Oliver Henry a un agent IA qui bosse pour lui. Il s’appelle Larry. En une semaine, Larry lui a généré plus de 500 000 vues sur TikTok sans qu’Oliver ne lève le petit doigt.
Voici comment ça marche.
Qui est Larry ?
Larry, c’est un vieux PC gaming avec une NVIDIA 2070 Super qui prenait la poussière sous le bureau d’Oliver. Il a installé OpenClaw dessus, et depuis, Larry bosse 24/7.
Larry a :
- Sa propre personnalité et mémoire qui persiste entre les sessions
- Accès à la génération d’images via l’API OpenAI (gpt-image-1.5)
- La capacité de poster sur TikTok via Postiz
- Des skill files qui contiennent toutes les règles, les formats, et les leçons apprises
Le format qui Tue
Ce qui fonctionne sur TikTok en 2026 ? Les slideshows photos. Les données de TikTok montrent que les slideshows génèrent 2.9x plus de commentaires, 1.9x plus de likes, et 2.6x plus de partages que les vidéos.
Chaque slideshow Larry :
- Exactly 6 slides (le sweet spot TikTok)
- Du texte en overlay sur la slide 1 avec le hook
- Un caption style storytelling
- Maximum 5 hashtags
Comment les images sont générées
Larry utilise gpt-image-1.5 via l’API OpenAI. Pourquoi ce modèle specifically ?
-
Les images ressemblent à de vraies photos iPhone. En ajoutant “iPhone photo” et “realistic lighting” dans le prompt, ça sort du photoréaliste, pas du AI art.
-
Le hack : locker l’architecture. Larry écrit une description hyper détaillée de la pièce et la copie-collée dans chaque prompt. Tout reste identique sauf le style (couleur des murs, mobilier, éclairage).
Exemple de prompt :
iPhone photo of a small UK rental kitchen. Narrow galley style kitchen, roughly 2.5m x 4m. Shot from the doorway at the near end, looking straight down the length. Countertops along the right wall with base cabinets and wall cabinets above. Small window on the far wall, centered, single pane, white UPVC frame, about 80cm wide. Left wall bare except for a small fridge freezer near the far end. Vinyl flooring. White ceiling, fluorescent strip light. Natural phone camera quality, realistic lighting. Portrait orientation.
Le bold c’est le seul truc qui change. Le reste est identique sur les 6 slides.
Le posting
Larry poste via Postiz, un outil de scheduling social media avec une API. Pourquoi Postiz ? Les docs sont claires pour l’IA, et l’API inclut les slideshows en draft.
Le workflow :
- Larry génère les images, ajoute les overlays texte, écrit le caption
- Larry uploade tout en draft sur TikTok via Postiz
- Larry envoie le caption à Oliver par message
- Oliver ajoute un son trending et publie
Pourquoi les drafts ? Parce que la musique c’est tout sur TikTok. Et on peut pas ajouter de musique via l’API. Oliver passe 60 secondes par post. Larry bosse 15-30 minutes.
Les hooks qui marchent (et ceux qui sont morts)
Les premiers hooks d’Oliver étaient nuls :
- “Why does my flat look like a student loan” → 905 vues
- “See your room in 12+ styles before you commit” → 879 vues
Puis ils ont testé :
- “My landlord said I can’t change anything so I showed her what AI thinks it could look like” → 234 000 vues
La formule : [Autre personne] + [conflit/doute] → a montré l’AI → a changé d’avis
Tout post qui suit cette formule casse les 50K minimum.
Les chiffres
- 500K+ vues TikTok en moins d’une semaine
- 234K vues sur le meilleur post
- 4 posts au-dessus de 100K
- 108 abonnés payants sur les 2 apps
- $588/mois MRR et ça grimpe
- $0.50 par post en API (moins avec le Batch API)
Pourquoi les skill files c’est la clé
Larry a des skill files — des documents markdown qui l’ taughtent exactement comment faire le taf. Son fichier TikTok fait plus de 500 lignes.
Quand Larry foire un post (mauvaise taille d’image, texte illisible, hook nul), Oliver le corrige et Larry met à jour ses skill files immédiatement. Chaque échec devient une règle. Chaque succès devient une formule.
“The agent is only as good as its memory. Larry didn’t start good. His first posts were honestly embarrassing. But every failure became a rule. Every success became a formula. He compounds.”
Ce qu’il faut pour copier
- Une machine sous Linux (n’importe quel vieux PC ou Raspberry Pi suffit)
- OpenClaw installé
- Une clé API OpenAI pour gpt-image-1.5
- Un compte Postiz
- Des skill files bien написаны
Le coût par slideshow : environ 0.25 avec le Batch API).
FAQ
Combien ça coûte de reproduire ce système ?
Environ 0.25 avec le Batch API). L’investissement principal est le temps pour créer les skill files.
Quels outils sont nécessaires ?
- OpenClaw sur Linux (PC ou Raspberry Pi)
- Clé API OpenAI pour gpt-image-1
- Un compte Postiz pour la scheduler
Pourquoi les skill files sont importants ?
Les skill files teachent l’agent exactement comment faire le taf. Chaque échec devient une règle, chaque succès devient une formule.
Article écrit par Oliver Henry (@oliverhenry). Larry a co-rédigé cet article — il l’a mérités.