri.

Iako ishod nije bio onoliko jednostavan koliko sam mislio, na kraju sam ipak uspeo.

Izvesno vreme jastog je neprestano javljao da nema dozvole da otvori pretraživač, tjerajući me da stalno restartujem Gateway.

Muka velika.

Približno rešenje bilo je očistiti stare sesije, prebaciti se na GLM-5 model i podesiti alat sa punim dozvolama, što je na kraju proradilo.

Ovim je moj prvi jastog konačno mogao da radi za mene. Kompletan proces sam zabeležio, u nadi da nećete pasti u iste zamke.

Korake instalacije OpenClaw-a i povezivanja sa Feishu već sam delio: OpenClaw ilustrovani vodič za instalaciju, korak po korak. Prijatelji koji nisu instalirali mogu prvo da pregledaju taj članak.

U današnjem tekstu je fokus na tome kako uzgojiti svog prvog jastoga — od nule ga istrenirati da radi.

Da bi i početnik mogao da krene, čitav proces demonstracije odradiću tako kao da sam moja baka. Bezazleno i otvoreno.

01. Zašto sam uzgajao jastoga

Prvo malo konteksta.

Na GitCode-u imam open-source organizaciju javabetter, koja već broji preko 2000 ljudi. Ali mehanizam odobravanja članova organizacije na GitCode-u prilično je sirov: za svakog novog korisnika koji se prijavi, moram ručno, pozadi, da odobrim jednog po jednog.

Problem je u tome što je lista prijava paginisana, po 10 stavki po stranici. Ponekad je nadimak osobe na četvrtoj stranici, pa moram od prve do četvrte da listam i golim okom da ih upoređujem.

38 ljudi čeka u redu na odobrenje; da bih našao jednog, moram listati više stranica; kad ga nađem, kliknem odobri i onda se vraćam da tražim sledećeg.

Iskreno, ovakav posao ne bi trebalo da radi čovek.

Ko je već igrao sa jastogom misli da to zaista nije ništa posebno, ali ko je u prvom dodiru s njim biće sigurno iznenađen.

Dobro, idemo direktno u vodič korak po korak.

02. Treniranje jastoga

Ceo proces se deli u tri koraka.

Korak jedan: razgovor sa jastogom

Otvorite Feishu, nađite svog OpenClaw bota i pošaljite mu poruku.

Ovaj jastog nije imao ime, a danas mu zvanično dajem identitet.

Korak dva: recite mu šta da radi

Poslao sam ovakav pasus:

Zvaćeš se PaiFlow. Trenutno bih želeo da radiš jednu stvar: ja ti dam GitCode nadimak, a ti na GitCode-u umesto mene odobriš poziv. Ovo je https://gitcode.com/org/javabetter/setting/member stranica sa članovima moje organizacije. Ako nadimak odgovara, klikni odobri i reci mi da si završio; ako ga ne nađeš, možeš kliknuti na poziv članova i onda odobriti. Trenutno to radim ručno i jako sam umoran. Naravno, možda nećemo uspeti iz prvog pokušaja, ali šta god ti treba, ja ću ti pomoći.

Veoma prosta rečenica, bez ikakvih fancy promptova.

Čak i ako ne opisete jasno, nije problem — veliki model iza jastoga pokušaće da razume vašu nameru. To takođe znači da što je model jači, jastog je pametniji.

PaiFlow, pošto je primio zahtev, pokušava da razume. Odgovorio je:

Dobro, zvaću se PaiFlow. Došao sam da obradim pitanje odobravanja članova GitCode organizacije. Moram prvo da otvorim stranicu i vidim strukturu; treba mi pomoć da se povežem na pretraživač.

Ovaj odgovor je prilično na mestu — ima razumevanje, plan i potrebu.

Korak tri: prepuštanje kontrole jastogu

Sledi jedna mala epizoda. PaiFlow pomene da je potrebno povezati OpenClaw ekstenziju za pretraživač.

Već sam otvorio tab, a on i dalje priča o ikoni OpenClaw.

Traži da instaliram Chrome ekstenziju? PaiFlow je odgovorio — da, na dva načina: prvi, instalirati Chrome ekstenziju; drugi, on me podučava da sam upravljam.

Očito je nemoguće da ja to radim ručno, a instalacija mi se ne sviđa — veoma sam ljut. Kažem mu direktno: zar ne možeš sam?

Haha, on je sam otvorio pretraživač.

Ovaj korak je ključan. OpenClaw zapravo nosi u sebi instancu headless pretraživača; nije vam potrebna nikakva ekstenzija. Samo što je to potpuno novo okruženje pretraživača, u kom nema ništa — nema kolačića, nema stanja prijave.

