Files

T

Paweł Domański 64944cf004 May 17, 2026, 11:40 PM

2026-05-18 06:40:19 +00:00

6.1 MiB

Raw Permalink Blame History

Jasne — mogę „przerobić” ten obrazek na czytelny diagram w formie tekstowej (np. Mermaid do wklejenia w Markdown / Notion / GitHub) albo jako nowy obrazek (czysty diagram). Na początek przepisałem zawartość z grafiki i zrobiłem z tego diagram.

1) Diagram w Mermaid (flowchart)

Wklej to np. do pliku .md albo edytora wspierającego Mermaid:

Visualization

flowchart TD A[Idea trigger from Slack/Telegram] --> B[Parse topic + intent] B --> C[X/Twitter discourse research] C --> D[Query internal KB context] D --> E[Video pitch semantic dedupe] E --> F{Similarity above 40%?} F -->|Yes| G[Block duplicate pitch] F -->|No| H[Build hooks + outline + sources] H --> I[Create Asana task]

Jeśli chcesz wersję bardziej „procesową” (np. z numeracją kroków, innymi kształtami), też zrobię.

2) Diagram jako PlantUML (alternatywa)

Jeśli korzystasz z PlantUML:

@startuml
start
:Idea trigger from Slack/Telegram;
:Parse topic + intent;
:X/Twitter discourse research;
:Query internal KB context;
:Video pitch semantic dedupe;
if (Similarity above 40%?) then (Yes)
  :Block duplicate pitch;
else (No)
  :Build hooks + outline + sources;
  :Create Asana task;
endif
stop
@enduml

3) Chcesz żebym wygenerował z tego nowy obrazek-diagram?

Mogę też wygenerować czysty obraz (np. jasne tło, firmowy styl, ikony, itp.).
Powiedz tylko:

Styl: minimalistyczny / korporacyjny / „hand-drawn” jak na obrazku
Kolory: czarno-białe / zgodne z brandingiem (jakie kolory?)
Format: poziomy / pionowy / kwadrat
Format pliku: PNG / SVG (SVG zwykle najlepsze do diagramów)

Jeśli napiszesz „zrób obrazek, styl X, format Y”, to od razu przygotuję wersję graficzną.

Jasne — to samo co poprzednio, czyli czysty diagram procesu przepisany z obrazu.

Poniżej masz diagram w Mermaid (flowchart), gotowy do wklejenia do Markdown / Notion / GitHub / Obsidian.

Diagram (Mermaid)

flowchart TD

%% Signal Collection
A1[YouTube Metrics]
A2[CRM Health]
A3[Churn Reliability]
A4[Social Growth]
A5[Slack Activity]
A6[Email Themes]
A7[Asana Backlog]
A8[X/Twitter Trends]
A9[Founder Meetings]
A10[HubSpot Pipeline]

A1 --> B
A2 --> B
A3 --> B
A4 --> B
A5 --> B
A6 --> B
A7 --> B
A8 --> B
A9 --> B
A10 --> B

%% Phase 1
B["Signal Collection (10+ sources)\n⬇\nCompact to Top 200 Signals by Confidence"]

B --> C["Phase 1: Extract\nAnalystAgent (Ops 4.6)\nScored insights + initial recommendations"]

%% Phase 2
C --> D1[Growth Strategist\nScalable growth,\nasymmetric upside]
C --> D2[Revenue Guardian\nMaximize revenue,\ncash flow protection]
C --> D3[Risk & Legal Operator\nExecutive readiness,\nbad scenario flags]
C --> D4[Team Dynamics Architect\nTeam health,\ncollaboration quality]

%% Phase 3
D1 --> E
D2 --> E
D3 --> E
D4 --> E

E["Phase 3: Consensus\nJudgeModerator (Ops 4)\nResolve disagreements\nFinal recommendation set"]
E --> F["Phase 4: Ranking & Delivery\nPriority score =\nImpact × Confidence\n(100+ confidence = 2×)"]

F --> G[Persist scored items to DB]
F --> H[Deliver digest to Telegram]

Co to przedstawia (krótko)

Wiele źródeł sygnałów → agregacja i redukcja do Top 200
Faza analityczna → wstępne insighty i rekomendacje
Panel ról decyzyjnych → różne perspektywy (wzrost, revenue, ryzyko, zespół)
Konsensus → jedna spójna rekomendacja
Ranking i dystrybucja → zapis do DB + digest

Jeśli chcesz, mogę:

✅ wygenerować obrazek-diagram (PNG / SVG)
✅ uprościć to do jednej osi decyzyjnej
✅ przerobić na diagram architektury systemowej
✅ przygotować wersję pod prezentację (slide-ready)

Daj znać w jakim formacie i stylu. Jasne — to samo co wcześniej, czyli przepisanie tego obrazu na czytelny diagram procesu.

Poniżej masz diagram w Mermaid (flowchart), wiernie odwzorowujący kroki z grafiki.

Diagram (Mermaid)

flowchart TD A[Natural-language request] B[Intent classification] C[Map endpoint + object type] D[Validate payload] E[Execute HubSpot API call] F[Return normalized summary]

A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
E --> F

Opis logiczny procesu

Natural-language request
Użytkownik wysyła zapytanie w języku naturalnym.
Intent classification
System rozpoznaje intencję (np. create, update, read, search).
Map endpoint + object type
Intencja mapowana jest na odpowiedni endpoint HubSpot i typ obiektu (contact, deal, company itd.).
Validate payload
Walidacja struktury, wymaganych pól i typów danych.
Execute HubSpot API call
Wykonanie faktycznego wywołania API.
Return normalized summary
Odpowiedź jest normalizowana i zwracana w spójnym formacie.

Jeśli chcesz, mogę:

✅ wygenerować czysty diagram jako obraz (PNG / SVG)
✅ rozbudować diagram o warunki błędów i retry logic
✅ przerobić to na diagram sekwencji (sequence diagram)
✅ dostosować pod architekturę MCP / tool-calling / agent framework

Wystarczy powiedzieć, w jakim formacie i stylu.

Okej — scalam oba obrazki w jeden spójny diagram procesu (Mermaid), z uwzględnieniem pętli „edycja → ponowna akceptacja”.

Diagram (Mermaid) — połączone w jedno

Visualization

flowchart TD %% --- Triggers / context --- subgraph T["How tasks get created (triggers)"] T1[Meeting happens\nFathom records transcript] T2[You say:\n“Add a task to follow up with X by Friday”] T3[Planning session\nBrainstorm next steps] end

%% --- Extraction & enrichment ---
T1 --> A[Claude extracts:\nactions, owners, deadlines]
T2 --> A
T3 --> A

A --> B["Cross-references with CRM:\nWho is this person?\nWhat company?"]
B --> C[Shows you the task list\nfor review and approval]

%% --- Approval decision ---
C --> D{You approve?}

%% --- If edit needed ---
D -->|Edit / No| E[You adjust priorities,\ndates, or wording]
E --> C

%% --- If approved ---
D -->|Yes| F[Tasks created in Todoist]
F --> G[Confirmation sent\nback to your chat]

Co ten połączony proces pokazuje (w skrócie)

Wejścia: spotkanie z transkrypcją, komenda w rozmowie, albo sesja planowania
Ekstrakcja: wyciągnięcie akcji / właścicieli / deadline’ów
Wzbogacenie: dopasowanie osób i firm w CRM
Kontrola użytkownika: lista zadań do przeglądu
Decyzja: akceptujesz → tworzy w Todoist i wraca potwierdzenie; nie akceptujesz → edytujesz i wracasz do przeglądu

Jeśli chcesz, mogę też przygotować:

wersję PlantUML,
wariant z obsługą błędów (brak matchu w CRM, brak ownera, konflikt terminów),
albo wersję „system design” (komponenty: transkrypcja → ekstraktor → enrichment → UI approve → integracja Todoist).

Jasne — kolejny diagram, przepisany z obrazu na jeden spójny flow (tak samo jak poprzednie).

Poniżej masz diagram w Mermaid, obejmujący ciche logowanie usage + zapytania ad‑hoc + raportowanie kosztów.

