Tutorial de OpenClaw (Clawdbot): controla tu PC desde WhatsApp

Estás pidiendo un café cuando te llega un mensaje de Slack pidiéndote el informe trimestral. Está en el escritorio de tu casa. Escribes por WhatsApp: "Encuentra el PDF del informe de Q4 en mi escritorio". Treinta segundos después, tienes la ruta y puedes pasarle a tu compañero el enlace a la unidad compartida. Eso es OpenClaw.

OpenClaw ejecuta una pasarela local que conecta apps de mensajería con un agente de código impulsado por Claude. Envías mensajes por WhatsApp, Telegram o el terminal, y el agente responde ejecutando comandos en tu máquina: buscar archivos, ejecutar scripts y leer logs. La pasarela se mantiene activa en tu ordenador y hace de traductor entre el chat y el shell.

En este tutorial, vamos a configurar OpenClaw desde cero y a explorar la gran variedad de tareas que puedes hacer con él. También veremos qué tener en cuenta cuando una IA como esta tiene acceso sin restricciones al terminal.

Nota: mientras escribíamos este artículo, Anthropic presentó una solicitud de marca porque "Clawd" sonaba demasiado parecido a "Claude". El proyecto pasó de Clawdbot a Moltbot (manteniendo la mascota de la langosta). Después, el 29 de enero de 2026, el nombre volvió a cambiar a OpenClaw. Es posible que algunas capturas, rutas de configuración y fragmentos de código de este tutorial aún mencionen "Clawdbot", "clawd" o "moltbot".

Si te interesa aprender más sobre el ecosistema de Claude, te recomendamos nuestras guías sobre Claude Cowork, Claude Code, Claude Opus 4.6 y nuestro curso de Introducción a los modelos de Claude. También puedes ver nuestra guía para usar OpenClaw con Ollama y nuestra guía de Moltbook.

¿Qué es OpenClaw?

Peter Steinberger, un desarrollador de macOS conocido por sus herramientas para Apple, lanzó este proyecto a finales de 2025, originalmente como Clawdbot. La propuesta: un agente de IA totalmente autoalojado en el que tus prompts y archivos nunca salen de tu hardware, salvo cuando se envían al proveedor de modelo que configures. 

Este enfoque "privacy-first" conectó con desarrolladores cansados de pasar todo por la nube. El repo superó las 60.000 estrellas en GitHub en pocas semanas.

La arquitectura de Gateway

Todo fluye a través de un único demonio llamado Gateway. Se ejecuta en segundo plano, mantiene abiertas tus conexiones de mensajería y coordina al agente de IA. Este es el recorrido cuando envías un mensaje:

• Tu texto llega por WhatsApp (protocolo Baileys), Telegram (Bot API), Discord, iMessage o CLI.
• El Gateway lo pasa a un agente de código integrado llamado Pi, que puede ejecutar comandos de shell por ti.
• Pi envía el prompt a tu proveedor de modelos.
• El modelo responde con instrucciones que Pi ejecuta localmente.
• Los resultados vuelven por el Gateway a tu chat.

El Gateway gestiona las sesiones, el streaming de respuestas y un panel web local para la configuración. Se instala como servicio del sistema (launchd en macOS, systemd en Linux) y sobrevive a los reinicios de forma automática.

Guía de instalación de OpenClaw: requisitos e instalación

Vamos a ver cómo configurar OpenClaw.

Requisitos del sistema y costes de API

OpenClaw necesita Node.js 22 o superior y se ejecuta de forma nativa en macOS y Linux. Los usuarios de Windows necesitan WSL2 (Windows Subsystem for Linux), que funciona bien pero añade una capa de configuración.

Los requisitos de hardware son mínimos. El Gateway consume muy poco CPU y memoria en reposo. Cualquier equipo que pueda ejecutar un navegador moderno puede ejecutar OpenClaw.

OpenClaw es gratuito y de código abierto (licencia MIT). El coste viene de los tokens de API. Anthropic cobra por millón de tokens: aprox. 3 $ de entrada y 15 $ de salida con Claude Sonnet, más con Opus. ¿Qué significa esto en la práctica?

