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OpenClaw官方维护机器人ClawSweeper一天处理4000个issues，AI管AI的时代已经来临！核心内容： 1. ClawSweeper如何高效处理积压的issues和PRs 2. 动态README文件实时更新项目状态 3. AI维护机器人的工作流程与审查机制
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
什么？现在，50 个 Codex 可以并行运行，issues 和 PRs 也能全天候扫描了。
昨天晚上，OpenClaw 之父 Peter Steinberger 发布的最新项目「Clawsweeper」实现了这一切。
它是一个专注于控制代码「洪流」的 AI 维护机器人，负责关闭 OpenClaw 上那些已经实现或明显没有意义的 issues 和 PR。当前，OpenClaw 积压了近 5 千个 issues 和 4 千多个 PRs。
昨天一天，ClawSweeper 关闭了大约 4000 个 issues，还有几千个 issues 正在处理中。由于 API 限制，处理速度受到一定影响。
Steinberger 表示，与其使用传统的仪表盘来显示进展，ClawSweeper 选择在工作过程中直接更新 README 文件。这意味着 README 文件本身就变成了一个动态的「仪表盘」，实时反映项目的状态和进展。
有用户对 ClawSweeper 的工作模式给予了高度评价，认为这不只是一个简单的清理工具，实际上是开源维护的一个全新范式转变。
以前，维护者总是亲自照看代码仓库，永远跟不上 AI 的输出速度；现在是 AI 控制着 AI，开源项目的维护成本不再是瓶颈了。
唯一剩下的限制不是模型本身的弱点，反而是 GitHub 和 OpenAI 的速率限制阻碍了效率的提升。一旦这些限制解决，GitHub 上堆积的陈旧垃圾代码（垃圾堆）可能会被彻底清理掉。
作为一个保守的 OpenClaw 维护机器人，ClawSweeper 会为每个开放的问题或 PR 保留一个 Markdown 格式的报告，在有用的情况下发布一次耐用的 Codex 自动审查评论，并且只有在有充分证据的情况下才会关闭条目。
ClawSweeper 只有在以下情况明确时才会建议关闭项目：
维护者创建的条目永远不会被自动关闭，其他的条目保持开放状态。
ClawSweeper 如何工作呢？官方介绍了以下两个独立的工作流程。
一是，审查流程。
审查只提出建议，从不关闭条目。
计划者会扫描所有开放的问题和 PR，并将具体的条目编号分配给分片。
每个分片会检出 openclaw/openclaw 的主分支。
Codex 使用 gpt-5.5 进行审查，进行高推理的快速服务，且每个条目最多耗时 10 分钟。
每个条目生成一个 Markdown 文件（items/<number>.md），包含决策、证据、建议的评论、运行时元数据和 GitHub 快照哈希。
高置信度的关闭建议会被标记为 proposed_close。
审查节奏是这样的：
每小时审查有过活动的条目
每小时审查过去 7 天内创建的条目
每天审查 30 天内没有活动的条目
每周审查更旧且没有活动的条目
新的或活跃的条目会每 5 分钟即时处理一次
二是，应用流程。
应用流程读取现有报告，并在存储的审查结果仍然有效时更新 GitHub。
更新单个带标记的 Codex 自动审查评论。
只有在审查结果明确且高置信度时，才会关闭条目。
关闭时，重复使用相同的评论，避免重复关闭评论。
将已关闭或已经关闭的报告移动到 closed/<number>.md。
将重新打开的存档报告移回 items/<number>.md，标记为过时。
在长时间运行时进行检查点提交和仪表盘心跳。
应用流程默认仅关闭问题，不设置年龄限制，关闭延迟为 5 秒，每次检查点最多关闭 50 个条目。如果达到请求的关闭数量，会排队进行下一个应用运行。
项目地址：https://github.com/openclaw/clawsweeper
参考链接：
https://x.com/steipete/status/2047982647264059734
https://x.com/AYi_AInotes/status/2048007004430491755
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