Diagram (Mermaid)

Visualization

flowchart TD

%% --- Background logging ---
subgraph BG["Runs silently in the background"]
    BG1[Every AI call gets logged\nResearch, analysis, images,\ncron jobs, all of it]
end

BG1 --> L[Usage log\nprovider, model, tokens,\ntask type, cost]

%% --- User questions ---
subgraph Q["You ask anytime"]
    Q1["How much did I spend this week?"]
    Q2["Which workflows cost the most?"]
    Q3[Show me the 30-day trend]
end

Q1 --> R
Q2 --> R
Q3 --> R
L --> R

%% --- Reporting ---
R[Claude queries the logs\nand generates a report]

R --> O1[Cost breakdown\nby task type and provider]
R --> O2[Spending trend\nover time]
R --> O3[Routing suggestions\nUse cheaper models\nfor simple tasks]

O3 --> S[Saves money without\nsacrificing quality]

Co ten proces pokazuje (w skrócie)

Automatyczne logowanie każdego wywołania AI (model, tokeny, koszt, typ zadania)
Zapytania na żądanie (koszt tygodniowy, najdroższe workflow, trendy)
Jedno źródło prawdy → raport generowany z logów
Wyniki raportu:
- rozbicie kosztów,
- analiza trendów,
- rekomendacje optymalizacyjne (routing modeli)
Efekt końcowy: realne oszczędności bez spadku jakości

Jeśli chcesz następny krok:

🔁 połączyć to z wcześniejszymi diagramami (task creation + API + cost control),
🧱 przerobić na diagram architektury systemowej (logs, storage, query layer),
📊 albo wygenerować obrazek-diagram (SVG/PNG) w spójnym stylu,

— daj tylko znać.

Pewnie — z tych dwóch grafik zrobię jedną, spójną reprezentację:

„Integrations Matrix” (kto do czego służy) oraz
„Scheduler / Jobs pattern” (co godzinę/dziennie/tygodniowo + wspólny wzorzec wykonania).

Poniżej masz to w dwóch formach: (A) diagram Mermaid + (B) tabela (czytelna “matrix”).

A) Diagram (Mermaid) — Integracje + harmonogram + wspólny wzorzec joba

Visualization

Jeśli chcesz, mogę dodać bardziej szczegółowe powiązania (np. „ED2 -> YouTube APIs + Asana task”, „FA -> Todoist”) — na razie zrobiłem mapowanie lekkie, żeby diagram był czytelny.

flowchart TD

%% ========================= %% Integrations / Services %% ========================= subgraph S["Integrations (How each service is used)"] TG["Telegram\nPrimary command + reporting interface (topic-routed)"] SL["Slack\nSecondary trigger surface (idea/KB workflows)"] GW[Google Workspace\nEmail/calendar ingestion, Drive backup workflows] AS[Asana\nLanding zone for researched content tasks] TD[Todoist\nPersonal execution / task lifecycle] HS[HubSpot\nCRM/CMS operations via API] YT[YouTube APIs\nMetrics collection and time-series tracking] XT[X/Twitter stack\nTrend and discourse research] FA[Fathom path\nMeeting insight/action extraction workflows] GH[GitHub\nAutomated sync across repos] GD[Google Drive\nBackup destination with retention policy] BR[Brave Search\nSupplemental web search] FC[Firecrawl / Apify\nContent extraction and transcript fallbacks] end

%% ========================= %% Schedules %% ========================= subgraph H["Scheduled automation (recurring jobs)"] subgraph H1["Every hour"] EH1[Sync code repos] EH2[Check CRM for changes] EH3[Scout for new signals] end

subgraph H2["Every day"]
  ED1[Ingest emails + calendar into CRM]
  ED2[Collect YouTube analytics and competitor data]
  ED3[Run platform health checks]
  ED4[Nightly business briefing from review council]
end

subgraph H3["Every week"]
  EW1[Synthesize daily notes into long-term memory]
  EW2[Run planning and reminder routines]
  EW3[Housekeeping: cleanup/pruning audits]
end

end

%% ========================= %% Common job pattern %% ========================= subgraph P["Every job follows the same pattern"] P1[Log start] P2[Execute task] P3[Log end\nstatus + summary] P4[Notify Telegram\nsuccess or failure] P5["Results visible in Telegram topics\n(without lifting a finger)"] P1 --> P2 --> P3 --> P4 --> P5 end

%% ========================= %% Connect schedules to pattern %% ========================= EH1 --> P1 EH2 --> P1 EH3 --> P1

ED1 --> P1 ED2 --> P1 ED3 --> P1 ED4 --> P1

EW1 --> P1 EW2 --> P1 EW3 --> P1

%% ========================= %% Map scheduled tasks to services (light coupling) %% ========================= EH1 -.uses.-> GH EH2 -.uses.-> HS EH3 -.uses.-> BR

ED1 -.uses.-> GW ED1 -.uses.-> HS ED2 -.uses.-> YT ED3 -.uses.-> SL ED4 -.uses.-> TG

EW1 -.uses.-> GW EW2 -.uses.-> TG EW3 -.uses.-> GD

%% ========================= %% Reporting/interaction hub %% ========================= P4 --> TG

B) “Integrations Matrix” jako tabela (wiernie przepisana)

Service	Workflow role
Telegram	Primary command + reporting interface (topic-routed)
Slack	Secondary trigger surface (idea/KB workflows)
Google Workspace	Email/calendar ingestion, Drive backup workflows
Asana	Landing zone for researched content tasks
Todoist	Personal execution / task lifecycle
HubSpot	CRM/CMS operations via API
YouTube APIs	Metrics collection and time-series tracking
X/Twitter stack	Trend and discourse research
Fathom path	Meeting insight/action extraction workflows
GitHub	Automated sync across repos
Google Drive	Backup destination with retention policy
Brave Search	Supplemental web search
Firecrawl / Apify	Content extraction and transcript fallbacks

Chcesz, żebym to scalił jeszcze mocniej?

Mogę zrobić jedną z dwóch wersji:

“System architecture” (warstwy: triggers → orchestration → integrations → storage → reporting)
“Ops view” (observability: log start/end, metryki, alerting, retry, DLQ)

Napisz tylko: architektura czy ops, i czy ma być w Mermaid czy PlantUML.

Jasne — da się to zrobić dużo czytelniej 🙂 Największy problem w poprzedniej wersji to „pajęczyna” połączeń. Poprawię to tak, żeby:

Integracje były zebrane jako „katalog” (bez miliona strzałek),
Harmonogram był osobno (co godzinę / codziennie / co tydzień),
a wspólny wzorzec joba był centralny i prosty,
połączenia między tymi częściami były minimalne i logiczne.

Poniżej masz 2 warianty Mermaid:

widok wysokopoziomowy (najczytelniejszy)
widok bardziej szczegółowy (ale nadal schludny)

1) Widok wysokopoziomowy (polecam)

Ten diagram pokazuje “jak to działa” bez wchodzenia w mapowanie każdej usługi do każdego joba.

Visualization

flowchart TB %% ========== %% SCHEDULES %% ========== subgraph SCH["Scheduler (recurring jobs)"] direction LR H[Every hour] D[Every day] W[Every week] end

%% ================== %% COMMON JOB PATTERN %% ================== subgraph PAT["Common job pattern (applies to every run)"] direction LR P1[Log start] --> P2[Execute task] --> P3["Log end\n(status + summary)"] --> P4["Notify Telegram\n(success/failure)"] end

%% ================== %% OUTPUT / REPORTING %% ================== OUT[Results visible in Telegram topics] %% INTEGRATIONS CATALOG %% ================== subgraph INT["Integrations (service roles)"] direction LR TG[Telegram\nCommands + reporting] SL[Slack\nSecondary triggers] GW[Google Workspace\nEmail/calendar ingestion + backups] HS[HubSpot\nCRM/CMS via API] AS[Asana\nResearched content tasks] TD[Todoist\nPersonal execution] YT[YouTube APIs\nMetrics + time-series] XT[X/Twitter\nTrends + discourse research] FA[Fathom\nMeeting insight/action extraction] GH[GitHub\nRepo sync] GD[Google Drive\nBackup + retention] BR[Brave Search\nSupplemental web search] FC[Firecrawl/Apify\nContent extraction + transcript fallbacks] end

%% ========== %% FLOW %% ========== H --> PAT D --> PAT W --> PAT

P4 --> OUT

%% Optional: show that jobs use integrations (no spaghetti) PAT -.uses.-> INT OUT --> TG

Dlaczego to jest czytelniejsze?

Integracje są “słownikiem” ról, a nie siecią połączeń.
Harmonogram → wzorzec joba → wynik w Telegramie jest jasny w 3 krokach.
Jest tylko jedno “meta-połączenie” PAT -.uses.-> INT, zamiast kilkunastu strzałek.

2) Widok szczegółowy (z zadaniami per częstotliwość, nadal bez pajęczyny)

Tu rozpisuję listę zadań w każdej częstotliwości, ale integracje nadal są podpięte tylko tam, gdzie to naprawdę pomaga zrozumieć.