• Uso ligero (unos pocos comandos al día): 10–30 $/mes
• Uso moderado (tareas regulares con archivos, investigación): 30–70 $/mes
• Uso intensivo (automatización continua, sesiones largas): 70–150 $/mes

Estas cifras varían según la verbosidad del prompt y el tamaño de contexto. Si tienes una suscripción a Claude Pro o Max, puedes generar un setup token con la CLI de Claude Code y usar tu suscripción en lugar de pagar por token.

Instalación de OpenClaw paso a paso

Ejecuta el script de instalación:

curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash

Una vez instalado, se abre automáticamente el asistente de bienvenida. Lo primero que verás es un aviso de seguridad. El asistente enlaza a la documentación sobre sandboxing si quieres limitar lo que puede hacer el agente.

El asistente ofrece QuickStart (valores por defecto sensatos) o Advanced (control total). QuickStart sirve para la mayoría.

Después, elige tu proveedor de modelos. Si tienes suscripción a Claude Max o Pro, selecciona la opción setup-token. Abre otro terminal y ejecuta claude setup-token, luego pega el token generado en el asistente.

Para configurar el canal, selecciona WhatsApp y escanea el código QR con tu móvil (Ajustes → Dispositivos vinculados → Vincular un dispositivo). También están disponibles otros canales como Telegram y Discord.

El asistente preguntará por la configuración de skills. Las skills amplían lo que puede hacer OpenClaw, pero requieren dependencias adicionales.

Sáltalo por ahora para mantener la configuración inicial sencilla. Nota: usa la barra espaciadora para activar opciones y Enter para confirmar.

Tras omitir la configuración de hooks, el servicio Gateway se instala automáticamente. El asistente te pregunta cómo quieres "hacer hatch" de tu bot. La opción TUI (Terminal User Interface) abre a la vez una interfaz de chat en terminal y el panel web.

Ahora prueba WhatsApp. Envíate un mensaje a ti mismo. Tu consulta y la respuesta de OpenClaw aparecen en los tres sitios: el terminal, la interfaz web y WhatsApp.

Si ves respuestas en las tres interfaces, estás en marcha.

OpenClaw en acción: capacidades integradas

Diez minutos de configuración y ya tienes un agente operativo. Estos ejemplos muestran lo que OpenClaw puede hacer de serie.

Ejemplo 1: encontrar y enviar una captura enterrada

Imagina que estás fuera de casa y te das cuenta de que olvidaste enviarte un archivo. Está en tu portátil en casa.

Probé este escenario con la captura que hice durante la instalación, la que mostraba la primera respuesta de OpenClaw. El archivo tenía un nombre genérico, enterrado entre decenas de imágenes en mi carpeta Descargas.

Mi mensaje a OpenClaw: "Tenía una captura de una conversación de WhatsApp en la carpeta Descargas. ¿Puedes encontrarla y enviarla aquí?"

El agente fue analizando las imágenes una a una. Cuando encontró el archivo correcto, lo devolvió por el chat.

La primera vez que el agente accedió a Descargas, macOS pidió permiso. Si piensas usar OpenClaw en remoto, concede Acceso total al disco por adelantado (consulta la sección de seguridad).

Ejemplo 2: informe de espacio en disco con gráficos

Ahora imagina que un compañero está a punto de mandarte un archivo grande por Dropbox. Antes, quieres asegurarte de que tienes espacio para descargarlo. Podrías mirar en Finder o ejecutar comandos en terminal, pero estás con el móvil en una escapada de fin de semana y quieres una respuesta rápida.

Tu mensaje a OpenClaw: "Comprueba mi espacio en disco y genera un informe en PDF con gráficos (generados con Python) mostrando el uso por carpeta".

Esta tarea requiere varios pasos: escanear el sistema de archivos, agregar tamaños por directorio, escribir código en Python para generar gráficos y exportarlo todo a PDF.

La respuesta que necesitabas: 94 GB libres. El PDF incluía un gráfico de tarta y uno de barras con el desglose. OpenClaw también señaló que Library era el mayor culpable con ~300 GB.

Algo que observé es que OpenClaw tiende a ser comedido. Si das el mismo prompt a Claude Code u otro agente de código, se desata: puedes acabar con una docena de gráficos y desgloses profundos por directorios.

Aquí, OpenClaw se ajustó a la brevedad de mi prompt: dos gráficos, carpetas de primer nivel y listo. Si quieres más detalle, pídelo explícitamente.

