@steipete：ClawSweeper自動關閉「openclaw/openclaw」4000個問題，透過50個Codex並行掃描優化維護。 ClawSweeper是「op…

ClawSweeper自動關閉「openclaw/openclaw」4000個問題，透過50個Codex並行掃描優化維護。 ClawSweeper是「openclaw」專案的保守型維護機器人，由Peter Steinberger開發，全天候運行50個Codex實例，深度掃描「openclaw/openclaw」的開放問題與PR，只在證據充分時關閉，今日已關閉約4000個問題，還有數千個在處理管線中，受限於rate limits。 核心設計理念 ClawSweeper採取極度保守策略，僅允許特定關閉原因，避免誤關： 已於「main」分支實現 在當前「main」無法重現 應置於ClawHub作為skill/plugin，而非核心 太過混亂無法行動 超過60天陳舊問題且資料不足以驗證bug 其他所有項目維持開放狀態。維護者撰寫的項目永不自動關閉，透過GitHub的「author_association」欄位排除OWNER、MEMBER與COLLABORATOR項目。 即時儀表板機制 無傳統dashboard，而是直接更新README作為動態狀態顯示，「Readme is the new dashboard」。最新更新於2026年4月25日19:51 UTC，顯示審核進行中，規劃40個shards處理200項目，容量滿載。關鍵指標包括： 「openclaw/openclaw」開放問題：5524 過去7天新審核問題：5412 建議關閉問題：0（0%） 開放PR：4342 過去7天新審核PR：4277 建議關閉PR：13（0.3%） 總開放項目：9866 已審核文件：9775 未審核開放項目：91 封存關閉文件：9484 過去7天新驗證審核：9689 待應用關閉：13（0.1%） Codex應用關閉總數：7495 每日覆蓋率達91.6%（問題）、96.5%（PR）、83.8%（新問題<30天），舊問題週覆蓋100%，目前到期項目683個。最近審核項目如#61413（websearch代理問題，keepopen）、#61331（文件更新，proposed_close）等，均記錄審核時間與結果。 運作流程細節 標準流程為提案模式（proposal-only），不自動評論或關閉，除非手動設定「apply_closures=true」。每個審核任務步驟嚴謹： 簽出本repo。 規劃器掃描開放項目，優先到期活動，將項目編號批次分配至審核shards。 簽出「openclaw/openclaw」的「main」分支，使用快取git物件加速啟動。 預載相關問題/PR上下文（主體、評論、時間線、PR審核）。 在OpenClaw簽出目錄內，使用「gpt-5.5」Codex、高推理、快速服務階層執行，每項目10分鐘timeout。 輸出「items/.md」，記錄決策、建議關閉評論、審核時間（reviewmodel、reviewreasoning_effort、sandbox、服務階層）及GitHub快照hash。 高信心允許關閉標記為「proposed_close」。 Codex無GitHub寫入權杖，執行前後檢查OpenClaw簽出目錄，CI中設為唯讀，無嵌套Linux沙盒阻礙shell檢查，若Codex遺留變更則失敗。shards僅接收規劃項目編號，規劃器於README發狀態筆記，shards發「[review]」進度，最終合併更新dashboard。審核逾時75分鐘，避免單shard阻塞；容量滿時自動觸發下一輪。頻率：每日活躍項目、所有PR、新問題<30天；舊非活躍問題週審。規劃器優先活躍>PR>新問題>舊週審，dashboard報告覆蓋率。 關閉應用邏輯 提案後，可用「applyexisting=true」不重跑Codex，直接應用既有「items/*.md」：重新擷取上下文、驗證快照hash，僅變更未發生時評論/關閉。成功關閉移至「closed/.md」，「items/」聚焦開放項目。資料夾對帳比對GitHub開放集：外部關閉移至closed，重開封存項目回items標stale重審。應用更新dashboard於檢查點提交，每批50個新關閉，長重試backoff應對GitHub次要限流，發「[apply]」進度與throttle心跳（檢查點、處理數、下次延遲）。預設「applyminagedays=0」、「apply_kind=issue」、5秒關閉延遲，問題可任意年齡高信心關閉，PR排除。若達關閉上限，自動排程下一輪相同設定。 本地執行與設定 需Node 24，本地範例： ` source ~/.profile npm install npm run build npm run plan -- --batch-size 5 --shard-count 40 --max-pages 250 --codex-model gpt-5.5 --codex-reasoning-effort high --codex-service-tier fast npm run review -- --openclaw-dir ../openclaw --batch-size 5 --max-pages 250 --artifact-dir artifacts/reviews --codex-model gpt-5.5 --codex-reasoning-effort high --codex-service-tier fast --codex-timeout-ms 600000 npm run apply-artifacts -- --artifact-dir artifacts/reviews npm run reconcile -- --dry-run ` 後續應用：npm run apply-decisions -- --limit 20。建議先提案再「apply_existing=true」，避免直接「apply-closures」。檢查指令：npm run check、npm run oxformat（oxfmt別名）。 GitHub Actions配置 需秘密金鑰： 「OPENAIAPIKEY」：Codex登入用。 「CODEXAPIKEY」：相容別名。 「OPENCLAWGHTOKEN」：寫入「openclaw/openclaw」問題/PR權限。 工作流程登入Codex後，shards無OpenAI/Codex/GitHub環境變數，父代程式用token蒐集上下文，Codex exec用預備登入狀態，失敗則不寫fallback markdown。本repo用內建「GITHUB_TOKEN」提交審核markdown。 技術趨勢啟示 ClawSweeper彰顯AI自動化維護的強勢潛力，Peter Steinberger透過50個並行Codex掃描，單日關閉4000問題，總7495個Codex應用關閉，處理9866開放項目，凸顯rate limits為瓶頸。保守設計確保安全，README即dashboard的創新簡化監控，優先活躍/PR/新項目邏輯優化資源，預防Codex破壞簽出的多重檢查強化可靠性。此趨勢預示大型開源專案維護將依賴Agent式自動化，但需嚴格權限隔離與人工審核門檻，以防過度自動化誤傷貢獻。2026年4月25日數據顯示，每日覆蓋近91-96%，舊問題100%，證明可擴展至萬級積壓，然PR關閉僅0.3%，反映核心變更仍需謹慎。 原文：https://easyvibecoding.app/curated/940