Новости ChatGPT

Clawdbot/Moltbot ≠ магия: честный гайд по приручению AI-ассистента

30.01.2026

Середина января. Новогодние каникулы уже позади, но рабочий ритм ещё не вернулся — идеальное время для того, чтобы залипать в Twitter и открывать для себя всякое интересное. В один из таких вечеров алгоритм подкинул мне реплай с упоминанием какого-то проекта с невнятным названием Clawdbot. Очередной AI-wrapper, подумал я. Но что-то зацепило — то ли дерзость идеи ("превратить Claude в своего Джарвиса"), то ли энтузиазм автора. Короче, я решил попробовать.

Прошло две недели.

И тут интернет взорвался. Лента превратилась в бесконечный поток скриншотов терминалов, восторженных тредов и — что особенно забавно — фотографий коробок с Mac Mini. Люди массово скупали железо за $600-800, чтобы запустить на нём бота. Один разработчик метко заметил в Twitter: "Удивительно, что у всех нас одинаковые выходные... Mac Minis & Clawdbot". За пару недель проект набрал почти 100 тысяч звёзд на GitHub. Сто. Тысяч.

Я смотрел на этот хайп со странным чувством. Знаете, это как найти крутой инди-альбом за полгода до того, как он попадёт во все плейлисты: с одной стороны — приятно быть в теме раньше всех, с другой — понимаете, что сейчас начнётся волна пересказов от людей, которые поставили бота вчера и уже строчат "полные гайды".

Вот только у меня за плечами были не сутки восторженного онбординга, а две недели реального использования. Две недели утренних briefing'ов о качестве сна от моего Whoop. Две недели напоминалок о тренировках, которые умеют торговаться ("Ладно, перенесём на завтра, но ты обещал"). Две недели футбольных уведомлений, составленных без моего участия. И — да — две недели граблей, на которые я успел наступить раньше, чем это сделали все остальные.

Так что же остаётся от "убийцы Siri", когда схлынет пена хайпа?

Спойлер: полезный инструмент. Но именно инструмент — не магия, не революция, не "AI, который всё делает за вас". Moltbot требует настройки, требует понимания его ограничений, требует времени на притирку. Как любой серьёзный инструмент в арсенале инженера.

В этой статье я расскажу то, чего вы не найдёте в хайповых тредах: как поставить Moltbot на обычный €5 VPS (спойлер: Mac Mini не нужен), какие 8 проблем ждут вас в первые дни и как их решить, и — главное — какие use cases реально работают, а какие остаются красивой картинкой для Twitter.

Что такое Moltbot и зачем ему целый сервер

Первое заблуждение, с которым стоит разобраться сразу: Moltbot — это не Claude Code под капотом. Я сам так думал, пока не полез разбираться в архитектуре. На самом деле это orchestration layer — оркестрационный слой, который может работать с разными LLM: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek. Создатель проекта Peter Steinberger вдохновлялся Claude Code, позаимствовал концепцию skills, но построил нечто принципиально иное.

Если Claude Code на вашем Mac — это молоток, который вы берёте в руки, когда нужно, то Moltbot — это молоток с ногами и руками, который сам приходит и спрашивает, не пора ли что-нибудь прибить.

Под капотом — четыре ключевых компонента. Gateway — фоновый демон, который держит подключения к мессенджерам (Telegram, WhatsApp, что угодно из 50+ интеграций). Agent — собственно LLM, который интерпретирует ваши намерения. Skills — модульные возможности: браузер, файловая система, календарь, кастомные интеграции. И Memory — персистентное хранилище в обычных Markdown-файлах, которое можно читать и редактировать руками.

Именно поэтому Moltbot требует сервера. Это не приложение, которое вы запускаете — это сервис, который работает постоянно. Он ждёт ваших сообщений в Telegram, выполняет задачи по расписанию, накапливает память о ваших предпочтениях. Выключили ноутбук — Claude Code умер. Moltbot продолжает работать.

Кстати, о названии. Изначально проект назывался Clawdbot — остроумная игра слов от Claude + claw (коготь). Но после того, как GitHub-репозиторий взлетел в топы, Anthropic вежливо попросили сменить название: слишком близко к бренду. Так появился Moltbot.