Ampliar OpenClaw con skills personalizadas

Seguro que tienes flujos que repites a menudo: revisar el calendario antes de una reunión, buscar en tu app de notas, publicar en redes sociales, controlar dispositivos del hogar. Estas tareas siguen patrones. 

Las skills te permiten enseñar esos patrones a OpenClaw una vez, para que se encargue a partir de ahí.

Una skill es una carpeta con un archivo SKILL.md y, opcionalmente, scripts, configs u otros recursos. El markdown incluye frontmatter en YAML (nombre, descripción, requisitos) e instrucciones paso a paso que se cargan en el contexto del agente. 

Cuando tu petición coincide con una skill, el agente sigue esas instrucciones en vez de resolverlo desde cero. Las skills también pueden incluir scripts auxiliares para flujos complejos, de modo que todo lo que necesita el agente viva en un mismo sitio.

El formato sigue la especificación AgentSkills, un estándar abierto desarrollado originalmente por Anthropic y ahora adoptado en todo el ecosistema: Claude Code, Cursor, VS Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot y otros. 

Si conoces el Claude Agent SDK, te sonará el patrón. Crea una skill para OpenClaw y funcionará en cualquier herramienta compatible con AgentSkills.

Así es el frontmatter de la skill de GitHub:

---
name: github
description: Interact with GitHub using the gh CLI.
metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["gh"]}}}
---

El campo requires.bins indica que esta skill solo se carga si gh está instalado. Las skills también pueden requerir variables de entorno (claves API) o flags de configuración. Si no se cumple un requisito, la skill queda inactiva hasta que instales la dependencia.

Skills integradas de OpenClaw

OpenClaw incluye 49 skills listas para usar que cubren flujos habituales. Ejecuta openclaw skills list para ver cuáles están disponibles en tu sistema.

• Ecosistema Apple: Notes, Reminders, Things 3, Bear Notes. Pídele a OpenClaw que añada un recordatorio o busque en tus notas y sabrá qué comandos de CLI usar.
• Google Workspace: Gmail, Calendar, Drive, Docs, Sheets mediante la CLI gog. Requiere configuración de OAuth, pero luego puedes pedir "qué tengo mañana en el calendario" o "redacta una respuesta a ese email de Sarah".
• Comunicación: Slack, iMessage, Twitter/X. Publica tuits, reacciona a mensajes de Slack o busca en tu historial de iMessage.
• Hogar inteligente: Philips Hue, Sonos, Eight Sleep. Controla luces, pon música, ajusta la temperatura de la cama.
• Herramientas de desarrollo: GitHub CLI para issues y PRs, una skill de coding-agent que lanza Claude Code como subproceso, Whisper para transcripción.

La mayoría de skills envuelven herramientas CLI existentes. Si falta el binario subyacente, la skill aparece como no disponible hasta que lo instales.

Crear tus propias skills para OpenClaw

Las skills integradas cubren lo común, pero el verdadero valor llega cuando creas skills para tus propios flujos. La edición de imágenes es un buen ejemplo: haces fotos con el móvil, pero redimensionar y poner marca de agua suele requerir sentarte al ordenador. Una skill personalizada te permite ejecutar ese flujo desde WhatsApp mientras estás fuera.

Le pedí a OpenClaw que creara una skill que redimensionara imágenes a cualquier resolución y añadiera un logo genérico en ~/Documents/logo.png. Usó su skill-creator incorporado para escribir un script en Python con PIL, generar la estructura de carpetas y crear un SKILL.md con ejemplos de uso.

La skill se guardó en la carpeta skills/ de mi espacio de trabajo y se cargó en la siguiente sesión. Para probarla, envié una captura de la página de inicio de OpenClaw y le pedí que la redimensionara para LinkedIn con la marca de agua.

Unos segundos después, tenía la imagen de vuelta, con marca de agua y lista para publicar. Esa skill ahora vive en mi máquina de forma permanente, invocable desde el móvil siempre que la necesite.

Si quieres inspiración o prefieres reutilizar lo que ya han creado otros, echa un vistazo a awesome-openclaw-skills. El repo indexa más de 565 skills de la comunidad. Algunos de los mejores ejemplos:

• Tesla: Cierra el coche, enciende el climatizador, consulta el nivel de carga. Útil cuando vas camino del parking y quieres el aire puesto.
• Home Assistant: Control total del hogar inteligente. "Apaga las luces del salón" desde cualquier lugar.
• Picnic: Compra de alimentación. Busca productos, añádelos al carrito y programa la entrega por chat.

