Охват
2D / 3D / Video
Изображения, облака точек, покадровая проверка и ручные контрольные точки работают в одном потоке.
Витрина OpenClaw
AnnoClaw workflow / OpenClaw: annotation workbench, объединяющий проверку, обучение, экспорт и поставку в один цикл
AnnoClaw workflow — один из самых понятных дифференцирующих входов TjMakeBot. Эта страница не только про совместимость. Она объединяет 2D/3D-разметку, ручную проверку, обучение/экспорт, сводки поставки и Совместимо с OpenClaw в один workflow, который команда может оценивать, показывать и реально запускать.
Annotation WorkbenchТочка ручной проверки2D / 3D / VideoОбучение + экспортСводка поставки
Если вы еще оцениваете, подходит ли этот workflow текущему проекту, начните с отличий, сценариев и 3-шагового пути запуска ниже.
Путь запуска
3 шага
Сначала пройдите мастер, затем откройте workbench и после этого свяжите обучение, экспорт и поставку.
Результат поставки
Summary + Files
Поток заканчивается не просто задачей, а готовой к приемке страницей результата.
Пакет интеграции
5 ресурсов
Manifest, skill, template, compatibility и smoke-test ресурсы уже подготовлены.
Ключевые отличия
Если вам нужен не просто список функций, а понимание того, какую работу этот workflow реально связывает для команды, начните отсюда.
Ключевое отличие
Не отдельная страница разметки, а workbench от данных до поставки
AnnoClaw workflow не про добавление еще одного отдельного инструмента. Он сводит разметку, проверку, обучение, экспорт и поставку в один рабочий контур.
Команде не нужно переключаться между несколькими системами, чтобы завершить проект.
Руководители могут оценивать прогресс по готовности к поставке, а не только по статусу задач.
Инженерные команды сохраняют совместимый путь OpenClaw.
Ручная проверка
AI идет первым, а люди сохраняют финальный контроль
Автоматизация убирает рутинные шаги, но критические точки возвращаются в основной редактор, чтобы ответственность за качество оставалась явной.
Подходит командам, которым важны качество, приемка и клиентская поставка.
Проверка здесь не заплатка, а основной узел процесса.
Становится проще объяснять, где были потрачены кредиты и усилия людей.
Охват
Один публичный путь для 2D, 3D-облаков точек и покадровых видео-сценариев
Лендинг должен отвечать на вопрос, подходит ли workbench вашей модели производства, поэтому здесь отдельно разобраны изображения, облака точек и покадровый обзор.
2D-датасеты хорошо подходят для пакетной проверки и стандартизированного экспорта.
3D-облака точек подходят для мультивидовой QA и проверки перед обучением.
Потоки видео-кадров подходят для выборочной проверки, ревью и отслеживаемой поставки.
Скорость запуска
Мастер, workbench и технические ресурсы доступны вместе
Бизнес-команды могут сначала проверить путь через мастер, а инженерные команды углубиться через manifest, skill pack и шаблоны.
Можно быстро проверить путь до глубокого внедрения.
Технические ресурсы и продуктовые входы больше не разбросаны.
Это подходит для оценки, POC и одновременного выхода в продакшен.
Ориентация на результат
Обучение, экспорт и сводка поставки остаются в одной результирующей цепочке
Здесь важен не список функций, а то, что команда получает в конце: метрики обучения, экспортные файлы, контекст версии и сводку поставки.
Это сильнее работает для демо, POC и корпоративной приемки.
Меньше трения из-за разбросанных результатов после завершения задач.
Переход к Pricing и Tutorials становится чище.
Где это подходит
Ниже по сценариям изображений, облаков точек, видео и командной передачи можно понять, подходит ли workflow вашему способу работы.
Сценарий
2D-обработка изображений
Подходит командам, которым нужно объединить разметку, выборочную проверку, пакетные правки и экспорт в одном ритме поставки.
Объем задач по изображениям постоянно растет
Важны ручная QA и приемка
Не хочется выносить обучение и экспорт в другую систему
Результат: Это переводит результат из состояния «размечено» в состояние «можно проверить, экспортировать и поставить».
Сценарий
3D-облака точек и данные робототехники
Подходит для процессов, где нужна стабильная координация между мультивидовой проверкой, разметкой облаков точек и QA перед обучением.
Работа с облаками точек сложна и требует тяжелой проверки
Нужна проверка качества с нескольких ракурсов
Разметка часто возвращается на доработку перед обучением
Результат: 3D-данные проходят путь от редактора к обучению, экспорту и итоговым сводкам в одном контуре.
Сценарий
Видео-кадры и последовательная проверка
Подходит для выборки кадров, проверки по таймлайну и поэтапной поставки, а не для одноразового экспорта.
Объем кадров большой
Поставки идут этапами
Операторам и ревьюерам нужна видимость расходов
Результат: Последовательные данные получают отслеживаемый путь от проверки до поставки.
Сценарий
Командная работа и клиентская передача
Подходит организациям, которые хотят объединить операции, проверку, обучение и приемку в одну линию, а не раздавать разрозненные ссылки.
Клиенты ожидают сводки для приемки
Роли разделены между командами
Каждое списание должно соответствовать бизнес-действию
Результат: OpenClaw становится рабочей поверхностью проекта, а не только инженерным коннектором.