История с переименованием породила забавный побочный эффект. Буквально через несколько часов после анонса крипто-скамеры зарегистрировали домен clawdbot.xyz и запустили фейковый токен $CLAWD — классическая схема "pump and dump" на волне хайпа. Peter оперативно предупредил комьюнити в Twitter, но сам факт показателен: когда проект набирает 100K звёзд за неделю, вокруг него мгновенно появляются желающие нажиться.

⚠️ Важное предупреждение: из-за популярности проекта появились и другие подделки. В VS Code Marketplace была обнаружена фейковая версия расширения. Устанавливайте только с официального GitHub — github.com/moltbot/moltbot.

Это то, о чём мечтали три года назад, когда энтузиасты собирали своих Джарвисов из Python-скриптов и ducktape. Только теперь оно реально работает.

Но чтобы оно работало — не нужно тратить $600 на Mac Mini. Серьёзно.

Почему не надо покупать Mac Mini

Окей, слон в комнате. Если вы заглядывали в Twitter последнюю неделю, то видели бесконечные фотографии распакованных Mac Mini. Люди реально массово скупают железо за $600-800, чтобы запустить на нём бота.

Я понимаю психологию этого явления. Новая игрушка, хочется сделать всё "по-настоящему", выделить под неё отдельное железо. Плюс эстетика: аккуратный алюминиевый кирпичик на столе, который 24/7 работает вашим персональным Джарвисом. Красиво? Красиво. Разумно? Нет.

Покупать Mac Mini для Moltbot — это как покупать Ferrari, чтобы ездить за хлебом. Технически работает, но зачем?

Мой сетап: 2 CPU, 4 GB RAM, 40 GB SSD. Обычный VPS у европейского провайдера за €5 в месяц. За две недели использования я ни разу не упёрся в ресурсы. Moltbot — это не майнинг-ферма, ему не нужны терафлопсы. Основная работа происходит на стороне LLM-провайдера, локально крутится только оркестрация.

Более того, VPS даже безопаснее личного Mac. Помните: Moltbot имеет доступ к файловой системе и может выполнять команды. На изолированном сервере худшее, что случится при баге — он снесёт свои собственные файлы. На вашем рабочем Mac... ну, у одного пользователя бот "случайно" удалил проект, над которым тот работал неделю. Изоляция — это не паранойя, это гигиена.

Реальные альтернативы Mac Mini:

VPS за $5-10/месяц — мой выбор. Hetzner, DigitalOcean, Vultr, да хоть Timeweb — что угодно с Linux
AWS Free Tier — бесплатно на год, установка за 5 минут (есть популярный туториал от @techfrenAJ)
UTM Virtual Machine — бесплатно на существующем Mac, если хочется локально без рисков
Raspberry Pi — уже работает у людей, хватает Pi 4 с 4GB RAM
Старый ноутбук — тот самый, который пылится в шкафу с 2019 года

Так что реально нужно? Любая машина с 2+ CPU, 4+ GB RAM и стабильным интернетом. Не $600. Не $800. Пять долларов в месяц или вообще бесплатно.

Установка на Ubuntu: от голого сервера до работающего бота

Один из пользователей в комьюнити точно описал ощущения: "Занимает время на настройку. Ощущение, как будто ставишь новую ОС. Но результат — mind-blowing." Соглашусь с обеими частями. Это не "скачал и работает", но и не rocket science. Ниже — полный гайд с правильной настройкой безопасности, не только установка.

Шаг 1: Арендуем VPS

Этого хватит с запасом: 2 CPU, 4 GB RAM. Провайдер — любой, где есть Ubuntu 22.04 или 24.04. Hetzner, DigitalOcean, Vultr, Timeweb, Selectel — без разницы. Я использую Hetzner за €5/месяц, полёт нормальный.

Шаг 2: Базовая безопасность

Это важно. На Хабре уже выходили статьи про "уязвимости Moltbot", но если копнуть — проблема не только в боте. Проблема в людях, которые ставят софт под root с паролем 12345678 и удивляются, что их взломали.

Зайдите на сервер под root. Далее выполняйте команды по блокам.

