Практический тест Kimi Claw: на фоне ажиотажа вокруг OpenClaw автоматизированное ИИ всё ещё находится на стадии первоначального освоения.

Автор: Сюй Шань

В 2026 году один лобстер перевернул весь мир искусственного интеллекта, и после праздничных каникул OpenClaw продолжает активно развивать свой импульс.

В последнее время несколько китайских производителей языковых моделей последовательно представили продукты, конкурирующие с OpenClaw: от Mini Max — MaxClaw, от Kimi — Kimi Claw. Очевидно, что рынок увидел потенциал в исполнительной мощи ИИ, продемонстрированной OpenClaw, а также в высокой толерантности разработчиков к результатам выполнения задач, что открыло существенное рыночное пространство.

Среди множества аналогичных продуктов позиционирование Kimi Claw является наиболее четким: это не самостоятельная разработка с нуля, а управляемый облачный сервис на базе OpenClaw. Данные хранятся в облаке Moonshot, а продукт сразу поставляется с более чем 5000 навыками из сообщества ClawHub.

Его преимущества заключаются в стабильности работы, простоте развертывания и легкости старта. Благодаря облачной архитектуре он способен функционировать онлайн в режиме 24/7. Зайдя на официальный сайт Kimi, достаточно нажать одну кнопку для создания, и Kimi автоматически развернет среду Kimi Claw.

Мгновенное развертывание Kimi Claw | Источник изображения: Geekpark

Иными словами, Kimi Claw не является полностью независимым новым продуктом: по сути, это виртуальная машина, удаленно настроенная для пользователя, позволяющая напрямую получать доступ к среде OpenClaw, работающей в облаке, через интерфейс Kimi.

В системе не было осуществлено никаких сокращений функций или дополнительной обертки; она практически не отличается от локальной установки OpenClaw. Разница лишь в том, что этап развертывания, настройки и подготовки среды выполнен за пользователя, однако процесс тонкой настройки после установки остается без изменений. Без освоения навыков корректного формулирования промптов и грамотного планирования задач, барьер входа по-прежнему остается довольно высоким.

Для пользователей, никогда ранее не сталкивавшихся с продуктами класса OpenClaw, это также приводит к расхождению ожиданий: они полагают, что подключение к OpenClaw сразу обеспечит автоматическое выполнение задач ИИ, но на деле получают лишь удобный интерфейс, за которым скрывается множество параметров, требующих самостоятельной настройки. Именно поэтому предоставление популярных предустановленных Skills для решений типа OpenClaw станет одним из ключевых направлений работы многих производителей ИИ в ближайшее время.

В настоящее время Kimi Claw все еще находится в стадии бета-тестирования, и доступ к ней предоставляется исключительно подписчикам Kimi Allegretto.

I. Создание автоматизированного рабочего процесса за 30 минут

Мы заметили, что многие пользователи, подобно нам, после подключения к OpenClaw продолжают разбираться с границами возможностей ИИ: они испытывают любопытство насчет того, что именно он умеет, а что не может, но при этом не понимают, как именно начать его использовать.

На самом деле, независимо от того, выбираете ли вы локальную установку таких инструментов автоматизации, как OpenClaw, или подключаетесь к внешнему интерфейсу вроде Kimi Claw, общую логику использования можно разделить на два пути: создание приложения с нуля и оптимизация готового решения с промежуточного этапа. Мы протестировали оба подхода и сначала выбрали путь разработки приложения с полного нуля для оптимизации рабочего процесса.

Перед началом тестирования Kimi Claw я проанализировал, какие задачи из своей повседневной работы можно превратить в стабильный автоматизированный процесс, а в рамках каких задач внедрение ИИ способно повысить эффективность. До этого этапа мне требовалось определить лишь тип ИИ-инструмента, взаимодействие с которым даст наилучший результат.

Я выбрал сегмент ведения рабочего дневника. Интегрируя ежедневные этапы записи задач, подведения итогов и самоанализа, система должна формировать финальный отчет за день. Раньше заполнение таких отчетов занимало много личного времени, теперь же я хочу, чтобы ИИ автоматически собирал данные, а затем с помощью диалогового взаимодействия преобразовывал их в таблицы.

Сначала я передал базовую концепцию ИИ для уточнения промптов, а в итоге составил сложную длинную инструкцию, охватывающую определение роли, настройку навыков, подключение данных, основной рабочий процесс, структуру мультимедийных таблиц, приоритеты памяти, а также границы и права доступа, и отправил ее в Kimi Claw.

Kimi Claw быстро проанализировала инструкцию и подтвердила со мной детали реализации: базовые данные, права доступа Feishu, хранение информации и механизм активации. После чего мы приступили к созданию приложения в экосистеме Feishu в соответствии с указаниями и передали Kimi Claw идентификатор приложения (App ID) и секретный ключ (App Secret).