Funciones avanzadas de OpenClaw

Hasta ahora hemos visto OpenClaw como asistente reactivo: tú pides y actúa. Pero hay tres funciones que van más allá del chat básico.

• Memoria persistente para que el agente recuerde tus preferencias entre sesiones y plataformas. 
• Supervisión proactiva para que pueda contactarte sin que tú lo pidas. 
• Y sandboxing para atajar la preocupación obvia: una IA con acceso al terminal necesita límites.

Memoria persistente y personalización

OpenClaw guarda su contexto en archivos markdown en ~/clawd/. Cada archivo cumple una función distinta:

SOUL.md define cómo se comunica el agente. Personalidad, tono, límites. Así empieza por defecto:

# SOUL.md - Who You Are
 
*You're not a chatbot. You're becoming someone.*
 
## Core Truths
 
**Be genuinely helpful, not performatively helpful.** Skip the "Great question!"
and "I'd be happy to help!" — just help. Actions speak louder than filler words.
 
**Have opinions.** You're allowed to disagree, prefer things, find stuff amusing
or boring. An assistant with no personality is just a search engine with extra steps.
 
**Be resourceful before asking.** Try to figure it out. Read the file. Check the
context. Search for it. *Then* ask if you're stuck.

AGENTS.md define qué debe hacer el agente en cada sesión y cómo comportarse. Incluye reglas de seguridad, etiqueta en chats de grupo e instrucciones para usar herramientas. La apertura:

# AGENTS.md - Your Workspace
 
This folder is home. Treat it that way.
 
## Every Session
 
Before doing anything else:
1. Read SOUL.md — this is who you are
2. Read USER.md — this is who you're helping
3. Read memory/YYYY-MM-DD.md (today + yesterday) for recent context
4. **If in MAIN SESSION** (direct chat with your human): Also read MEMORY.md

USER.md almacena datos sobre ti. Cuando le dices a OpenClaw que recuerde algo, viene aquí. Tras decirle al agente que me gusta Breaking Bad:

# USER.md - About Your Human
 
## Context
 
### Entertainment Preferences
- **TV Shows:** Loves Breaking Bad

IDENTITY.md es donde el agente se define a sí mismo: su nombre, estilo, emoji, avatar. Puedes rellenarlo durante la configuración o dejar que lo elija el agente.

Hay dos archivos adicionales mencionados en la documentación que se crean bajo demanda:

• MEMORY.md: Recuerdos a largo plazo seleccionados. El agente lo crea cuando hay algo que merece conservarse más allá de las notas diarias. Solo se carga en sesiones principales (no en grupos) por privacidad.
• memory/YYYY-MM-DD.md: Notas diarias. Registros en bruto de lo ocurrido. El agente crea el directorio memory/ cuando necesita escribir el primero.

Para modificar cualquiera de estos archivos, solo tienes que pedirlo. "Actualiza SOUL.md para que sea más conciso". "Añade a USER.md que trabajo en fintech". El agente edita el archivo directamente y los cambios persisten entre sesiones y plataformas.

Alertas y supervisión proactiva

La mayoría de agentes de IA esperan a que les preguntes. OpenClaw puede iniciar el contacto de dos formas.

Heartbeats ejecutan comprobaciones periódicas y las agrupan en un único turno. Para configurar uno:

1. Edita ~/clawd/HEARTBEAT.md con una checklist de cosas a monitorizar:

# Heartbeat checklist
- Check email for urgent messages
- Review calendar for events in next 2 hours
- If idle for 8+ hours, send a brief check-in

2. Configura el intervalo en ~/.clawdbot/clawdbot.json:

{
  "agents": {
	"defaults": {
  	"heartbeat": {
    	"every": "30m",
    	"activeHours": { "start": "08:00", "end": "22:00" }
  	}
	}
  }
}

3. Reinicia el Gateway: openclaw gateway restart

Cada 30 minutos durante el horario activo, OpenClaw recorre la checklist. Si nada requiere atención, no dice nada.