PaiFlow mi kaže: ovo je nova instanca pretraživača, ali GitCode još nije prijavljen.

Korisničko ime i lozinka se nikako ne mogu saopštiti jastogu; jednostavno ga prijavimo. Kad prijava završi, kažemo mu da je prijavljen.

03. Jastog je počeo da radi

Pošto se PaiFlow prijavio, sam je počeo da pregleda strukturu stranice i brzo dao povratnu informaciju.

"Trenutno je 38 ljudi na listi zahteva za pristup, na prvoj strani se prikazuje 10. Sada mi možete poslati GitCode nadimak koji treba odobriti."

Iskreno, kad sam pročitao tu rečenicu, osetio sam da ovaj jastog može.

Poslao sam mu jedan nadimak i PaiFlow je odmah počeo da radi.

Njegov tok rada je veoma jasan:

Prvo traži na prvoj strani — nije našao. Prebaci se na drugu — nije našao. Treća, četvrta — još uvek nije.

Zatim je promenio pristup — proba da pozove preko dugmeta za poziv članova. Iskoči dijalog, unese nadimak, nađe ga, izabere.

Rezultat: otkriveno je da se taj korisnik već prijavio za pridruživanje organizaciji, pa je PaiFlow direktno kliknuo odobravanje prijave.

Na kraju mi izveštava o rezultatu:

Korisnik je odobren i pridružio se organizaciji. Broj korisnika na čekanju pao je sa 38 na 37, što potvrđuje završetak zadatka. Ukupan broj članova organizacije porastao je sa 2018 na 2019, što još jednom potvrđuje uspeh.

Pogledajte — ovaj izveštaj je pouzdan. Ne samo da kaže da je završeno, već vam daje ukrštenu proveru dva podatka.

Po završetku zadatka, pravovremeno sam mu dao podršku: sjajan si, volim te.

Za radnu marvu i šargarepu moraju biti obe. Uau, da li vas šef tako tretira?

Znate, ovaj posao pre je radio sam, ručno. Svaki put, kad tražim nadimak, znao je biti i po deset stranica; listao sam gore-dole, tražio levo-desno, oči su mi bile pri kraju.

Sada, jedna poruka i jastog mi to sam reši.

04. Ni jastog nije svemoguć

Iskreno, rad jastoga me je obradovao, ali ne želim da pokažem samo dobru stranu — zamke u koje sam upao takođe moram da pomenem.

Zamka jedna: network_error

Ova greška mi se pojavljivala mnogo puta u prvim danima korišćenja OpenClaw-a.

Da li veliki model tu i tamo zapne, ili lokalna mreža posrne — ne znam; sveukupno, ta network_error stvar čas radi čas ne radi. Ako vas snađe, nemojte paničiti — samo ponovo pošaljite poruku.

Zamka dva: spor odgovor

Ponekad na odgovor jastoga čekate i po pola minuta. Ne znam da li veliki model razmišlja o životu, ili jastog lenčari.

Ali kad je uzgoj u pitanju, onda se polako uzgaja. Razmislite — ni novi praktikant prvog dana na poslu ne može da reši sve u sekundi; dajte mu vremena da se prilagodi.

Zamka tri: iznenadni gubitak dozvola

Ovo me je mučilo najduže — ispočetka sve radi, a onda usred rada izgubi dozvole, pretraživač ne može da otvori, dozvole za čitanje i pisanje nestanu, ponaša se kao budala.

I mnoga rešenja koja je jastog predložio nisu pomagala; morao sam sam da čitam dokumentaciju, pa iskoristio Claude Code da proba, a konačno rešenje sam već pomenuo — srećom, rešeno je.

05. Drugi review: kompletan snimak ekrana

Pošto sam izašao iz zamki, na mobilnom sam otvorio Feishu i uključio snimanje ekrana pretraživača, da vidim kompletan nastup pri drugom review-u.

Ovaj put je bilo brzo — poruka u Feishu jedva poslata, a PaiFlow je već preuzeo zadatak i krenuo da radi.

Ceo proces je išao kao po loju: primi nadimak → otvori stranicu → listaj stranu po stranu → lociraj korisnika → klikni odobri → izvesti o rezultatu.

Ovo više nije demo na nivou igračke. To je stvarni, izvodljivi automatizovani radni tok.

06. Kako OpenClaw zaista radi odobrenje?

Ovde malo tehnike — ko želi da preskoči, može kliznuti do sledećeg odeljka.

Sposobnost OpenClaw-a da upravlja pretraživačem ispod haube oslanja se na Playwright. On lokalno podiže instancu Chromium-a, a zatim preko MCP-a izlaže sposobnosti upravljanja pretraživačem velikom modelu.