2.1. Обновление и установка софта

Сначала актуализируем систему и поставим необходимые утилиты для безопасности и работы с сетью.

apt update && apt upgrade -y
apt install -y curl gnupg lsb-release jq fail2ban ufw

Объяснить код с

2.2. Создание пользователя

Создаем пользователя, добавляем его в группу администраторов (sudo) и задаем пароль вручную. Вместо clawd введите своё имя пользователя.

adduser clawd --gecos "" --disabled-password
usermod -aG sudo clawd
passwd clawd
# Введите надёжный пароль при запросе

Объяснить код с

2.3. Настройка входа без пароля (SSH ключи)

Создадим директорию .ssh для нового пользователя и вручную добавим туда ваш публичный SSH-ключ. Это позволит вам заходить под пользователем clawd без пароля, используя ключ с вашего локального компьютера. Вместо clawd введите своё имя пользователя.

Создаем папку для ключей и устанавливаем безопасные права доступа:

mkdir -p /home/clawd/.ssh
chmod 700 /home/clawd/.ssh

Объяснить код с

Создаем и открываем файл authorized_keys в текстовом редакторе:

nano /home/clawd/.ssh/authorized_keys

Объяснить код с

Скопируйте содержимое вашего публичного ключа (обычно это файл id_rsa.pub или id_ed25519.pub на вашем локальном компьютере) и вставьте его в открывшееся окно редактора. Сохраните файл (Ctrl+O, Enter) и выйдите (Ctrl+X).

Назначаем правильные права на файл и передаем владение папкой пользователю clawd:

chmod 600 /home/clawd/.ssh/authorized_keys
chown -R clawd:clawd /home/clawd/.ssh

Объяснить код с

2.4. Настройка sudo без запроса пароля

Разрешаем пользователю выполнять команды с sudo без постоянного ввода пароля.

echo "clawd ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL" | tee /etc/sudoers.d/clawd

Объяснить код с

2.5. Защита SSH (Hardening)

Отключаем возможность входа напрямую под root и полностью запрещаем вход по паролям (только ключи!).

Внимание: Убедитесь, что ключи добавлены корректно (шаг 2.3), иначе вы потеряете доступ.

sed -i 's/^#*PermitRootLogin.*/PermitRootLogin no/' /etc/ssh/sshd_config
sed -i 's/^#*PasswordAuthentication.*/PasswordAuthentication no/' /etc/ssh/sshd_config
systemctl restart ssh

Объяснить код с

2.6. Настройка DNS (независимость от провайдера)

Настраиваем системный резолвер на использование надежных DNS (Quad9, Google, Cloudflare).

cp /etc/systemd/resolved.conf /etc/systemd/resolved.conf.bak
cat > /etc/systemd/resolved.conf <<EOF
[Resolve]
DNS=9.9.9.9 8.8.8.8 1.1.1.1
FallbackDNS=
EOF
systemctl restart systemd-resolved

Объяснить код с

2.7. Ограничение размера логов

Чтобы логи не забили всё свободное место на диске, ограничиваем их размер до 100 Мб.

sed -i 's/^#SystemMaxUse=.*/SystemMaxUse=100M/' /etc/systemd/journald.conf
sed -i 's/^SystemMaxUse=.*/SystemMaxUse=100M/' /etc/systemd/journald.conf
systemctl restart systemd-journald
journalctl --vacuum-size=100M

Объяснить код с

2.8. Настройка Firewall (UFW)

Разрешаем только SSH, HTTP и HTTPS. Остальное будет заблокировано.

ufw allow ssh
ufw allow 80/tcp
ufw allow 443/tcp
echo "y" | ufw enable

Объяснить код с

2.9. Настройка защиты от взлома (Fail2ban)

Создаем конфигурацию, которая будет банить IP-адреса на 24 часа после 3 неудачных попыток входа по SSH.

cat <<EOF > /etc/fail2ban/jail.local
[DEFAULT]
# Добавьте сюда свой IP, чтобы случайно не забанить себя
ignoreip = 127.0.0.1/8 ::1 192.168.2.0/24
banaction = ufw
maxretry = 3
findtime = 3600
bantime  = 86400

[sshd]
enabled = true
port = ssh
filter = sshd
logpath = /var/log/auth.log
EOF
systemctl restart fail2ban

Объяснить код с

Готово! Теперь переподключитесь к серверу под новым пользователем.