Visualization

flowchart TB

%% ================== %% COMMON JOB PATTERN %% ================== subgraph PAT["Common job pattern (for each job run)"] direction LR P1[Log start] --> P2[Execute task] --> P3["Log end\n(status + summary)"] --> P4["Notify Telegram\n(success/failure)"] end P4 --> OUT[Results visible in Telegram topics]

%% ========== %% HOURLY %% ========== subgraph H["Every hour"] direction TB H1[Sync code repos] H2[Check CRM for changes] H3[Scout for new signals] end

%% ========== %% DAILY %% ========== subgraph D["Every day"] direction TB D1[Ingest emails + calendar into CRM] D2[Collect YouTube analytics\n+ competitor data] D3[Run platform health checks] D4["Nightly business briefing\n(from review council)"] end

%% ========== %% WEEKLY %% ========== subgraph W["Every week"] direction TB W1[Synthesize daily notes\ninto long-term memory] W2[Planning + reminder routines] W3[Housekeeping:\ncleanup/pruning audits] end

%% Connect each job list to the common pattern H1 --> P1 H2 --> P1 H3 --> P1 D1 --> P1 D2 --> P1 D3 --> P1 D4 --> P1 W1 --> P1 W2 --> P1 W3 --> P1

%% ================== %% INTEGRATIONS (minimal but useful mapping) %% ================== subgraph INT["Key integrations (where they matter in schedules)"] direction LR GH[GitHub] HS[HubSpot] GW[Google Workspace] YT[YouTube APIs] BR[Brave Search] GD[Google Drive] TG[Telegram] end

%% Minimal links (only the most illustrative ones) H1 -.-> GH H2 -.-> HS H3 -.-> BR

D1 -.-> GW D1 -.-> HS D2 -.-> YT W3 -.-> GD

P4 --> TG

Dodatkowe poprawki czytelności (mogę wdrożyć od ręki)

Jeśli powiesz „tak”, to zrobię jeszcze lepszą wersję w Twoim stylu:

Kolory i klasy (np. harmonogram = niebieski, pattern = zielony, integracje = szare)
Ikony / emoji (📅 scheduler, 🧾 logi, 🔔 notyfikacje, 🔌 integracje)
Dwa poziomy szczegółowości w jednym pliku (Overview + Detailed)

Pytanie (żeby trafić idealnie)

Wolisz, żeby finalnie diagram był:

bardziej “architektura/system design” (warstwy, komponenty, przepływ danych), czy
bardziej “ops/runbook” (logowanie, retry, alerty, statusy, SLA)?

Napisz jedno słowo: architektura albo ops, a ja dopracuję wariant docelowy.

Jasne — poniżej masz czytelny diagram procesu, przepisany z tego obrazu i uporządkowany logicznie. Bez dodatkowych komentarzy, dokładnie jak wcześniej.

Diagram (Mermaid) — Backup & Recovery

Visualization

flowchart TB

%% ===================== %% WHAT GETS PROTECTED %% ===================== subgraph W["What gets protected"] direction LR W1[CRM] W2[Knowledge Base] W3[Video Pitch DB] W4[Analytics] W5[Business Analysis] W6[Cron Logs] W7[Automated Backups\nTimestamped snapshots\nwith manifest] end

%% ===================== %% STORAGE & SYNC %% ===================== GD[Google Drive\nRetention policy enabled\nOld backups auto-pruned] CR[Code Repo\nAuto-synced via hourly git push] GH[GitHub\nAlways up to date]

W --> GD W3 --> GD W6 --> GD

CR --> GH

%% ===================== %% FAILURE / RECOVERY %% ===================== subgraph R["If something goes wrong"] direction LR R1[Pull backup from Drive] R2[Restore to original paths] R3[Verify CRM,\nKB, gateway jobs] R4[Back online] end

GD --> R1 R1 --> R2 --> R3 --> R4

Co ten diagram pokazuje (w skrócie)

Zakres ochrony: dane operacyjne, wiedza, analityka, logi i bazy
Backup: automatyczne, wersjonowane snapshoty z manifestem
Retencja: Google Drive z automatycznym pruningiem starych kopii
Kod: repozytoria synchronizowane godzinowo i spójne z GitHubem
Recovery: prosty, liniowy proces przywracania i weryfikacji

Jeśli chcesz:

wersję jeszcze bardziej minimalistyczną (1 ekran)
albo wariant “architecture view” vs “ops / disaster recovery view”

— daj znać, w którą stronę iść.

Jasne — poniżej masz czytelny, uproszczony diagram procesu, przepisany z obrazu i uporządkowany logicznie, tak jak w poprzednich krokach.

Diagram (Mermaid) — uczenie się w czasie bez retrainingu

Visualization

flowchart TD

%% ==========
%% DAILY INPUTS
%% ==========
subgraph DAY["During the day"]
    D1[Conversations with you]
    D2[Tasks completed]
    D3[Mistakes made]
end

%% ==========
%% DAILY CAPTURE
%% ==========
N[Daily Notes\nRaw capture of everything that happened]

D1 --> N
D2 --> N
D3 --> N

%% ==========
%% LEARNINGS
%% ==========
L[Learnings /\nCorrective patterns\nso mistakes don't repeat]

D3 --> L

%% ==========
%% SYNTHESIS
%% ==========
W[Weekly Synthesis\nDistill patterns and preferences]

N --> W

%% ==========
%% LONG-TERM MEMORY
%% ==========
M[Long-Term Memory\nStable preferences,\nlearned behaviors]

W --> M
L --> M

%% ==========
%% OUTCOME
%% ==========
O[System gets better over time\nwithout being retrained]

M --> O

Jak to czytać (krótko i jasno)

1. Wejścia dzienne

rozmowy,
wykonane zadania,
popełnione błędy.

2. Daily Notes
→ pełny, surowy zapis dnia (bez interpretacji).

3. Weekly Synthesis
→ destylacja wzorców i preferencji z wielu dni.

4. Learnings / Corrective patterns
→ bezpośrednie wnioski z błędów, żeby się nie powtarzały.

5. Long-Term Memory
→ stabilne preferencje i wyuczone zachowania.

6. Efekt końcowy
→ system poprawia się w czasie, bez ponownego trenowania modelu.

Jeśli chcesz, mogę:

✅ połączyć ten diagram z schedulerem (daily / weekly jobs),
✅ zrobić wersję architektury pamięci (short‑term / mid‑term / long‑term),
✅ albo uprościć go do jednego slajdu pitchowego.

Powiedz tylko, w którą stronę idziemy.

Jasne — zrobiłem pełny pakiet:
✅ kolory i klasy (spójny styl), ✅ ikony/emoji, ✅ 2 poziomy szczegółowości w jednym pliku (Overview + Detailed), ✅ dodatkowo oddzielny widok “OPS/Runbook” (logi, retry, alerty, koszty).

Poniżej masz gotowy “wkład” do jednego pliku .md — po prostu kopiuj/wklej.

1) OVERVIEW — Architektura (najczytelniejszy widok)

Visualization

%%{init: { "theme": "base", "themeVariables": { "background": "#0b0f14", "primaryColor": "#111827", "primaryTextColor": "#e5e7eb", "primaryBorderColor": "#374151", "lineColor": "#9ca3af", "secondaryColor": "#0f172a", "tertiaryColor": "#111827", "fontFamily": "Inter, ui-sans-serif, system-ui" } }}%% flowchart TB

%% ===== Styles ===== classDef trigger fill:#1f2937,stroke:#60a5fa,color:#e5e7eb,stroke-width:1px; classDef schedule fill:#0f172a,stroke:#38bdf8,color:#e5e7eb,stroke-width:1px; classDef pattern fill:#052e2b,stroke:#34d399,color:#e5e7eb,stroke-width:1px; classDef integ fill:#111827,stroke:#a78bfa,color:#e5e7eb,stroke-width:1px; classDef store fill:#111827,stroke:#f59e0b,color:#e5e7eb,stroke-width:1px; classDef output fill:#111827,stroke:#f472b6,color:#e5e7eb,stroke-width:1px;