Veliki model ne vidi snimak ekrana stranice, već snapshot pristupačnosti stranice (accessibility snapshot) — pojednostavljenu verziju DOM strukture. Svaki interaktivni element ima jedinstveni referentni ID; veliki model samo kaže "klikni na dugme ref=xxx", a OpenClaw u pretraživaču izvršava odgovarajuću akciju.

Zato što vidite PaiFlow kako lista, unosi i klikće — nije zato što gleda stranicu, već zato što čita strukturu stranice i na osnovu nje donosi odluke.

Ovaj način je mnogo pouzdaniji od pristupa snimak + OCR i znatno brži.

Jednostavno rečeno, MCP je jastogu dao ruke i noge, a veliki model mu je dao mozak. Njih dvoje u kombinaciji mogu da rade.

Ako ste ranije čitali moj tekst Sveobuhvatna analiza ključnih tačaka AI intervjua, u njemu su detaljno objašnjeni razlike i principi MCP, Function Calling i Skills — zainteresovani mogu da se vrate i prelistaju.

07. Kako još iskoristiti ovaj scenario?

Odobravanje GitCode naloga samo je polazna tačka. Razmislite — sve dok je u pitanju tok [otvori stranicu → nađi nešto → klikni], jastog teorijski može da odradi.

Pravci koje već planiram:

• Odobravanje naloga u tehničkoj frakciji zajednice. Pored GitCode, treba odobravati i naloge na paicoding-u, pa ovaj korak takođe može ići jastogu.
• Odgovaranje na poruke u tehničkoj komunikaciji. Neka pitanja su repetitivna; mogu se povezati sa Enterprise WeChat, ili ubuduće povući ljude u Feishu grupu i zajednički odgovarati na njih.
• Periodična patrola. Neka jastog otvori moj GitHub issue deo, pogleda koje probleme može direktno odgovoriti i zatvoriti, pa neka sam to i završi.

Iskreno, OpenClaw je već osvojio 256 hiljada zvezdica na GitHub-u i popeo se na prvo mesto celog sajta. Ta popularnost nije bez razloga — zaista je pomerio granicu onoga što znači da AI može da radi.

Zaključak

Uzgajanje jastoga je nešto čime sam uvek želeo da se dublje pozabavim.

Ali ograničeni energijom i vremenom, prvo sam lansirao PaiFlow kao Agentski projekat, a zatim izmena biografija — svaki dan mi ostaje malo snage za bilo šta drugo.

Hteo sam da svakodnevno ažuriram i prateći blog, ali ovih dana vremena zaista nema.

Onog dana kad sam instalirao OpenClaw, samo sam želeo da probam — da li mogu u Feishu da mu naredim da odradi neki posao.

Nisam očekivao da će prvi jastog zaista odraditi GitCode odobravanje za mene.

Taj osećaj u tom trenutku bio je veoma fin. Ne iznenađenje, više kao potvrda — AI je zaista stigao do te tačke.

Ne odgovara na pitanja, ne generiše tekst, već otvara pretraživač, lista, nalazi cilj, klikće odobri i izveštava o rezultatu.

Ceo proces — samo sam ukucao jednu liniju teksta.

Setim se svakog ranijeg odobravanja naloga. Otvorim pozadinu, listam prvu stranu — nema. Drugu — nema. Treća — još nema. Kad ga nađem, kliknem odobri, vratim se na listu i tražim sledećeg.

Svaki put dok sam to radio, pitao sam se — kakav je to uopšte smisao?

Sada imam odgovor.

Posao koji nema smisla ne bi trebalo da radi čovek.

Moje vreme treba potrošiti na vrednije stvari — napisati dobar članak, pažljivo izmeniti jednu biografiju, ručkovati sa porodicom.

[Ponavljajuće prepustite mašini; ono što nosi toplinu zadržite za sebe.]

OpenClaw se i dalje brzo razvija, a jastog polako raste. Nije savršen — zna da greši, da zapne, da bude naivan.

Ali zar nije u tome zadovoljstvo uzgoja?

Kao sa novim članom tima — u početku nespretan, a kako ga učite, iznenada jednog dana sam odradi posao, i to pristojno.

Taj osećaj zaista stvara zavisnost.

Prijatelji koji još uvek nisu uzgajali jastoga mogu vremena da isprobaju. Vodič za instalaciju OpenClaw-a već sam objavio, povezivanje sa Feishu sam detaljno objasnio, a u današnjem tekstu sam dopunio i proces treninga.

Pročitajte sva tri teksta zajedno — od instalacije do prvog radnog dana, sve na jednom mestu.

vidimo se u sledećem.