🧹50 agentes varrendo 4.000 issues do GitHub. Num dia.
Peter Steinberger, o engenheiro por trás do OpenClaw, construiu uma ferramenta chamada ClawSweeper: 50 instâncias do Codex rodando em paralelo, o dia todo, vasculhando issues e pull requests para fechar o que já foi implementado ou simplesmente não faz sentido. --- Resultado do primeiro dia? 4.000 issues fechadas. Milhares ainda na fila. O gargalo não é a IA - são os limites de requisição das APIs. O projeto é open source e já está no GitHub. --- O que me impressiona não é o número bruto, mas o conceito: manutenção de código como tarefa autônoma e contínua. Repositórios grandes acumulam issues zumbis por anos. Agora, não precisa mais de humano pra isso.
Built clawsweeper, which runs 50 codex in parallel around the clock, scans issues/prs deep and closes what is already implemented or what makes no sense. Closed around 4000 issues today, a few thousand are in the pipeline. (rate limits are rough)
— @steipete View on X
Peter Steinberger, engenheiro responsável pelo projeto OpenClaw, fechou 4.000 issues no GitHub em um único dia. A façanha não envolveu trabalho manual: sua ferramenta **ClawSweeper** opera 50 agentes de IA baseados no modelo Codex em paralelo contínuo, analisando profundamente tickets abertos para identificar o que já foi implementado, duplicado ou simplesmente perdeu relevância técnica.
Arquitetura e operação
O ClawSweeper funciona como um sistema de limpeza autônomo para repositórios. Diferente de scripts tradicionais que buscam palavras-chave, os agentes analisam o contexto completo de issues e pull requests, cruzando informações com o código atual da base para determinar se uma solicitação ainda faz sentido. O projeto é open source e já está disponível para inspeção e contribuição da comunidade.
O gargalo operacional, segundo Steinberger, não é a capacidade de processamento da IA, mas os **rate limits** das APIs do GitHub. Mesmo com 50 instâncias rodando simultaneamente, milhares de issues