%% ===== Layers ===== subgraph TRIG["🧲 Triggers / wejścia"] direction LR T1["💬 Telegram\nkomendy + raportowanie"] T2["🧵 Slack\npoboczne triggery"] T3["📝 Fathom\ntranskrypcje/akcje ze spotkań"] end class T1,T2,T3 trigger;

subgraph SCH["⏱️ Scheduler (cykliczne joby)"] direction LR S1["🕐 Co godzinę"] S2["📅 Codziennie"] S3["📆 Co tydzień"] end class S1,S2,S3 schedule;

subgraph RUN["🧠 Orkiestracja (wspólny wzorzec uruchomienia)"] direction LR P1["🧾 Log start"] --> P2["⚙️ Execute task"] --> P3["✅/❌ Log end\nstatus + summary"] --> P4["🔔 Notify Telegram\nsuccess/failure"] end class P1,P2,P3,P4 pattern;

subgraph DATA["🗄️ Dane / storage"] direction LR D1["📊 Usage logs\n(provider/model/tokens/cost)"] D2["🧩 Operacyjne DB\nwyniki jobów / stany"] end class D1,D2 store;

subgraph INT["🔌 Integrations (katalog ról)"] direction LR I1["📎 Google Workspace\nmail/kalendarz + backup"] I2["🏢 HubSpot\nCRM/CMS via API"] I3["✅ Todoist\npersonal execution"] I4["📋 Asana\nlanding zone dla research"] I5["📈 YouTube APIs\nmetryki + time-series"] I6["🐦 X/Twitter\ntrendy + dyskurs"] I7["🐙 GitHub\nsync repo"] I8["🗃️ Google Drive\nretencja/backup"] I9["🔎 Brave Search\nweb search (uzupełniająco)"] I10["🧰 Firecrawl/Apify\nekstrakcja treści/fallbacki"] end class I1,I2,I3,I4,I5,I6,I7,I8,I9,I10 integ;

OUT["📌 Wyniki widoczne w Telegram topics\n(bez ręcznej roboty)"] class OUT output;

%% ===== Connections (minimum, no spaghetti) ===== TRIG --> RUN SCH --> RUN RUN --> DATA RUN -.używa.-> INT RUN --> OUT OUT --> T1

Co tu zyskujesz: zero pajęczyn, jasne warstwy, i od razu widać “centrum” (wzorzec uruchomienia).

2) DETAILED — Harmonogram (co godzinę / dzień / tydzień) + ten sam wzorzec

Visualization

%%{init: { "theme": "base", "themeVariables": { "background": "#0b0f14", "primaryColor": "#111827", "primaryTextColor": "#e5e7eb", "primaryBorderColor": "#374151", "lineColor": "#9ca3af", "fontFamily": "Inter, ui-sans-serif, system-ui" } }}%% flowchart TB

classDef job fill:#0f172a,stroke:#38bdf8,color:#e5e7eb,stroke-width:1px; classDef pattern fill:#052e2b,stroke:#34d399,color:#e5e7eb,stroke-width:1px; classDef integ fill:#111827,stroke:#a78bfa,color:#e5e7eb,stroke-width:1px; classDef output fill:#111827,stroke:#f472b6,color:#e5e7eb,stroke-width:1px;

%% Common pattern (single place) subgraph PAT["🧠 Common job pattern (dla każdego uruchomienia)"] direction LR P1["🧾 Log start"] --> P2["⚙️ Execute task"] --> P3["✅/❌ Log end\nstatus + summary"] --> P4["🔔 Notify Telegram\nsuccess/failure"] end class P1,P2,P3,P4 pattern;

OUT["📌 Wyniki w Telegram topics"] class OUT output; P4 --> OUT

%% Schedules subgraph H["🕐 Every hour"] direction TB H1["🐙 Sync code repos"]:::job H2["🏢 Check CRM for changes"]:::job H3["🔎 Scout for new signals"]:::job end

subgraph D["📅 Every day"] direction TB D1["📎 Ingest emails + calendar into CRM"]:::job D2["📈 Collect YouTube analytics\n+ competitor data"]:::job D3["🩺 Run platform health checks"]:::job D4["🗞️ Nightly business briefing\n(from review council)"]:::job end

subgraph W["📆 Every week"] direction TB W1["🧠 Synthesize daily notes\ninto long-term memory"]:::job W2["🗓️ Planning + reminder routines"]:::job W3["🧹 Housekeeping:\ncleanup/pruning audits"]:::job end

%% Connect all jobs into the same pattern entrypoint H1 --> P1 H2 --> P1 H3 --> P1 D1 --> P1 D2 --> P1 D3 --> P1 D4 --> P1 W1 --> P1 W2 --> P1 W3 --> P1

%% Minimal, illustrative integrations (no clutter) subgraph K["🔌 Key integrations (tylko tam, gdzie to wyjaśnia sens)"] direction LR I_GH["🐙 GitHub"]:::integ I_HS["🏢 HubSpot"]:::integ I_GW["📎 Google Workspace"]:::integ I_YT["📈 YouTube APIs"]:::integ I_BR["🔎 Brave Search"]:::integ I_GD["🗃️ Google Drive"]:::integ I_TG["💬 Telegram"]:::integ end

H1 -.-> I_GH H2 -.-> I_HS H3 -.-> I_BR

D1 -.-> I_GW D1 -.-> I_HS D2 -.-> I_YT

W3 -.-> I_GD

P4 --> I_TG

Czytelność: masz listy jobów, ale integracje są podpięte tylko “tam, gdzie pomagają”, a nie wszędzie.

3) OPS / RUNBOOK — logowanie, retry, alerty, koszty (widok operacyjny)

To jest wersja “co się dzieje, gdy coś pójdzie nie tak” + “jak kontrolujemy koszty”.

Visualization

%%{init: { "theme": "base", "themeVariables": { "background": "#0b0f14", "primaryColor": "#111827", "primaryTextColor": "#e5e7eb", "primaryBorderColor": "#374151", "lineColor": "#9ca3af", "fontFamily": "Inter, ui-sans-serif, system-ui" } }}%% flowchart TB

classDef core fill:#052e2b,stroke:#34d399,color:#e5e7eb,stroke-width:1px; classDef obs fill:#111827,stroke:#f59e0b,color:#e5e7eb,stroke-width:1px; classDef alert fill:#1f2937,stroke:#fb7185,color:#e5e7eb,stroke-width:1px; classDef cost fill:#111827,stroke:#60a5fa,color:#e5e7eb,stroke-width:1px; classDef out fill:#111827,stroke:#f472b6,color:#e5e7eb,stroke-width:1px;

A["⚙️ Job run starts"]:::core B["🧾 Log start\n(job id, inputs, trace)"]:::obs C["🔁 Execute task"]:::core D{"❓ Success?"}:::core E["✅ Log end\n(status=success, summary)"]:::obs F["❌ Log end\n(status=failure, error)"]:::obs G["🔄 Retry policy\n(backoff + max attempts)"]:::obs H["🧯 Escalate / Alert\n(when retries exhausted)"]:::alert I["🔔 Notify Telegram\nsuccess/failure + short summary"]:::out

A --> B --> C --> D D -->|Yes| E --> I D -->|No| F --> G G -->|Retry| C G -->|Stop| H --> I

%% Cost & reporting lane subgraph COST["💸 Cost control & reporting"] direction TB C1["📊 Usage log\nprovider/model/tokens/cost/task type"]:::cost C2["🧠 Query logs + generate report"]:::cost C3["📉 Cost breakdown\nby task type/provider"]:::cost C4["📈 30-day spending trend"]:::cost C5["🧭 Routing suggestions\ncheaper models for simple tasks"]:::cost C6["💰 Save money\nwithout sacrificing quality"]:::cost C1 --> C2 --> C3 C2 --> C4 C2 --> C5 --> C6 end

%% Connect ops to cost B -.-> C1 E -.-> C1 F -.-> C1

4) (Opcjonalnie) “Integrations Matrix” w wersji czytelnej (bez diagramu)

Jeśli chcesz mieć to też jako szybki “legend” w dokumencie:

Telegram — główne komendy + raportowanie (topic-routed)
Slack — poboczne triggery (idea/KB workflows)
Google Workspace — ingest mail/kalendarz + backup Drive
Asana — landing zone na taski z researchu
Todoist — wykonanie osobiste / lifecycle tasków
HubSpot — operacje CRM/CMS przez API
YouTube APIs — metryki + time-series
X/Twitter — trendy + research dyskursu
Fathom — insighty/akcje ze spotkań
GitHub — sync repo
Google Drive — backup + retencja
Brave Search — web search (uzupełniająco)
Firecrawl/Apify — ekstrakcja treści + fallbacki transkryptów

Jak tego używać (praktycznie)

GitHub / GitLab / Obsidian: wklej Mermaid bezpośrednio do Markdown.
Notion: jeśli Mermaid nie renderuje natywnie, możesz wkleić do narzędzia/plugina wspierającego Mermaid albo trzymać jako “source of truth” w repo.

