它们似乎都超过了50天，并且在这段时间里，这里分享了很多编程语言。
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OpenClaw 每天在 GitHub 上收到超过 80 个错误报告，主要是网关崩溃和更新后配置损坏。我厌倦了用另一个 AI 聊天助手来调试我的 AI 助手，因此我自己开发了这个工具。<p>npx clawaid — 收集系统状态（配置、日志、网关、plist），发送给 Claude Sonnet 进行诊断，然后逐步指导你进行修复。所有命令在本地运行，并需用户确认。<p>今天上线：11 位真实用户，其中一位的 macOS 安装完全未配置，但在 5 个步骤内自动修复。三位 Windows 用户遇到了一个错误，OpenClaw 的 CLI 硬编码了 /bin/zsh — AI 正确识别了这个问题并提供了手动解决方案。<p>我们承担 AI 的费用。开源。不需要 API 密钥。
人工智能代理正成为开源维护者面临的一个真正问题。它们向项目涌入了大量低质量的拉取请求和评论，造成的工作量远超过解决的问题。这些代码往往很粗糙，它们的协作方式与人类不同，且难以进行合理的沟通。甚至有一位维护者因为拒绝合并其代码，遭到一个愤怒的人工智能代理撰写的攻击文章。
如何运作：
- 分析公共GitHub事件以寻找自动化信号（时间模式、提交频率等）
- 社区成员可以通过GitHub Issues举报账户，并提供证据
- 每个举报需要用户名、理由和证据
- Issues是公开的，因此错误的举报可以公开争议
截至目前，被举报的账户列表有4个，但我希望社区能够帮助将其发展成为维护者的有用资源。
GitHub Issues的方法感觉是正确的，因为举报需要透明且可争议——任何被错误举报的人都可以在同一线程中为自己辩护。
仓库网址：
[https://github.com/matteogabriele/agentscan](https://github.com/matteogabriele/agentscan)