Шаг 3: Установка Moltbot

Сначала установите node >= 22

# Скачиваем и устанавливаем nvm:
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash

# Вместо перезапуска оболочки (применяем изменения в текущей сессии):
\. "$HOME/.nvm/nvm.sh"

# Скачиваем и устанавливаем Node.js:
nvm install 22

# Проверяем версию Node.js:
node -v # Должно вывести "v22.22.0".

# Проверяем версию npm:
npm -v # Должно вывести "10.9.4".

Объяснить код с

Вот теперь самое интересное. Moltbot устанавливается через one-liner:

curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash

Объяснить код с

На экране будет надпись Installing Moltbot 2026.1.24-3 (или версия новее). На скриншотах везде будет написано Clawdbot, так как они делались до переименования проекта.

Пока устанавливается (минута-полторы), рекомендую сходить получить Brave API Key, чтобы бот мог гуглить. Там есть бесплатный тир с хорошими лимитами. Делайте именно Free, а не Free AI.

Шаг 4: Wizard настройки

Wizard спросит несколько вещей:

I understand this is powerful and inherently risky. Continue? — Отвечаем Yes.
Onboarding mode — Все настройки будем делать по ходу использования, поэтому выбираем QuickStart.
Model/auth provider — Я использую подписку Google Antigravity, модель Gemini 3 Flash (быстрая, дешёвая, большой контекст). Можно использовать подписку Claude Pro/Max, ChatGPT Plus/Pro, GLM Coding Plan или OpenRouter — что нравится. Позже можно будет добавить запасных провайдеров и модели через CLI.

Шаг 5: Подключение Telegram

Select channel — Выбираем, где будем общаться с ботом. Я выбрал Telegram.

Telegram bot token — Надо зайти к @BotFather, создать бота, получить токен и вставить его в CLI.

Configure skills now? — Хоть и написано recommended, я бы пропустил выбор, так как легче добавлять скилы тогда, когда они нужны. Это можно будет сделать в веб-интерфейсе или через CLI.
Enable hooks? — Здесь я бы тоже пропускал. Бывает такой баг, когда на этом этапе выбираете Skip for now, но он требует что-то выбрать. Выбираем любой, потом можно будет отключить.

В конце установки увидите это

В разделе Control UI будут ссылки на веб-интерфейс. Если устанавливаете на личный компьютер, можно кликнуть и ссылка откроется в браузере. Если устанавливаете, как и я, на отдельный сервер, надо будет немного пошаманить.

Эта команда создает SSH-туннель для проброса портов между вашим компьютером и удаленным сервером, не запуская при этом shell. Введите её на личном компьютере. Замените 1.1.1.1 на ip сервера.

ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 clawd@1.1.1.1

Объяснить код с

После запуска в браузере открываете ссылку, которую дал Moltbot при установке (http://127.0.0.1:18789/). Первый раз надо будет зайти по ссылке с токеном (всё это вы получили после установки в разделе Control UI). Не закрывайте терминал с запущенной командой. Иногда соединение обрывается, просто перезапустите той же командой.

How do you want to hatch your bot? — Выбираем Hatch in TUI

Дальше он сам отправит боту первое сообщение, чтобы вы познакомились.

В терминале нам осталось выполнить 2 команды

Когда вы первый раз напишете боту в Telegram, он даст Pairing code.

Отправляете команду в терминале на сервере

moltbot pairing approve telegram <code>

Объяснить код с

Добавление Brave API Key

moltbot configure --section web

Объяснить код с

Where will the Gateway run? — Выбираем Local (this machine)
Enable web-search (Brave Search) — Выбираем Yes
Brave Search API key — Вводим ключ, который получили ранее в веб-интерфейсе Brave Search
Enable web-fetch (keyless HTTP fetch)? — Выбираем Yes

Готово. Пишете боту в Telegram — он отвечает.

Бонус для параноиков

Если хотите дополнительную защиту от prompt injection — пользователь @doodlestein сделал проект ACIP (Anti-Prompt Injection) с one-liner установкой.

С безопасностью — минут 20-30. Без неё можно уложиться в 10, но не рекомендую. У меня в первый раз заняло около часа — потому что параллельно читал документацию и разбирался. Сейчас могу развернуть с нуля минут за 10.

Но вот что wizard вам не покажет — это грабли, на которые вы наступите в первую неделю использования. Их я насчитал восемь штук.