Co mogę dopracować jeszcze bardziej (bez dodatkowych pytań-kroków)

Jeśli napiszesz tylko jedno zdanie z preferencją, dopasuję styl:

tryb jasny vs ciemny (teraz jest ciemny jak na Twoich screenshotach),
naming pod Twoją domenę (np. “Agent”, “Orchestrator”, “Pipeline”),
dokładniejsze mapowanie jobów → integracje (ale nadal bez bałaganu),
lub przygotuję SVG/PNG w spójnym stylu (prezentacyjnie).

Chcesz, żebym zrobił wersję jasną (light theme) obok tej ciemnej, czy zostajemy przy ciemnej?

Jasne — zajmuję się tym i przerabiam ten schemat na bardziej czytelny diagram (w dwóch wariantach: overview + szczegółowy), zachowując sens z obrazka.

1) Wersja czytelna (Overview) — „jak to działa w 10 sekund”

Visualization

flowchart LR A["Mac Studio\n(wherever you are)"] --> B["MacBook Air\n(always-on, at home)\nClaude runs here 24/7"]

subgraph Access["Remote access paths"] direction TB X[Cursor SSH Remote] Y[Direct SSH Terminal] Z["TeamViewer (fallback)"] end

A --> X A --> Y A --> Z X --> B Y --> B Z --> B

B --> C["Development flow\n(isolated changes)"] C --> D[Live runtime stays stable\nthe whole time]

Dlaczego to jest czytelniejsze?

Pokazuje jeden główny przepływ: Twoje urządzenie → zdalny host → development flow
Ścieżki dostępu są w jednym bloku, bez “pajęczyny”.

2) Wersja szczegółowa — z krokami dev-flow + “Fast Ops”

Visualization

flowchart TB

%% --- Access / compute layout --- subgraph LEFT["Remote work setup"] direction LR

A["Mac Studio\n(wherever you are)"]

subgraph ACCESS["Ways to connect"]
  direction TB
  X[Cursor SSH Remote]
  Y[Direct SSH Terminal]
  Z["TeamViewer\n(fallback)"]
end

B["MacBook Air\n(always-on, at home)\nClaude runs here 24/7"]

A --> X --> B
A --> Y --> B
A --> Z --> B

end

%% --- Dev flow --- subgraph DEV["Development flow"] direction TB D1["1) Work in isolated git worktree\nChanges don't affect live system"] D2["2) Make targeted edits\nNew skills, prompt tweaks, bug fixes"] D3["3) Run validation scripts\nCheck logs, verify behavior"] D4["4) Commit and sync\nHourly auto-push or manual"] D1 --> D2 --> D3 --> D4 end

%% --- Fast ops --- subgraph OPS["Fast Ops (SSH Terminal)"] direction LR O1[Tail logs] O2[Query cron DB] O3[Restart services] end

%% --- Stability note --- NOTE[Live runtime stays stable\nthe whole time] B --> DEV B --> OPS DEV --> NOTE

3) Małe usprawnienia czytelności (opcjonalnie, ale mocno polecam)

Jeśli chcesz dopracować diagram pod prezentację / dokumentację, to świetnie działają te zabiegi:

Nazwij role, nie urządzenia (np. „Remote Client”, „Always‑on Host”)
Rozdziel warstwy: Access → Execution Host → Dev Flow → Ops
Dodaj legendę (np. linia pełna = główny przepływ, przerywana = akcje ops)

Mogę też przygotować wersję z kolorami i klasami Mermaid (bardzo poprawia skanowanie wzrokiem), jeśli używasz renderera, który wspiera classDef.

Jak chcesz to finalnie używać?

Powiedz mi proszę jedno:

wolisz wersję „overview” (na wiki) czy „detailed” (do runbooka),
i czy ma być w Mermaid (jak wyżej) czy w PlantUML?

Zrobię wtedy finalną, „produkcyjną” wersję w dokładnie takim formacie.

Pewnie — z tych screenów da się złożyć spójny WORKSPACE.md, a brakujące fragmenty uzupełnię konsekwentnie na podstawie diagramów, które wcześniej wygenerowaliśmy (integracje + cron pattern + cost/usage logging + task creation / NL→API).

Poniżej masz gotowy, czytelny draft do wklejenia jako WORKSPACE.md (Markdown). Tam gdzie w screenach były urwane linie albo brakowało kontekstu, uzupełniłem w oparciu o wcześniejsze diagramy — oznaczam to dyskretnie jako (z diagramów), żeby było jasne co jest dopisane.

WORKSPACE.md — Full Feature Inventory

Everything built on top of the base OpenClaw platform. Canonical reference for what exists, where it lives, and how it works.

#architecture-overview
#openclaw-platform-configuration
#crm-system
#fathom-meeting-integration
#skills
#tools
#shared-modules
#scripts--automations
#cron-jobs
#memory-system
#integrations
#databases
#environment-variables
#test-infrastructure
#configuration-files
#other-directories

Architecture Overview

The workspace is a monorepo-style project layered on top of OpenClaw. The base platform provides the agent framework, gateway, and skill system. Everything below is custom.

clawd/
├─ crm/                  # Personal CRM (git submodule – openclaw-crm repo)
├─ data/                 # Workspace databases (cron-log, video-pitches, business-meta-analysis)
├─ docs/                 # Setup guides (Slack, workspace file organization)
├─ life/                 # (empty directory, reserved for future use)
├─ memory/               # Daily notes, state files, reference data
├─ reference/            # Static reference data (recycling, competitors)
├─ scripts/              # Shell automation scripts
├─ shared/               # Shared Node.js utility modules
├─ skills/               # OpenClaw skills (15 installed)
├─ skills-preview/       # Skills in development (2)
├─ state/                # Mutable runtime state files
├─ tests/                # Test suite (unit, integration, skill, tool, script tests)
├─ tools/                # Standalone utility scripts and databases
├─ youtube-analysis/     # YouTube competitor analysis and content strategy
├─ awesome-openclaw-usecases/  # Community use case documentation
├─ .learnings/           # Self-improvement corrections and learnings
└─ [root .md files]      # Core config (AGENTS, TOOLS, MEMORY, SOUL, etc.)

Key patterns

SQLite for all persistent local data (WAL mode, foreign keys).
Vector embeddings used for semantic search:
- gemini-embedding-001 (768-dim) or
- text-embedding-3-small (1536-dim)
Telegram is the primary notification and interaction channel.
All cron jobs are logged to a central database with Telegram success/failure notifications. (z diagramów + screenów)
Shared modules (shared/) contain common functionality used across tools & skills.
gog CLI is used for Google Workspace access (Gmail, Calendar, Drive, etc.).

OpenClaw Platform Configuration

Config location

Config location: ~/.openclaw/
Gateway launchd: ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.gateway.plist
Version: 2026.2.9 (as of Feb 9, 2026)

Gateway

Port: 18789
Mode: Local (loopback only — not exposed to network)
Auth: Token-based
Tailscale: Off
Logs:
- ~/.openclaw/logs/gateway.log
- ~/.openclaw/logs/gateway.err.log
Binary: /opt/homebrew/lib/node_modules/openclaw/dist/index.js
Launchd: RunAtLoad + KeepAlive (auto-restart)

Model Providers

Provider	Models	Context	Pricing
Anthropic	Opus 4.6 (primary), Sonnet 4.5, Haiku 4.5	200K (1M via API tier 4+)	Pay-per-token
Google	Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash	2M / 1M	Free
xAI	Grok Beta	131K	$5/$15 per 1M tokens

Model fallback chain

Main: Opus → Sonnet → Gemini Pro → Gemini Flash → Haiku
Subagents: Sonnet → Gemini Flash → Haiku → Gemini Pro

Agent Settings

Primary model: anthropic/claude-opus-4-6
Max concurrent agents: 4
Max concurrent subagents: 8
Subagent primary model: Sonnet 4.5
Context pruning: cache-ttl mode, 1h TTL
Heartbeat interval: 1 hour
Memory backend: builtin (Gemini embeddings)
CLI backend: Cursor agent at ~/.local/bin/agent

Plugins

Plugin	Status	Purpose
`telegram`	Enabled	Telegram channel integration
`slack`	Enabled	Slack channel integration (socket mode)
`google-gemini-cli-auth`	Enabled	Google Gemini CLI authentication
`memory-core`	Enabled	Core memory backend
`memory-lancedb`	Disabled	Alternative memory backend

Channels

Telegram: DM policy “pairing”, group allowlist, partial stream mode
Slack: Socket mode, allowlist policy, history limit 50

Skill Management

Skills installed via clawdhub CLI
Install directory: ~/clawd/skills/
Lock file: ~/clawd/.clawdhub/lock.json (tracks installed versions)
Skills discovered via SKILL.md files in skill directories

CRM System

Location: crm/ (git submodule — separate repo: openclaw-crm)
Database: ~/clawd/crm/data/contacts.db
Skill interface: skills/crm-query/
Stats: ~1143 contacts tracked

Utilities (`crm/src/utils/`)

gog-runner.js — Wrapper for gog CLI with retry/backoff
openclaw-wake.py — Wake OpenClaw for notifications
string-similarity.js — String similarity calculations for contact matching

Natural Language Queries

Supports queries like “What do I know about Mark?” via intent detection and semantic search over context embeddings.

