Найти в Дзене
Цифровая Переплавка

Clawe — канбан-доска, которая работает не только для людей, но и для ИИ-агентов

Если вы уже используете Claude Code, OpenClaw или любые агентные пайплайны, то знаете главную боль: ИИ что-то делает, пишет файлы, генерирует отчёты… а потом контекст теряется, задачи живут в чате, статусы — в голове, а контроль — в хаосе. Clawe как раз про это. Это open-source альтернатива Trello, но заточенная под координацию ИИ-агентов и людей в одном пространстве. И это очень своевременный проект. Проект Clawe — это не просто ещё одна доска задач. Это система координации мультиагентной среды, построенная поверх OpenClaw и интегрированная с Model Context Protocol (MCP). Если коротко: 🧠 ИИ-агенты работают как участники команды
📋 Задачи живут на канбан-доске
🔁 Карточки могут автоматически двигаться по workflow
⏱ Агенты просыпаются по расписанию (cron) и проверяют работу
💬 Есть чат и уведомления почти в реальном времени Внутри — полноценная архитектура: ⚙️ OpenClaw gateway — запускает агентов
⚙️ Watcher-сервис — следит за cron и доставкой уведомлений
⚙️ Web dashboard (Next.js) — ви
Оглавление

Если вы уже используете Claude Code, OpenClaw или любые агентные пайплайны, то знаете главную боль: ИИ что-то делает, пишет файлы, генерирует отчёты… а потом контекст теряется, задачи живут в чате, статусы — в голове, а контроль — в хаосе. Clawe как раз про это. Это open-source альтернатива Trello, но заточенная под координацию ИИ-агентов и людей в одном пространстве.

И это очень своевременный проект.

Что такое Clawe на самом деле

Проект Clawe — это не просто ещё одна доска задач. Это система координации мультиагентной среды, построенная поверх OpenClaw и интегрированная с Model Context Protocol (MCP).

Если коротко:

🧠 ИИ-агенты работают как участники команды
📋 Задачи живут на канбан-доске
🔁 Карточки могут автоматически двигаться по workflow
⏱ Агенты просыпаются по расписанию (cron) и проверяют работу
💬 Есть чат и уведомления почти в реальном времени

Внутри — полноценная архитектура:

⚙️ OpenClaw gateway — запускает агентов
⚙️ Watcher-сервис — следит за cron и доставкой уведомлений
⚙️ Web dashboard (Next.js) — визуальный интерфейс
⚙️ Convex backend — хранит агентов, задачи, активности

И всё это поднимается через Docker Compose.

Clawe. Источник: https://github.com/getclawe/clawe
Clawe. Источник: https://github.com/getclawe/clawe

Почему это важно именно сейчас

Мы находимся в странном переходном моменте.

ИИ уже умеет:

🧩 Писать код
📝 Готовить контент
🔍 Делать SEO-анализ
🎨 Генерировать дизайн

Но команды не умеют нормально с ним работать.

Обычно схема такая:

• агент работает в терминале
• задачи живут в Notion / Jira / Trello
• контекст размазан по чатам
• автоматизации нет

Clawe закрывает этот разрыв. Он объединяет визуальный workflow и агентную автоматику.

Это принципиально новый класс инструментов — не «таск-менеджер», а оркестратор людей и ИИ.

Как устроена механика агентов

В Clawe каждый агент — это не абстрактная сущность, а почти «персона».

У него есть:

📂 отдельное рабочее пространство (workspace)
📄 AGENTS.md — инструкции
🧬 SOUL.md — личность
🧠 MEMORY.md — долговременная память
🔁 HEARTBEAT.md — что делать при пробуждении

Агенты просыпаются по расписанию (cron) и проверяют задачи. Это ключевой момент.

Например:

🦞 Clawe — Squad Lead
✍️ Inky — редактор
🎨 Pixel — дизайнер
🔍 Scout — SEO

Каждый агент может:

💬 комментировать задачи
📦 прикладывать deliverables
🔄 менять статус карточек
📣 отправлять уведомления

Причём это делается через CLI-команды (clawe task:status, clawe deliver и т.д.). Это очень важно — всё автоматизируемо.

MCP и автоматическое движение задач

Вот где начинается магия.

Поддержка Model Context Protocol позволяет агентам:

🧠 сохранять состояние между сессиями
📌 понимать, в каком этапе workflow они находятся
🔁 автоматически переводить карточки в review или done

Это решает главную проблему Claude Code и похожих инструментов — потерю контекста.

Если вы, как и я, экспериментируете с агентными пайплайнами (SEO-боты, code-review-агенты, публикация контента), то понимаете: без оркестрации всё быстро превращается в хаос.

Clawe делает это управляемым.

Чем отличается от Trello, Jira, WeKan и Planka

На Hacker News проект уже сравнивают с:

🗂 WeKan
🧩 Planka
📊 Jira

Но отличия принципиальные.

Clawe — это:

🧠 агент-ориентированная система
🔌 интеграция с OpenClaw
⚙️ cron-пробуждение агентов
🛠 CLI-интерфейс для автоматизации
🏠 разворачиваемый на своих серверах (self-hosted)

В отличие от SaaS-решений, вы разворачиваете всё у себя. Для российских команд это особенно актуально: зависимость от западных сервисов сейчас — реальный риск.

Технически: почему архитектура удачная

Мне нравится несколько решений:

⚙️ Convex как backend — realtime + serverless-подход
⚙️ Docker-first — воспроизводимость
⚙️ Разделение gateway и watcher — чистая ответственность
⚙️ Workspace-подход к агентам — почти как изоляция контейнеров

Это уже не «игрушечный pet-проект». Видно продуманную архитектуру.

При этом код на TypeScript, стек современный, входной порог умеренный.

Куда это может привести

Сейчас Clawe — это инструмент для энтузиастов агентных систем.

Но в перспективе это может стать:

📈 стандартом для AI-first команд
📈 основой для агентных digital-агентств
📈 альтернативой классическим PM-инструментам

Я почти уверен, что через пару лет большинство продвинутых команд будет иметь:

• человека
• LLM-агента
• систему оркестрации

Clawe — один из первых инструментов, который честно признаёт:
ИИ — это уже член команды.

Личное мнение

Мне нравится, что проект не делает вид, будто «ИИ заменит всех».

Он делает более зрелую вещь:

👉 создаёт пространство, где люди и агенты работают вместе.

Это гораздо интереснее и реалистичнее.

И самое главное — open-source. Под лицензией AGPL-3.0.
Это значит, что экосистема может расти органически.

Если вы строите что-то вокруг Claude Code, MCP или мультиагнетные системы— я бы точно посмотрел в сторону Clawe.

Потому что следующая проблема, с которой вы столкнётесь — это не интеллект модели. Это координация.

А координация — всегда сложнее.

Источники

🔗 https://github.com/getclawe/clawe