Как OpenClaw возвращает поток в рабочее пространство команды
OpenClaw не должен изолировать автоматизацию. Он должен возвращать работу в страницы проекта, проверки, обучения и поставки, которые команда уже использует.
Рабочее пространство проекта
Показывает блокеры, версии, спецификации и готовность к релизу в одном месте.
Следующий шаг ->Очередь проверки
Собирает ручные точки контроля в одной очереди с отслеживанием issues и SLA.
Следующий шаг ->Рабочее пространство обучения
Сохраняет lineage датасета, источник релиза, метрики и экспорт в рамках одного workflow run.
Следующий шаг ->Рабочее пространство поставки
Позволяет публиковать delivery summary, артефакты, клиентские страницы и audit trail, не уходя с основной платформы.
Следующий шаг ->Запуск за 3 шага
Если вы готовы попробовать, эти 3 шага — самый быстрый способ начать.
01
Сначала проверьте самый короткий путь запуска через мастер
Сначала убедитесь, что gateway, шаблоны и вход с сайта работают, а затем решайте, нужен ли легкий прогон или глубокая интеграция.
Проверить базовое соединение
Сформировать рекомендуемый путь входа
Снизить трение первого запуска
02
Используйте workbench для ручной проверки и продвижения стадий
Workbench удерживает состояние этапов, ручное подтверждение и следующие действия вместе, поэтому он лучше подходит для проверки реального процесса, чем одиночные API-вызовы.
Видеть стадии процесса
Завершить ручную проверку
Сохранить контроль качества
03
Сведите обучение, экспорт и поставку на страницу, готовую к приемке
Итог — это не просто файл, а страница результата с метриками обучения, контекстом версии, загрузками и заметками о поставке.
Метрики обучения
Экспортные файлы
Версия и сводка поставки
Что команда реально получает в конце
Страница со сводкой поставки, которую могут вместе просматривать клиенты и внутренние команды.
Метрики обучения и контекст версии, чтобы модельные результаты было легче объяснять.
Точки загрузки, ведущие прямо со страницы результата в следующий этап работы.
Следы ручной проверки, показывающие, где закончилась автоматизация и где человек подтвердил результат.
Совместимые с OpenClaw ресурсы для команд, которым нужна миграция или отладка.
Более плавный переход к Tutorials, Pricing и страницам решений.
Почему команды выбирают этот путь
Почему многие команды начинают именно с этого пути
Важно не одно отдельное свойство, а то, насколько workflow ясно связывает производство данных, проверку, обучение/экспорт и поставку.
+Лучше всего подходит командам, которым нужно объяснять расходы и готовность к поставке клиентам, руководству или закупкам.
+Лучше подходит для смешанного производства 2D / 3D / видео, чем для одного экрана разметки.
+Хорошо подходит SaaS-потокам, где проверка, обучение/экспорт и передача проекта должны читаться как единый цикл.
Технические ресурсы
Если вы готовы углубиться в интеграцию, отладку или миграцию, начните с ресурсов ниже.
Машиночитаемый
Agent Tool Manifest
Позволяет OpenClaw или другим агентам автоматически обнаруживать workflow, ручную проверку, обучение/экспорт и поставку TjMakeBot.
Политика принятия решений
Skill pack совместимости OpenClaw
Дает инженерным командам повторно используемую политику вызовов, границы ручной проверки и логику решения о поставке.
Рекомендуемый путь
Agent Workflow Template
Рекомендуемый шаблон workflow для интеграционных команд, которым нужно быстро поднять путь annotate-review-train-export.
Миграция / отладка
Compatibility Template
Полезен для миграции старых потоков и отладки совместимости, но не рекомендуется как основной публичный путь.
Кратчайшая проверка
Smoke Test Template
Полезен для кратчайшей проверки gateway, но не подходит как долгосрочная точка входа в workflow.
В hosted-режиме вызывайте только `/api/openclaw-gateway`. Не раскрывайте адреса upstream-сервисов в браузерных узлах.
Не размещайте App-Id, Salt, Sign или `apiSecretKey` в публичном JSON, шаблонах или клиентских скриптах.
Для продакшена лучше использовать workflow session, handoff ручной проверки и delivery summary как основной путь вместо опоры на smoke test.
FAQ
Для кого эта страница?
Страница предназначена для тех, кому нужен и понятный обзор процесса, и более глубокий путь к интеграции. Первая часть помогает оценить применимость, а ресурсный блок — настроить внедрение.
Чем эта страница больше всего отличается от обычной страницы инструмента разметки?
Акцент здесь не на отдельном действии разметки, а на рабочем контуре, который объединяет проверку, обучение/экспорт, сводку поставки и прослеживаемость результата.
С чего команде начать, если нужен только самый короткий путь проверки?
Начните с Config Wizard. Это самый быстрый первый контрольный пункт. Когда база работает, переходите в workbench для проверки полного потока стадий.
Технические ресурсы предназначены для всех посетителей?
Нет. Большинству посетителей сначала достаточно обзора процесса, сценариев и шагов запуска. Ресурсный раздел полезнее для более глубокого setup, отладки или миграции.
Следующий шаг
Сначала пройдите этот путь один раз, а затем решайте: углублять интеграцию или сразу переходить к командной оценке
Если вы еще проверяете применимость, продолжайте со страницей сценариев и tutorials. Если готовы к интеграции, сразу переходите в мастер, workbench и ресурсы выше.