Accessed through:

the crm-query skill, or
Telegram (topic 709).

Launched Services

Plist	Schedule	Purpose
`ai.openclaw.crm-sync.plist`	Daily 8am PST	Contact discovery from email/calendar
`ai.openclaw.fathom-sync.plist`	4pm PST	Fathom meeting poll

Fathom Meeting Integration

Location: crm/src/fathom/

What it does

Automatically processes Fathom meeting recordings into:

CRM contacts
interactions
context entries
action items

…with an approval workflow. (spójne z wcześniejszym diagramem “task approval → Todoist”)

Skills

(W screenach jest informacja o “15 installed” + “2 in development”.)

Installed skills live under: skills/
Skills in development live under: skills-preview/
Skills are discovered via SKILL.md, installed & versioned via .clawdhub/lock.json

(z diagramów, uzupełnienie logiczne) Typowe klasy umiejętności:

CRM query / enrichment
Meeting action extraction (Fathom)
Web research (Brave + extractors)
Scheduling / cron execution
Cost & usage reporting

Tools

(z diagramu “Natural-language request → HubSpot API call”, dopasowane do integracji HubSpot)

Zestaw narzędzi jest używany do:

mapowania intencji → endpoint + object type,
walidacji payloadu,
wykonania wywołania API (np. HubSpot),
zwrócenia znormalizowanego podsumowania.

Shared Modules

shared/ — wspólne moduły Node.js wykorzystywane przez wiele skill’i i automatyzacji:
- logowanie / telemetry
- retry/backoff
- normalizacja danych
- helpery do integracji

Scripts & Automations

scripts/ — skrypty automatyzujące:
- uruchomienia cykliczne
- housekeeping
- synchronizacje repo / danych

Cron Jobs

Schedules (z diagramów)

Every hour

Sync code repos
Check CRM for changes
Scout for new signals

Every day

Ingest emails + calendar into CRM
Collect YouTube analytics and competitor data
Run platform health checks
Nightly business briefing (from review council)

Every week

Synthesize daily notes into long-term memory
Run planning and reminder routines
Housekeeping: cleanup/pruning audits

Every job follows the same pattern (z diagramów)

Log start
Execute task
Log end (status + summary)
Notify Telegram (success/failure)
Results visible in Telegram topics (bez ręcznej roboty)

Memory System

How it works

Heartbeat tracking: Checks stored in heartbeat-state.json with timestamps for each check type
Task history: Append-only format, one section per task, never edited after writing

Integrations

Integrations Matrix (z poprzedniego diagramu + tabeli)

Service	Workflow role
Telegram	Primary command + reporting interface (topic-routed)
Slack	Secondary trigger surface (idea/KB workflows)
Google Workspace	Email/calendar ingestion, Drive backup workflows
Asana	Landing zone for researched content tasks
Todoist	Personal execution / task lifecycle
HubSpot	CRM/CMS operations via API
YouTube APIs	Metrics collection and time-series tracking
X/Twitter stack	Trend and discourse research
Fathom path	Meeting insight/action extraction workflows
GitHub	Automated sync across repos
Google Drive	Backup destination with retention policy
Brave Search	Supplemental web search
Firecrawl / Apify	Content extraction and transcript fallbacks

Group ID: -1003725393532
Primary interface for:
- CRM queries
- notifications
- approvals
- cron updates

Topics

Topic	ID	Purpose
AI Tweets	225	Curating and drafting AI tweets
Video Ideas	366	Automated video idea scouting and pitch delivery
Config	403	OpenClaw configuration and system management
Earnings	694	Financial tracking (revenue, sponsorships, YouTube earnings)
Personal CRM	709	Contact management, relationship tracking, follow-up nudges
Updates	1051	General status updates and announcements
Cron Updates	1126	Automated cron job success/failure notifications
Knowledge Base	1173	KB ingestion and querying notifications

Media handling: Download to /tmp/openclaw-media/, include MEDIA:<path> in reply, delete temp after.

Databases

Workspace-wide databases (SQLite with WAL mode):

data/cron-log.db — Cron job run history
data/video-pitches.db — Video pitch ideas with embeddings

CRM database:

crm/data/contacts.db — CRM contacts storage

Environment Variables

(Nie widać pełnej listy na screenach, więc zostawiam bezpieczny szablon.)

Typowo:

tokens do providerów modeli
token do gateway auth
integracyjne (Telegram bot token, Slack app token, HubSpot API key)
ścieżki do logów / DB

Jeśli wkleisz fragment z sekcji “Environment Variables”, uzupełnię 1:1.

Test Infrastructure

tests/ — unit/integration tests dla:
- skills
- tools
- scripts

Configuration Files

~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.gateway.plist — gateway launchd
ai.openclaw.crm-sync.plist — CRM daily sync
ai.openclaw.fathom-sync.plist — Fathom sync
~/.openclaw/* — platform config + logs

Other Directories

`docs/`

OPUS-PROMPTING-GUIDE.md — Opus 4.6 prompting best practices (consult before writing/editing prompts)
SLACK-SETUP.md — Slack integration setup with security model
slack-config-snippet.json — Slack config example

`reference/`

File	Purpose
`recycling.md`	Mill Valley recycling schedule (alternating weeks)
`youtube-competitors.md`	Competitor monitoring reference (Theo, Wes Roth, AI Search)

`.learnings/`

Captured corrections and learnings for the self-improving agent.
Currently contains one entry: asana_link_workflow (how to handle “put link in Asana” requests).

`state/`

Mutable runtime state files. Contains README.md with guidelines for state file usage.

`.clawdhub/`

Skill registry lock file: lock.json tracking installed skill versions and installation timestamps.

`youtube-analysis/`

YouTube competitor analysis and content strategy data.

File	Purpose
`fetch-competitors.py`	Fetches competitor YouTube data using `yt-dlp`
`video-data.json`	Competitor video metadata
`transcripts.json`	Competitor video transcripts
`complete_transcripts.md`	Full transcript analysis
`transcript-analysis-summary.md`	Transcript analysis summary
`SUCCESS-BLUEPRINT-GEMINI.md`	Content success blueprint (Gemini analysis)
`SUCCESS-BLUEPRINT-OPUS.md`	Content success blueprint (Opus analysis)
`VIDEO-IDEAS.md`	Generated video ideas
`VIDEO-IDEAS-TRENDING.md`	Trending video ideas

`awesome-openclaw-usecases/`

Community use case documentation (10 documented use cases), e.g.:

Daily Reddit digest
earnings tracker
health symptom tracker
inbox declutter
knowledge base RAG
multi-channel assistant
overnight mini-app builder
personal CRM
X account analysis
YouTube content pipeline

(Optional) Cost & Usage Logging (z diagramów — uzupełnienie braków)

Runs silently in the background:

every AI call gets logged (research, analysis, images, cron jobs, all of it)

Usage log captures:

provider, model, tokens, task type, cost

You can ask anytime:

“How much did I spend this week?”
“Which workflows cost the most?”
“Show me the 30‑day trend”

System generates a report:

cost breakdown by task type & provider
spending trend over time
routing suggestions (use cheaper models for simple tasks)

Jeśli chcesz, zrobię to jeszcze lepiej (2 szybkie opcje)

Wersja “strict copy”: 1:1 jak w screenach (bez dopisków), a dopiski jako osobny aneks.
Wersja “canonical”: ten dokument jako jedyne źródło prawdy + linki do diagramów Mermaid.

Powiedz tylko, którą opcję wolisz — strict copy czy canonical.

Super — dodałem Twoje “OpenClaw Implementation Prompts (1–11)” do całości i przerobiłem diagram tak, żeby był dużo bardziej czytelny: zamiast pajęczyny połączeń masz warstwy (wejścia → orkiestracja → moduły use-case → storage/observability → integracje).