8 проблем, на которые я наступил — и как с них встал

Это ядро статьи. Каждая из этих проблем стоила мне от 30 минут до целого вечера. Вам — несколько минут чтения.

Грабля #1: Слишком автономный

Moltbot по умолчанию настроен на максимальную автономность. Там, где Claude Code остановится и спросит "Делаем А или Б?", Moltbot просто сделает.

У меня было мягче: спросил "Как поменять основную модель для чата?" — он молча начал редактировать конфиг.

Решение: Добавить в AGENTS.md правило: "Перед любым действием предоставь план и дождись подтверждения". Приходится прописывать несколько раз в разных формулировках — LLM любят "забывать" ограничения.

Грабля #2: Обсуждение = призыв к действию

Спросил: "А как у тебя работает text-to-speech?" — он пошёл ставить Whisper. Спросил: "Расскажи про свою память" — начал переписывать MEMORY.md. Любой вопрос интерпретируется как "сделай это".

Решение: То же правило в AGENTS.md, но ещё жёстче: "Вопрос — это вопрос, не команда. Отвечай словами, не действиями."

Грабля #3: Ghosting

Пишете сообщение — тишина. Минута, две, пять. Потом: "Я тут, просто размышлял". Проблема известна в комьюнити, причины неясны — то ли зависает, то ли "думает" слишком долго.

Решение: Банально — написать "ты тут?" через пару минут. Обычно это его "будит".

Грабля #4: Бесконечные циклы

Однажды я 10 минут смотрел, как бот бродит по папкам Ubuntu в поисках каких-то конфигов. Он не мог найти то, что искал, но и остановиться не мог. Классический лимб.

Решение: Перезапуск Moltbot или ребут сервера. Да, только так — он приходит в себя с чистой сессией.

Грабля #5: Cron не будит сессию

Настроил задачу по расписанию — cron срабатывает, в логах всё успешно, но сообщение в Telegram не приходит. Бот радостно рапортует: "Я выполнил задачу!" — но я узнаю об этом, только когда сам захожу в чат.

Решение: Костыль, но рабочий — cron создаёт субагента, субагент явно будит основную сессию и отправляет сообщение. Не элегантно, но работает.

Грабля #6: UX-ад в настройках

Веб-интерфейс настроек — это сотни опций. Листаете, листаете, глаза разбегаются, непонятно, что важно, а что можно не трогать. Типичная болезнь мощных инструментов.

Решение: Не пытаться настроить всё сразу. Менять только то, что реально мешает. От версии к версии UX становится лучше — проект активно развивается.

Грабля #7: Память не сохраняется

Самая болезненная. Два дня переписки — обсуждения, решения, контекст — просто испарились. Я попросил "сохрани это в память", он ответил "сохранил" — но на деле ничего не записал.

Чтобы понять проблему, нужно понять архитектуру памяти:

Короткая память — папка memory, файлы по датам. Бот читает за сегодня и вчера
Долгая память — MEMORY.md, "золотые правила" и важные выводы
Данные о пользователе — USER.md

Проблема: у Gemini большое контекстное окно, и бот не чувствовал необходимости сохранять — всё помещалось в контекст.

Решение:

Экспортировал переписку из Telegram в JSON и скормил ему заново
Добавил в AGENTS.md триггер: фраза "хочу начать новый чат" = немедленно сохранить всё важное в память.

Грабля #8: Пожиратель токенов

Moltbot может сжечь недельный бюджет за день. Автономность означает много запросов к LLM — он думает, перепроверяет, уточняет. Каждое действие = токены.

Решение: Не давать API-ключи с оплатой за токены. Лучше: подписка на Antigravity, Claude, ChatGPT, или китайские провайдеры с безлимитом.

Это как завести щенка: милый, умный, но первый месяц будет грызть тапки и писать на ковёр. Главное — не сдаться до момента, когда он станет лучшим другом. У меня этот момент наступил примерно на десятый день.

5 use cases, которые реально работают

После восьми граблей — заслуженная награда. Потому что, когда Moltbot работает, — он реально работает.

Use Case #1: Whoop + утренний briefing

Я ношу Whoop уже полгода. Браслет собирает тонну данных: сон, восстановление, нагрузка, вариабельность пульса, частота дыхания. Проблема в том, что я никогда не смотрел дальше трёх базовых метрик. Открыть приложение, полистать графики, вникнуть в тренды — на это вечно не хватало времени.

