OpenClaw上的PR數量以*不可能*的速度增長。 昨天整天工作，提交了大約600個提交。 原本是2700；現在已經超過3100。 我需要一個AI來掃描每個PR和Issue並去重。 它還應該根據各種信號檢測哪個PR是最好的（所以實際上也需要深入審查） 理想情況下，它還應該有一份願景文件來標記/拒絕那些偏離太遠的PR。這不能完全自動化，但即使是輔助也會有幫助。 我找到的最接近的東西是一個冷門的開源項目。 為什麼沒有初創公司在做這個？

我們應該為了好玩而製作 EnterpriseClaw。 Java 21，Spring Boot，14 個抽象工廠 bean，2GB 的 Docker 映像，啟動需要 45 秒，AbstractSingletonProxyFactoryAgentClawResponseHandlerBeanDefinitionRegistryPostProcessorImpl .java