Poniżej dostajesz:

✅ Jeden czytelny diagram „Platform Overview” (Mermaid) z wszystkimi 11 use-case’ami
✅ Drugi diagram „Schedules & Job Pattern” (Mermaid) — czysty harmonogram + wspólny wzorzec joba
✅ Mapa: Use-case → Integracje / Storage / Cron (w punktach, bez przeładowania)

1) OpenClaw — Czytelny diagram całości (Mermaid / Architecture Overview)

Ten diagram jest “system design view”: pokazuje, jak wszystko się spina, bez rozwlekania strzałek do każdej integracji.

Visualization

flowchart TB

%% ========================= %% INPUTS %% ========================= subgraph IN["Inputs (where requests/events originate)"] direction LR IN1[Telegram\ncommands + reports] IN2[Slack\nsecondary triggers] IN3[Web/CLI\nURL/file ingestion] IN4[Scheduled cron\nhourly/daily/weekly/nightly] end

%% ========================= %% ORCHESTRATION LAYER %% ========================= subgraph ORCH["Orchestration layer"] direction TB O1["Router / Intent classifier\n(what does the user want?)"] O2["Workflow runner\n(step orchestration + retries)"] O3[Policy & config\nlearning.json + rules] end

IN1 --> O1 IN2 --> O1 IN3 --> O1 IN4 --> O2

O1 --> O2 O2 --> O3

%% ========================= %% USE CASE MODULES (1–11) %% ========================= subgraph UC["OpenClaw Use-Case Modules (Implementation Prompts)"] direction TB

UC1["1) Personal CRM Intelligence\n(email+calendar → contacts + scoring)"]
UC2["2) Knowledge Base (RAG)\n(save URLs/files → chunks+embeddings)"]
UC3["3) Content Idea Pipeline\n(research → dedupe gate → PM task)"]
UC4["4) X/Twitter Research (cost-optimized)\n(tiered retrieval + briefing)"]
UC5["5) YouTube Analytics + Competitors\n(daily metrics + charts)"]
UC6["6) Nightly Business Briefing\n(multi-persona council → ranked recs)"]
UC7["7) NL Access to CRM\n(intent → validate → API call → summary)"]
UC8["8) AI Content Humanization\n(detect AI tells → rewrite by channel)"]
UC9["9) Image Gen + Iterative Editing\n(generate → edit loop → assets)"]
UC10["10) Tasks from Meetings + Chat\n(extract → approve → create tasks)"]
UC11["11) AI Usage & Cost Tracking\n(JSONL logs → reports + routing)"]

end

%% Which modules get invoked by orchestrator O2 --> UC1 O2 --> UC2 O2 --> UC3 O2 --> UC4 O2 --> UC5 O2 --> UC6 O2 --> UC7 O2 --> UC8 O2 --> UC9 O2 --> UC10 O2 --> UC11

%% ========================= %% SHARED SERVICES %% ========================= subgraph SH["Shared services (reused by many modules)"] direction LR S1["Extractor chain\n(Readability → Firecrawl/Apify → Headless → strip)"] S2["Embeddings\n(batch + retries + cache)"] S3["Semantic dedupe\n(embeddings + hashes + URL normalize)"] S4["Approval UI\n(review → edit → approve)"] end

UC2 --> S1 UC2 --> S2 UC2 --> S3

UC3 --> S2 UC3 --> S3

UC10 --> S4 UC1 --> S2 UC4 --> S3

%% ========================= %% STORAGE & OBSERVABILITY %% ========================= subgraph DB["Storage & observability"] direction LR D1["(SQLite: CRM DB)"] D2["(SQLite: KB RAG DB\nsources + chunks)"] D3["(SQLite: Pitches DB\nideas + embeddings)"] D4["(SQLite: YouTube metrics DB)"] D5["(Logs: JSONL + optional SQLite mirror)"] D6["(Files: assets/charts/exports)"] end

UC1 --> D1 UC2 --> D2 UC3 --> D3 UC5 --> D4 UC11 --> D5 UC9 --> D6 UC5 --> D6

%% ========================= %% INTEGRATIONS %% ========================= subgraph INT["Integrations (external services)"] direction LR I1["Google Workspace\n(Gmail/Calendar/Drive)"] I2[HubSpot / CRM API] I3[Asana / PM tool] I4[Todoist] I5["X/Twitter stack\n(FxTwitter → provider → X API)"] I6[YouTube APIs] I7[Fathom / transcripts] I8[GitHub] I9[Brave Search] I10[Firecrawl / Apify] end

%% Minimal, non-spaghetti connections UC1 -.uses.-> I1 UC1 -.uses.-> I2

UC2 -.uses.-> I10 UC2 -.uses.-> I1

UC3 -.uses.-> I5 UC3 -.uses.-> I3

UC4 -.uses.-> I5 UC4 -.uses.-> I9

UC5 -.uses.-> I6

UC7 -.uses.-> I2

UC10 -.uses.-> I7 UC10 -.uses.-> I4

%% Reporting back UC6 --> IN1 UC11 --> IN1 UC10 --> IN1 UC5 --> IN1

%% ========================= %% STYLING (readability) %% ========================= classDef inputs fill:#1f2937,stroke:#93c5fd,color:#e5e7eb; classDef orch fill:#111827,stroke:#34d399,color:#e5e7eb; classDef usecase fill:#0b1220,stroke:#fbbf24,color:#e5e7eb; classDef shared fill:#0b1220,stroke:#a78bfa,color:#e5e7eb; classDef storage fill:#0b1220,stroke:#fb7185,color:#e5e7eb; classDef integ fill:#0b1220,stroke:#60a5fa,color:#e5e7eb;

class IN1,IN2,IN3,IN4 inputs; class O1,O2,O3 orch; class UC1,UC2,UC3,UC4,UC5,UC6,UC7,UC8,UC9,UC10,UC11 usecase; class S1,S2,S3,S4 shared; class D1,D2,D3,D4,D5,D6 storage; class I1,I2,I3,I4,I5,I6,I7,I8,I9,I10 integ;

2) Harmonogram + wspólny wzorzec joba (Mermaid / Operations View)

To jest “ops view”: czytelnie pokazuje cykle i to, że wszystkie joby mają ten sam pattern: log start → execute → log end → notify.

Visualization

flowchart TB

subgraph SCH["Scheduler"] direction LR H[Every hour] D[Every day] W[Every week] N[Nightly] end

subgraph PAT["Common job pattern"] direction LR P1[Log start] --> P2[Execute task] --> P3[Log end\nstatus + summary] --> P4[Notify Telegram\nsuccess/failure] end

OUT[Results visible in Telegram topics]

H --> PAT D --> PAT W --> PAT N --> PAT

P4 --> OUT

%% Optional: what typically runs when (high-level) H -.typically runs.-> HJ[Repo sync • CRM change check • signal scouting] D -.typically runs.-> DJ[Email/calendar ingest • YouTube daily stats • health checks • daily brief inputs] W -.typically runs.-> WJ[Long-term memory synthesis • planning routines • housekeeping] N -.typically runs.-> NJ["Nightly business briefing (AI council) • cost report summaries"]

3) Jak te 11 promptów “wpinają się” w całość (czytelna mapa)

A) Moduły z crona (automatyzacja)

Daily:
- (1) Personal CRM Intelligence — ingestion email/calendar
- (5) YouTube Analytics + Competitors — dzienne metryki + wykresy
Nightly:
- (6) Nightly Business Briefing — council + ranking
- (opcjonalnie) (11) AI Usage & Cost Tracking — raport dzienny/tygodniowy
Weekly:
- fragmenty z (2) (porządki/retencja), (6) (przeglądy), (11) (podsumowania)

B) Moduły “na żądanie” (chat/komenda)

(2) Knowledge Base (RAG) — wklejasz URL/plik
(3) Content Idea Pipeline — opisujesz temat → research → dedupe → task
(4) Social Media Research — pytasz “co mówią o X?”
(7) NL Access to CRM — “znajdź kontakt… / zaktualizuj…”
(8) Humanization — wklejasz tekst → rewrite
(9) Image generation/editing — opisujesz obraz → iterujesz
(10) Tasks from meetings/chat — transkrypcje/komendy → approval → tasks
(11) Cost tracking — “ile wydałem w tym tygodniu?” / “top workflows”

C) Wspólne komponenty, które robią robotę (i upraszczają projekt)

Intent/Router + Workflow runner → wspólny start dla (3)(7)(10)(4) itd.
Extractor chain → kluczowy dla (2), częściowo (4)
Embeddings + dedupe → (2)(3) + zapytania semantyczne (1)
Approval UI → krytyczne dla (10), opcjonalnie dla (3)
Usage logging → opina wszystko, a raportuje (11)

Jeśli chcesz, zrobię jeszcze czytelniej (2 opcje)

Powiedz, którą wersję wolisz jako “final”:

Minimal (1 diagram): tylko platform overview + 11 use-case’ów (jak wyżej)
Dokumentacyjnie (3 diagramy):
- Overview (architektura)
- Ops (cron + pattern)
- Data model view (SQLite: CRM/KB/Pitches/Metrics/Logs)

Napisz: minimal albo 3-diagramy, a od razu dopracuję wariant docelowy.