Подключил Whoop через whoopskill. Теперь каждый день в 10:00 получаю сообщение в Telegram: анализ сна, комментарий по дыханию, сравнение с трендами за неделю. То, на что раньше уходило 5 минут свайпов (которые я всё равно не делал) — теперь одно сообщение, которое я читаю за 30 секунд за утренним кофе.

Use Case #2: Умные напоминалки о спорте

У меня был будильник на 16:00 — пресс и отжимания. Классическая история: звонит, свайпаю "потом", забываю. Повторение через 15 минут — снова свайпаю. К вечеру уже не до того.

Настроил напоминалки с кнопками "Сделал" / "Отложить на 30 минут". Но главное — добавил логику: если отложил два раза подряд, бот пишет: "Слушай, давай честно — перенесём на завтра? Или ты реально через полчаса сделаешь?"

Это уже не тупой будильник. Это accountability partner, который не даёт соврать самому себе.

Use Case #3: Персональный футбольный календарь

Я люблю Лигу Чемпионов, но регулярно пропускал матчи — просто не знал, что они сегодня. Гуглить расписание каждую неделю? Лень. Подписаться на уведомления от какого-нибудь приложения? Там 90% спама.

Попросил Moltbot один раз: "Найди расписание Лиги Чемпионов, создай напоминания в день интересных матчей". Он сам нашёл расписание, сам записал в файл, сам создал задачи. Теперь получаю: "Привет, сегодня Лига Чемпионов. Реал — Бенфика в 23:00, Ливерпуль — Карабах в 23:00. Рекомендую первый — там интрига, Реал может не пройти сразу в 1/8, если проиграет, а Бенфика может вообще вылететь."

Use Case #4: Skills для жизни

В экосистеме Claude Code появились skills — модульные наборы инструкций для специфических задач. Сразу появились и маркетплейсы для скиллов, например, skills.sh от Vercel. Moltbot использует ту же архитектуру, и skills можно подгружать.

Фишка: я использую их не для кодинга (для этого есть Claude Code), а для всего остального. В основном: marketingskills, frontend-design, Superpowers и skill-creator.

Use Case #5: Персональный наставник с памятью

Самый неожиданный кейс. Раньше я использовал ChatGPT как собеседника для рефлексии — настроил системный промпт под стиль общения, который мне подходит. Проблема: через 1-2 недели контекст забивается, приходится просить сжать всё важное, копировать в новый чат, и так по кругу.

В Moltbot это решается архитектурно:

SOUL.md — системный промпт для характера и поведения. Какой тон, как реагировать, что важно
Иерархия памяти — рассказал вчера про переживания, завтра он это помнит. Не нужно каждый раз восстанавливать контекст

Это не замена психологу (и не претендует). Но как инструмент для рефлексии с памятью — работает неожиданно хорошо.

Вот здесь начинается тот самый Джарвис. Не в виральных твитах про "one-shot PR merge", а в тихих утренних сообщениях: "Привет, ты вчера плохо дышал во сне. Может, проветрить комнату перед сном?"

Что придумало комьюнити: от почты до декодирования пожарного радио

Мой Whoop и футбол — это мои специфичные кейсы. Вы можете их не разделять. Но когда я начал копать, что делают другие люди — понял масштаб происходящего. Комьюнити за несколько недель построило целую экосистему применений.

Продуктивность и автоматизация

Email на автопилоте.

Календарь с мозгами.

Автоматические follow-up.

Умный дом (прощай, Алиса)

Home Assistant + голос Джарвиса.

Управление по биомаркерам.

Безумное (но работает)

Мой любимый кейс из всех, что я видел:

Просто вдумайтесь. Человек дал боту доступ к радио-приёмнику и поставил задачу. Бот сам разобрался с протоколами, сам настроил декодирование, сам начал слушать эфир. Без инструкций, без мануалов. Это уровень автономности, который ещё год назад казался научной фантастикой.

Мульти-агентная оркестрация

AI управляет другими AI.

AI устанавливает AI.

Мета-уровень: бот оптимизирует собственную инфраструктуру без участия человека.

Бизнес

Семейный бизнес.

Файловый сервер для семьи.