На одном из этапов, при создании таблицы внутри Feishu, я попросил Kimi Claw предоставить шаблон оформления, который затем передал встроенному в Feishu ИИ-ассистенту для автоматической генерации структуры.

Одна из страниц созданного Kimi Claw приложения | Источник изображения: Geekpark

Пройдя через серию препятствий, включая отсутствие доступа к коллабораторам, невозможность найти страницу приложения и проблемы с поиском идентификаторов, примерно спустя полчаса я успешно получил первое сообщение от Kimi Claw.

Скорость создания этого бота оказалась выше ожидаемой. При возникновении трудностей я сразу указывал Kimi Claw, на каком именно этапе произошел сбой, выбирал наиболее подходящий вариант из предложенных решений и выполнял его. Если подходящего алгоритма не находилось, я продолжал запрашивать у Kimi Claw альтернативные пути решения.

Мгновенное развертывание Kimi Claw в Feishu | Источник изображения: Geekpark

При построении рабочих процессов особую важность приобретает кроссплатформенность. Даже открыв последовательно 12 различных прав доступа в Feishu, мне так и не удалось довести ИИ-приложение до идеального состояния. В частности, я хотел, чтобы ИИ анализировал историю моих переписок с коллегами для структурирования задач, однако после нескольких попыток список групповых чатов оставался пустым. Приложение сообщило, что ограничения безопасности Feishu для ИИ допускают чтение только тех диалогов, в которых непосредственно участвует бот, блокируя доступ к общим спискам чатов.

По итогам общего опыта могу отметить, что Kimi Claw хорошо знакома с популярными платформами для автоматизации, такими как Feishu и DingTalk. Практически любую инструкцию можно сопоставить с соответствующими механизмами исполнения, что позволяет даже пользователям без технического опыта понять и запустить процесс. Однако корпоративные приложения строго относятся к управлению конфиденциальностью данных и устанавливают жесткие условия для конфигурации. Вероятно, для полноценной интеграции ИИ в рабочие процессы недостаточно лишь инструментов открытого доступа вроде Kimi Claw; необходимо появление приложений, изначально спроектированных для бесшовного взаимодействия с искусственным интеллектом.

Кроме того, в процессе эксплуатации выявляется ряд багов. Например, во время работы задачи по взаимодействию пользователя с Kimi Claw и текущие задания агентов могут ошибочно включаться в личные планы пользователя. Навык поиска и исправления ошибок становится ключевым этапом в обучении ИИ.

Выбор пути активной кастомизации приложений или функций с нуля требует от пользователя продуманной стратегии действий и базового понимания принципов разработки продуктов. Необходимо четко понимать уровень открытости и совместимость входных и выходных интерфейсов, а также строго контролировать затраты на каждый вызов и цикл исполнения.

В ходе данного эксперимента на полный цикл создания рабочего процесса ушло около 15–25 тысяч токенов. По тарификации Kimi это составляет примерно 1 юань. Однако при ежесуточном использовании затраты достигают около 0,53 юаня в день, что в месяц обходится приблизительно в 15,9 юаня.

II. Практическое тестирование создания автоматизированного помощника для новостей: готовые решения запускаются быстро, но доработка требует затрат

Помимо кастомной разработки задуманного приложения, я также протестировал набор «готовых» решений, например, настройку автоматического сбора новостей через Kimi Claw.

Во время первого цикла автоматического сбора новостей мы попробовали поручить Kimi Claw мониторинг официального сайта технологического новостного портала. При подаче следующего запроса:

«Пожалуйста, отслеживайте отраслевой портал xxxx. За последние семь дней и предстоящие три дня при появлении новой статьи с ключевым словом «AI» автоматически извлекайте заголовок, краткое содержание и дату публикации, собирая данные в онлайн-таблицу. Дополнительно выполните анализ потенциально вирусных публикаций в соответствии с заданным стилем.»

Kimi Claw запросила уточняющие параметры конфигурации. Однако в ходе первой попытки мы обнаружили, что многие официальные сайты защищены системами антипарсинга, что существенно затрудняет сбор качественных данных. Алгоритмы Kimi Claw также сложно определить точные границы выборки, из-за чего возникали периоды холостой работы, при каждом цикле которой расходуются огромные объемы токенов.

Данный процесс мониторинга был запущен восемь раз с 4:00 до 11:00 сегодняшнего утра, что потребовало около 180 тысяч токенов и обошлось примерно в 3,68 юаня. При первоначальной настройке на запуск раз в час ежедневные затраты составят около 11 юаней, а месячные превысят 330 юаней.