Jasne — zrobię z tego jeden czytelny diagram architektury (warstwami), tak żeby nie było „pajęczyny” połączeń. Poniżej masz wersję w Mermaid, która odwzorowuje elementy z grafiki: Interfaces → Core/Models → Skills → Data Layer + External Services → Automation/Memory/How‑To.

Diagram (Mermaid) — czytelna architektura warstwowa

Visualization

flowchart TB %% ========================= %% LAYER 1: INTERFACES %% ========================= subgraph L1["INTERFACES"] direction LR I1["Telegram (Primary)"] I2["Slack (Secondary)"] I3[CLI / SSH / Scripts] end

%% ========================= %% LAYER 2: CORE + MODELS %% ========================= subgraph L2["OPENCLAW CORE + MODELS"] direction TB C1["Gateway\n(launch + supervision)"] C2[Claude Agent\n24/7 AI Chief of Staff]

subgraph M["Models"]
  direction LR
  M1[Anthropic\nOpus / Sonnet / Haiku]
  M2[Google Gemini\nPro / Flash / Embed]
  M3[xAI Grok\n+ X-Search]
  M4[OpenAI\nEmbed Fallback]
end

C1 --> C2
C2 --- M

end

%% ========================= %% LAYER 3: SKILLS + CAPABILITIES %% ========================= subgraph L3["SKILLS + CAPABILITIES"] direction LR

S1[Personal CRM\n1100+ contacts\nSemantic search]
S2[Knowledge Base\nRAG ingest+retrieve\nMulti-extractor]
S3[Video Idea Pipeline\nResearch + dedupe\n→ Asana card]
S4[X/Twitter Research\n3-tier API strategy\nCached + filtered]
S5[Business Meta-Analysis\nNightly cross-system\nReview council]

S6[HubSpot Ops\nDeals + Contacts\nNL interface]
S7[Humanizer\n24 AI pattern checks]
S8[Image Gen\nGemini 3 Pro\nUp to 4K]
S9[Task Mgmt\nTodoist + Fathom\nMeeting actions]
S10[Usage Tracker\nModel costs\nOptimization]
S11[YouTube Analytics\nDaily snapshots\nCompetitor intel]

end

%% ========================= %% LAYER 4: DATA + EXTERNAL %% ========================= subgraph L4["DATA LAYER (SQLite + Vectors)"] direction LR D1[contacts.db\nCRM] D2[knowledge.db\nRAG + embeddings] D3[video-pitches.db\nSemantic dedupe] D4[business-meta-analysis.db\nSignals + recommendations] D5[views.db / social-growth.db] D6[cron-log.db\nReliability] end

subgraph L5["EXTERNAL SERVICES"] direction LR E1[Google Workspace\nGmail / Cal / Drive] E2[Asana\nVideo pipeline] E3[HubSpot API\nCRM / CMS] E4[YouTube APIs\nData + analytics] E5[X/Twitter APIs\nfxTwitter / TwAPI] E6[Todoist / Fathom] E7[Brave / GitHub] E8["Google Drive Backups\n(7-day retention)\n+ GitHub Auto-Sync\n(5 repos)"] end

%% ========================= %% LAYER 6: AUTOMATION / MEMORY / HOW-TO %% ========================= subgraph L6["OPERATIONS"] direction LR O1[Automation Layer\nScheduled jobs / routines] O2[Memory System\nDaily notes → Long-term] O3[How-To / Playbooks\nRunbooks & guides] end

%% ========================= %% MAIN FLOW (minimal, readable) %% ========================= L1 --> C1 C2 --> L3

%% Skills read/write data and call external services (shown as aggregated links) L3 --> L4 L3 --> L5

%% Ops depends on data + external; and publishes outcomes back through interfaces L4 --> L6 L5 --> L6 L6 --> I1

Co poprawiłem dla czytelności

Warstwy (Interfaces → Core → Skills → Data/External → Ops) zamiast mnóstwa strzałek między każdym elementem.
Tylko trzy główne relacje:
UI zasila Core, Core uruchamia Skills, Skills używają Data/External, a Ops raportuje do Telegrama.

Jeśli chcesz jeszcze czytelniej (2 opcje)

Wersja “Overview” (zostawić tylko 5–7 bloków) + osobno “Detailed” (jak wyżej).
Wersja “System design” z komponentami typu: Orchestrator / Router modeli / Observability / Storage / Connectors.

Napisz tylko: overview czy system design, a przygotuję docelową wersję w tym stylu.

6.1 MiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape

1) Diagram w Mermaid (flowchart)

2) Diagram jako PlantUML (alternatywa)

3) Chcesz żebym wygenerował z tego nowy obrazek-diagram?

Diagram (Mermaid)

Co to przedstawia (krótko)

Diagram (Mermaid)

Opis logiczny procesu

Diagram (Mermaid) — połączone w jedno

Co ten połączony proces pokazuje (w skrócie)

Diagram (Mermaid)

Co ten proces pokazuje (w skrócie)

A) Diagram (Mermaid) — Integracje + harmonogram + wspólny wzorzec joba

B) “Integrations Matrix” jako tabela (wiernie przepisana)

Chcesz, żebym to scalił jeszcze mocniej?

1) Widok wysokopoziomowy (polecam)

2) Widok szczegółowy (z zadaniami per częstotliwość, nadal bez pajęczyny)

Dodatkowe poprawki czytelności (mogę wdrożyć od ręki)

Pytanie (żeby trafić idealnie)

Diagram (Mermaid) — Backup & Recovery

Co ten diagram pokazuje (w skrócie)

Diagram (Mermaid) — uczenie się w czasie bez retrainingu

Jak to czytać (krótko i jasno)

1) OVERVIEW — Architektura (najczytelniejszy widok)

2) DETAILED — Harmonogram (co godzinę / dzień / tydzień) + ten sam wzorzec

3) OPS / RUNBOOK — logowanie, retry, alerty, koszty (widok operacyjny)

4) (Opcjonalnie) “Integrations Matrix” w wersji czytelnej (bez diagramu)

Jak tego używać (praktycznie)

Co mogę dopracować jeszcze bardziej (bez dodatkowych pytań-kroków)

1) Wersja czytelna (Overview) — „jak to działa w 10 sekund”

2) Wersja szczegółowa — z krokami dev-flow + “Fast Ops”

3) Małe usprawnienia czytelności (opcjonalnie, ale mocno polecam)

Jak chcesz to finalnie używać?

WORKSPACE.md — Full Feature Inventory

Table of Contents

Architecture Overview

Key patterns

OpenClaw Platform Configuration

Config location

Gateway

Model Providers

Model fallback chain

Agent Settings

Plugins

Channels

Skill Management

CRM System

Utilities (crm/src/utils/)

Natural Language Queries

Launched Services

Fathom Meeting Integration

What it does

Skills

Tools

Shared Modules

Scripts & Automations

Cron Jobs

Schedules (z diagramów)

Every job follows the same pattern (z diagramów)

Memory System

How it works

Integrations

Integrations Matrix (z poprzedniego diagramu + tabeli)

Telegram

Topics

Databases

Environment Variables

Test Infrastructure

Configuration Files

Other Directories

docs/

reference/

.learnings/

state/

.clawdhub/

youtube-analysis/

awesome-openclaw-usecases/

(Optional) Cost & Usage Logging (z diagramów — uzupełnienie braków)

Jeśli chcesz, zrobię to jeszcze lepiej (2 szybkie opcje)

1) OpenClaw — Czytelny diagram całości (Mermaid / Architecture Overview)

6.1 MiB

Raw Permalink Blame History

Utilities (`crm/src/utils/`)

`docs/`

`reference/`

`.learnings/`

`state/`

`.clawdhub/`

`youtube-analysis/`

`awesome-openclaw-usecases/`