Fun-истории

"Пересобрал весь сайт через Telegram, лёжа с Netflix. Notion → Astro, 18 постов, DNS на Cloudflare. Ни разу не открыл ноутбук." — @davekiss

И это только начало. За пару недель проект набрал почти 100 тысяч звёзд на GitHub. Представьте, что будет через месяц.

Но за всеми этими кейсами стоит один важный вопрос: почему одни задачи работают, а другие — нет?

AI — это помощник, а не интеллект

Давайте разберёмся, почему одни кейсы из прошлого раздела выглядят магией, а другие заканчиваются фейспалмом.

Начну с деконструкции хайпа. Вы наверняка видели вирусные твиты про "one-shot PR merge" — бот получил задачу, написал код, создал pull request, код прошёл ревью и был замёржен. Звучит как революция в разработке. Но если копнуть глубже — обычно это простая вёрстка или минорный фикс. Не архитектурное решение, не сложная бизнес-логика. Красивая демонстрация, но не повседневная реальность.

Для серьёзной разработки Moltbot через Telegram — не лучший выбор. Он слишком автономный, не спрашивает в ключевых точках, не показывает промежуточные результаты. Для кодинга у меня Claude Code или OpenAI Codex — там контроль процесса встроен в UX.

Где Moltbot ПОКА НЕ силён:

Задачи, требующие постоянного контроля
Сложная разработка с итерациями
Всё, где нужно "посмотреть и поправить" на каждом шаге

Где Moltbot силён:

Рутина: напоминания, агрегация данных, сортировка
Доступ 24/7 из любого места через Telegram
Задачи, которые можно описать в одном сообщении
Автоматизация, где не нужен контроль процесса

Главный критерий, который я вывел для себя: "Могу ли я описать задачу в одном сообщении и не контролировать процесс?" Если да — это для Moltbot. Если нужно смотреть, корректировать, итерировать — лучше взять другой инструмент.

Молоток отлично забивает гвозди. Но не надо им закручивать шурупы и удивляться, что получается криво.

В комьюнити есть несколько мыслей, которые хорошо описывают суть происходящего:

Последняя цитата особенно точна. Сколько SaaS-продуктов делают одну простую вещь — берут данные из API A, обрабатывают, кладут в API B? Половину из них можно заменить Moltbot с правильным промптом. И это не гипотеза — люди уже это делают.

Для разных задач — разные инструменты. Moltbot — это не "AI, который может всё". Это "AI, который всегда рядом". И в этом его настоящая сила.

Стоит ли оно того?

Давайте честно. После всего, что я рассказал — граблей, костылей, потерянной памяти — возникает резонный вопрос: а зачем вообще с этим связываться?

Вот несколько цитат из комьюнити, которые отвечают лучше, чем я смогу:

И я с ними согласен. Несмотря на все проблемы — это работает. Не как в рекламных роликах, не как в виральных твитах. Но работает.

Moltbot для вас, если:

Вам нравится self-hosting и вы не боитесь терминала
Хотите автоматизировать рутину, а не делегировать мышление
Готовы потратить вечер на настройку и пару недель на притирку
Понимаете, что это инструмент, а не магия

Moltbot НЕ для вас, если:

Хотите "поставил и работает" без настройки
Ищете замену Claude Code для серьёзной разработки
Не готовы разбираться в конфигах и промптах
Ждёте, что AI будет думать за вас

Главный месседж, который я хочу, чтобы вы унесли из этой статьи:

Moltbot — это не магия, а инструмент. И как любой инструмент, он требует настройки под себя. Но если это сделать — получаете реального помощника, а не игрушку. Нужно быть смелым и каждый раз искать лимиты возможностей как LLM, так и таких инструментов, как Moltbot.

€5 в месяц. Вечер на установку. Две недели на притирку. И у вас есть свой Джарвис.

Не такой, как в кино. Лучше — потому что настоящий.

Кстати, было бы очень интересно узнать, а вы уже пробовали ставить себе что-то подобное? Может, у вас есть свой сетап для AI-ассистента, или вы только присматриваетесь? Поделитесь в комментариях, какой юзкейс вы бы автоматизировали в первую очередь.

Оставайтесь любопытными.

Взгляд инди-хакера на AI и разработку: глубокое погружение в языковые модели, гаджеты и self-hosting через практический опыт в моем телеграм канале.