Проконсультировавшись со специалистами, мы решили отказаться от самостоятельного написания промптов и скачали архив с готовыми инструкциями с ресурсов вроде ClawHub. Отталкиваясь от этих базовых шаблонов, мы продолжили кастомизацию под конкретные новости.

Развертывание файлов ClawHub в Kimi Claw | Источник изображения: Geekpark

Далее мы детализировали параметры: целевые китайские медиа, условия фильтрации материалов, а также частоту и время отправки уведомлений. В результате удалось получить стабильно качественные результаты автоматического сбора новостей.

Результаты автоматического сбора Kimi Claw | Источник изображения: Geekpark

Очевидно, что при пассивном использовании готовых решений главный акцент смещается на умение фильтровать качественные Skill-пакеты и адаптировать существующие функциональные возможности под собственные задачи.

Однако попытка кастомизировать эти готовые ИИ-приложения неизбежно возвращает к тем же сложностям, что и при разработке с нуля. Уровень технической сложности оптимизации высок, и итоговый результат вовсе не обязательно окажется удовлетворительным.

На этом этапе пользователю приходится тратить значительное время на тестирование удобства и совместимости различных Skills внутри схожих продуктов, прежде чем принять решение, на базе каких именно модулей проводить дальнейшую доработку и масштабирование. Этот процесс напрямую зависит от продуктового мышления исполнителя.

III. Впечатления от использования Kimi Claw: усиленная исполнительность ИИ и промпт как главный инструмент производительности

На текущем этапе главная ценность Kimi Claw сводится к снижению порога входа для развертывания OpenClaw и быстрому подключению пользователей из Китая. Однако сам продукт не содержит готовых сценариев использования и набора навыков, выступая скорее в роли «переходника», нежели законченного решения.

В процессе тестирования мы также убедились, что хотя Kimi Claw использует модель Kimi K2.5 в качестве фундаментальной базы, это комбинация «голой модели + нативного OpenClaw». Она не наследует глубоких оптимизаций поисковой команды, применяемых в официальной версии Kimi, таких как многоступенчатый поиск, усиление контента и автоматическая корректировка ошибок.

Иначе говоря, удобство официального Kimi обеспечивается работой профильной команды, которая провела масштабную оптимизацию модели под типичные сценарии пользователей, внедрив функции автодополнения. Модель, подключаемая в среде OpenClaw, представляет собой «голый» вариант, функционально близкий к прямому обращению к API без какой-либо специальной адаптации.

После углубленного знакомства стало очевидно, что главное отличие Kimi Claw от традиционных ИИ-сервисов и стандартных агентов заключается в двух аспектах: повышенной исполнительной силе ИИ и критической важности правильно составленного запроса. Именно эти факторы определяют логику работы с подобными инструментами.

Во-первых, в плане исполнительности Kimi Claw способна выполнять задачи фоновым режимом, когда пользователь не взаимодействует с устройством, кардинально отличаясь от парадигмы традиционного диалога «запрос — ожидание результата». Я могу задать график запуска конкретной инструкции и утром увидеть подготовленные выходные данные. Одновременно это потребовало установить лимиты завершения для экспериментальных сценариев, чтобы минимизировать перерасход ресурсов.

Во-вторых, касательно формирования запросов: раньше мои промпты были лаконичными и фокусировались на решении проблемы, с последующей итерацией при неверном векторе ответа. Однако при запуске сложных инструкций в Kimi Claw задействуется массивная сеть вспомогательных агентов, что экспоненциально увеличивает расход токенов. Поэтому при составлении запроса необходимо жестко регламентировать методы обработки, зону полномочий, маршрут исполнения, а также параметры безопасности и контроля бюджета.

Например, если раньше мой запрос для поиска новостей звучал как «Предоставьте 10 источников по теме OpenClaw с оценкой их медийной ценности», то сейчас я использую следующую конструкцию:

Вы выступаете в роли специалиста по информационному поиску. Вам предоставлены права на использование веб-поиска (`web_search`) и открытия URL (`web_open_url`). Доступ к платным новостным базам, требующим авторизации, строго запрещен. Работа выполняется исключительно в рамках следующих ограничений: 1) Инициируйте поиск по запросу «OpenClaw 最新动态», ограничив вывод топ-5 наиболее релевантными источниками (приоритет отдается техническим СМИ и официальным блогам, форумы игнорируются); 2) Оценка медийной ценности каждой новости проводится строго по трем категориям: «технологические прорывы», «влияние на бизнес», «кибербезопасность». Каждая категория должна быть кратко резюмирована одной фразой без излишних подробностей; 3) Полностью отключите автоматизацию кликов в браузере и инструменты глубокого парсинга для исключения блокировок и предотвращения скрытых расходов токенов; 4) Результат форматируется в таблицу: Заголовок | Источник | Ключевые теги ценности | Краткое обоснование (не более 30 символов на строку); 5) При получении менее 10 результатов немедленно прекратите расширенный поиск, выведите доступные данные и воздержитесь от инициирования повторного широкого поиска для увеличения объема. Бюджет токенов строго ограничен 8 тысячами. При выявлении отклонения маршрута исполнения операция незамедлительно прерывается с обязательной нотификацией вместо самостоятельной коррекции.