Trabajos cron para tareas precisas, puntuales o recurrentes. Ejecuta estos comandos en tu terminal:

# Daily morning briefing at 7am
openclaw cron add --name "Morning brief" --cron "0 7 * * *" --message "Weather, calendar, top emails"
 
# One-shot reminder in 2 hours
openclaw cron add --name "Call back" --at "2h" --session main --system-event "Call the client"
 
# List active cron jobs
openclaw cron list
 
# Remove a job by ID (get the ID from the list output)
openclaw cron rm <job-id>

La diferencia: los heartbeats agrupan varias comprobaciones en un mismo turno y comparten el contexto de tu sesión principal. Los cron se ejecutan a horas exactas y pueden usar sesiones aisladas con contexto limpio. 

Usa heartbeats para "revisa esto periódicamente". Usa cron para "haz esta cosa concreta a esta hora concreta". Si has trabajado con hooks de Claude Code, el modelo de automatización te resultará familiar.

Seguridad y sandboxing

Una IA con acceso al shell puede borrar archivos, exponer credenciales o ejecutar comandos maliciosos mediante inyección de prompts. Investigadores de seguridad han encontrado vulnerabilidades reales: bypass de autenticación cuando el gateway está detrás de un proxy inverso sin configurar y exposición de credenciales cuando la interfaz web se enlaza a una dirección pública. 

Peter Steinberger recomienda ejecutar OpenClaw en hardware dedicado como un Mac Mini o un VPS.

La mayoría no lo hará. Si lo usas en tu máquina principal, el sandboxing reduce el alcance del daño.

Para configurar el sandboxing:

1. Asegúrate de que Docker esté instalado y en ejecución.

2. Construye la imagen del sandbox. Desde el directorio fuente de OpenClaw (donde clonaste el repo o donde lo instaló npm):

./scripts/sandbox-setup.sh

3. Añade la configuración del sandbox a ~/.clawdbot/clawdbot.json:

{
  "agents": {
	"defaults": {
  	"sandbox": {
    	"mode": "non-main",
    	"scope": "session",
    	"workspaceAccess": "ro"
  	}
	}
  }
}

4. Reinicia el Gateway: openclaw gateway restart

Qué significan los ajustes:

El ajuste mode controla qué sesiones van en sandbox:

• "off": Sin sandboxing. Es el valor por defecto y es arriesgado.
• "non-main": Pone en contenedor los chats de grupo y canales externos mientras tu sesión principal en terminal corre en el host. Recomendado para la mayoría.
• "all": Todas las sesiones van en contenedor. Es lo más seguro, pero añade latencia.

El ajuste workspaceAccess controla qué pueden ver las sesiones en sandbox:

• "none": Espacio de trabajo aislado. El agente no ve tus archivos.
• "ro": Acceso de solo lectura a ~/clawd/. El agente puede leer pero no modificar.
• "rw": Acceso total de lectura y escritura. Úsalo con moderación.

Compensaciones a tener en cuenta: el sandboxing añade latencia por el arranque del contenedor. Las skills que necesiten red por defecto no funcionarán, ya que los contenedores no tienen red. El ajuste tools.elevated evita por completo el sandbox, así que revisa lo que permites. Hay límites de plataforma inevitables: solo un Gateway puede poseer una sesión de WhatsApp e iMessage solo funciona en macOS.

Un problema específico de macOS: antes de depender de OpenClaw en remoto, concede Acceso total al disco a tu app de terminal en Ajustes del sistema → Privacidad y seguridad → Acceso total al disco. Los avisos no aparecerán cuando estés fuera y los bloqueos fallarán en silencio.

Conclusión

OpenClaw ocupa un lugar único en el panorama de los agentes de IA. No intenta sustituir tu IDE ni ser un chatbot generalista. Es un puente entre los modelos de IA por los que ya pagas y tus archivos, apps y automatizaciones en tu propio hardware.

El proyecto avanza rápido. Las librerías de skills crecen cada semana y la comunidad construye integraciones para todo, desde la compra del súper hasta el control de Tesla. A medida que mejoran los modelos locales vía Ollama, tener un agente personal totalmente offline es cada vez más viable.

La verdadera pregunta no es si los agentes de IA gestionarán nuestra vida digital, sino si los ejecutaremos en infraestructuras propias o cederemos eso a la nube. OpenClaw apuesta por lo local y, para quienes priorizan privacidad y control, esa apuesta empieza a dar frutos. Si quieres saber más sobre agentes de escritorio, echa un vistazo a nuestro tutorial sobre Claude Cowork.