ClawSweeper: KI-gestützter Open-Source-Bot zur automatischen Verwaltung von Issues

Das Repository openclaw/openclaw hat mit offenen Issues und PRs zusammen mehr als 13.000 unbearbeitete Einträge. ClawSweeper ist ein Bot, der diese Einträge mithilfe von KI automatisch prüft und in solche einteilt, die geschlossen werden können, und solche, die offen bleiben sollen. Er wurde nach dem konservativen Grundsatz entwickelt: „Wenn es nicht sicher ist, wird nicht geschlossen.“

Kernweise der Funktionsweise

• Es arbeitet mit einer 3-stufigen Pipeline. In der Plan-Phase werden Prioritäten festgelegt, in der Review-Phase analysiert OpenAI Codex (gpt-5.4) Code, Commit-Historie und Issue-Kommentare im Read-only-Modus, und in der Apply-Phase wird das tatsächliche Schließen per manuellem Trigger ausgeführt.
• Die Bedingungen für Schließungsvorschläge sind auf 5 Fälle begrenzt. Dazu zählen bereits implementierte Punkte, nicht reproduzierbare Fälle, Dinge, die in ein separates Plugin ausgelagert werden sollten, unklare Inhalte sowie Punkte, die über 60 Tage unbeachtet geblieben sind und für die zu wenige Informationen vorliegen. Alles andere bleibt offen.
• Die Massenverarbeitung erfolgt über 40 parallele Shards. Pro Eintrag gilt ein Timeout von 10 Minuten, und die Prüfergebnisse werden als Markdown-Dateien gespeichert, zusammen mit Begründung und Belegen für die Entscheidung (Dateipfade, Commit-SHA usw.).

Sicherheitsmechanismen

• Von Maintainern erstellte Einträge sind von automatischem Schließen ausgenommen. Issues und PRs von Personen mit den Rollen OWNER, MEMBER oder COLLABORATOR werden vom Bot nicht angetastet.
• Über Snapshot-Hashes wird geprüft, ob es Änderungen gab. Wenn ein Issue zwischen dem Zeitpunkt des Vorschlags und dem Zeitpunkt der Anwendung aktualisiert wurde, wird es automatisch übersprungen, um zu verhindern, dass eine veraltete Einschätzung unverändert angewendet wird.
• Vorschlag und Anwendung sind getrennt, sodass eine Eingriffsmöglichkeit für Menschen bestehen bleibt.

Tatsächliche Ergebnisse (Stand April 2025)

• In 7 Tagen wurden 8.419 Issues und 5.026 PRs vollständig geprüft. Davon wurden etwa 33,7 % der Issues und etwa 11,4 % der PRs als Schließungskandidaten eingestuft, tatsächlich bereinigt wurden 3.907 Einträge.
• Es gab 17 fehlgeschlagene oder fehlerhafte Fälle, also weniger als 0,1 % der Gesamtmenge.
• Die tägliche Cadence-Abdeckung liegt bei 98,2 %, sodass fast alle Einträge täglich in die Prüfung einbezogen werden.

Merkmale des Tech-Stacks

• Die gesamte Logik besteht aus einer einzelnen TypeScript-Datei mit rund 2.500 Zeilen, wodurch es nur wenige externe Abhängigkeiten gibt und die Struktur einfach bleibt. Als Compiler wird das Go-basierte tsgo verwendet, und als Linter und Formatter kommen die Rust-basierten oxlint und oxfmt zum Einsatz, um die Build-Geschwindigkeit zu erhöhen.
• Es läuft über einen stündlichen cron in GitHub Actions, inklusive Throttling-Logik, die automatisch wartet, um die API-Rate-Limits einzuhalten.

Die Designphilosophie: KI als Helfer, die letzte Entscheidung bleibt beim Menschen

Was ClawSweeper zeigt, ist kein Bild davon, dass KI Maintainer ersetzt. Stattdessen werden aus 13.000 Einträgen nur jene herausgefiltert, für die es eine klare Begründung gibt, während die übrigen Entscheidungen an Menschen zurückgegeben werden. Dass die Quote der Schließungsvorschläge bei nur etwa einem Viertel der Gesamtmenge liegt, ist auch ein Hinweis darauf, dass der Bot nicht übermäßig aufräumt. Dieses Projekt zeigt gut, dass für eine wirklich wirksame Rolle von KI-Tools in der Open-Source-Wartung weniger die technische Raffinesse entscheidend ist als die Grenzziehung bei der Frage: „Was wird automatisiert, und wo hört die Automatisierung auf?“