В большинстве случаев я прошу сам ИИ оптимизировать формулировку своего запроса перед отправкой в Kimi Claw. Только предельно конкретный и точный промпт позволяет достичь максимального качества результата в рамках разумного расхода токенов. Более того, публичные форумы располагают специализированными репозиториями Skills для OpenClaw, которые существенно ускоряют погружение в популярные сценарии использования.

Точность и детальность запроса служат неотъемлемым условием получения качественных ответов при ограниченном бюджете токенов. Процесс работы с Kimi Claw по своей сути представляет собой непрерывный баланс между возможностями модели, желаемым форматом вывода и экономическими затратами.

Kimi Claw | Источник изображения: Geekpark

Напоследок — обучение ИИ.

Даже после быстрого развертывания ИИ-приложения вы быстро поймете, что бот не заработает оптимально с первого раза. Распределение команд и объединение задач в архитектуре ИИ сильно отличаются от человеческого восприятия. Вам придется проходить через многочисленные итерации настройки запросов, чтобы исследовать границы функционала системы. Особую сложность представляют закрытые API многих источников данных. Грамотная интеграция и делегирование прав на доступ к информации требуют серьезных усилий и внимания к деталям.

По сути, текущие возможности Kimi Claw далеко не ограничиваются простым чат-ботом с набором готовых функций для прямого использования. Это профессиональный инструмент разработки, требующий от пользователя понимания архитектуры процессов и способности принимать взвешенные решения на основе комплексного анализа. Исключение составляют лишь базовые механизмы автоматизированного развертывания.

Автоматизированный ИИ по-прежнему обладает значительным потенциалом роста

Несмотря на то, что интерес к OpenClaw, разгоревшийся с начала 2026 года, радикально расширил представления о возможностях автоматизированного ИИ, серия недавних инцидентов информационной безопасности и результаты практического тестирования новых версий доказывают: OpenClaw пока остается лишь инструментом запуска и возможностью для эксперимента, но не конечным решением проблемы.

Как в части внедрения в реальные бизнес-сценарии, так и в области построения масштабируемых коммерческих моделей, индустрия ИИ до сих пор не вышла на стабильный и зрелый траекторный курс. Параллельно этому рынки, разгоняемые очередными волнами ажиотажа, постоянно завышают ожидания в отношении продуктов линейки Claw, привлекая массовых пользователей к рискованным действиям, превышающим их технические компетенции.

Однозначно можно констатировать, что тема автоматизированного ИИ привлекала пристальное внимание отрасли с момента зарождения самого искусственного интеллекта. Однако способность архитектуры с облачным хостингом на примере OpenClaw и Kimi Claw породить по-настоящему успешные и тиражируемые решения требует серьезных дополнительных проверок. Особенно учитывая, что современные аналоги подобных инструментов уже имеют прямой доступ к модификации конечных устройств и файловых систем пользователей.

На ранних этапах, когда границы возможностей ИИ не были четко очерчены, многие новички оперативно открывали полный доступ, редко задумываясь о внедрении защитных протоколов или процедур вторичной верификации полномочий. Передача столь высоких операционных привилегий алгоритмам создает прямую уязвимость системной безопасности. Вот почему для перехода此类 продуктов к реальной коммерциализации и масштабированию вопросы кибербезопасности и управления правами доступа окажутся гораздо более серьезным препятствием, чем просто оценка технических возможностей самих алгоритмов.

Эволюция взаимодействия прошла путь от прямого диалога с большими языковыми моделями к общению с автономным агентом, затем к совместной работе кластеров агентов и наконец к современному формату OpenClaw. Базируясь на одном и том же фундаменте возможностей ИИ, индустрия генерирует множество вариативных подходов со сходной функциональностью, но разным вектором развития. Это наглядно свидетельствует о том, что отрасль находится в фазе интенсивного исследования потенциала технологий. Помимо устоявшихся паттернов общения, подобных ChatGPT, сообщество коллективно осваивает принципы эксплуатации, определяя новые границы и ценностное наполнение таких форматов, как агенты и Claw-решения.

Вероятно, лишь по завершении переходного периода 2026 года мы сможем лицезреть первую волну по-настоящему стабильных, функциональных и практично полезных автоматизированных ИИ-решений, готовых к серийному внедрению.