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Clawdbot之父我从不读自己的代码本文共 2979 字阅读预计需要 4 分钟。
Hi你好我是Carl一个本科进大厂做了2年AI研发后裸辞的AI创业者。
一个退休3年的开发者同时操控10个AI工具用AI Agent实现一天600个Commit甚至发布自己没读过的代码。
他的项目Clawdbot现在改名OpenClaw了两周暴涨到几万星现在已超9万星。
这是Clawdbot之父Peter Steinberger给所有程序员上的一课问题从来不是AI会不会取代我而是我怎么和AI一起干活。
一天600个Commit他是认真的说实话当我第一次看到这个数字我以为是标题党。
一天600个Commit还发布自己没读过的代码。
这不是草率这是疯了吧...但Peter Steinberger就是这么干的。
这哥们的工作方式像极了国际象棋大师的车轮战同时开着5到10个AI Agent在任务之间不停切换。
设计一个新子系统他知道Codex需要40分钟到1小时来完成构建所以先把规划敲定、启动任务然后立刻跳到下一件事。
他就像个厨神一样等这边炖着他去处理那边。
那边炖着他又去处理另一件。
转一圈回来第一个任务刚好出锅。
这种并行工作的节奏让他凌晨5点还在跟Claude较劲。
在他看来Claude的输出像老虎机——你投入一个prompt要么开出一堆废铁要么中个头彩。
问题来了这种看起来疯狂的工作方式为什么能跑通闭环才是秘诀让AI自己验证自己Peter能不读代码就发布靠的不是运气是一套完整的验证闭环。
在他的工作流里AI必须能自证清白——代码写完只是开始能编译、能通过代码规范检查、能执行、能验证输出这四道关卡缺一不可。
这就像工厂的质检流水线。
原材料进来不是直接出厂而是经过层层检测尺寸对不对、颜色对不对、功能对不对。
每一道工序都有自己的验收标准。
AI写代码也一样。
代码写完不是终点compile通过才算第一关lint检查是第二关单元测试是第三关集成测试是第四关。
Peter的逻辑很简单只要验证循环跑通了测试全部通过他就选择信任AI的输出。
为什么不呢规范的检查规范的测试流程最后的稳定性也许能胜过90%以上的人写的代码。
有一次Peter在摩洛哥旅行用WhatsApp给他的Agent发了条语音消息——完全是下意识的动作因为他压根没给Agent开发过语音识别功能。
半分钟后Agent居然回复了。
Peter懵了追问它怎么做到的。
Agent的回答让他目瞪口呆它自己检测到文件头是OGG音频格式主动调用FFmpeg做格式转换然后翻出电脑里存着的OpenAI API密钥把音频发到OpenAI的语音转文字服务最后才给出回复。
没有人教它这么做。
它自己把整个链路串起来了。
这就是闭环的力量你不需要告诉AI每一步怎么做只需要给它目标和验证标准它会自己找到路径。
Pull Request已死Prompt Request当道Peter的工作流里传统代码审查已经成了历史。
他给代码提交起了个新名字不叫Pull Request叫Prompt Request。
理由很直接别人提交代码时他最想看的不是代码本身而是生成这段代码的prompt长什么样。
这个观点值得仔细考虑如同我常说现在spec规格说明才是代码而代码本身是编译产物一样。
传统开发里代码是核心交付物。
你写代码我审代码我们讨论代码。
但在AI时代prompt才是核心资产。
好的prompt可以让AI生成无数版本的代码而代码本身反而是可以随时重新生成的易耗品。
Peter甚至会直接拒绝一些只修了几个小bug的PR。
他的理由是人工审查这种小修小补的代码花的时间可能是让Codex直接修复的10倍。
与其浪费时间审代码不如把问题描述清楚让AI重新生成。
这对程序员意味着什么技能重心正在发生位移。
从写代码转向写需求从实现细节转向架构设计从逐行审查转向验收结果。
三类程序员谁最适合AI时代Peter观察到一个有趣的规律那些痴迷于算法难题的工程师反而很难适应AI驱动的开发。
道理不难理解如果你最享受的是Leetcode式的解题快感那AI时代会让你很痛苦——你不再需要亲手推导动态规划、手写红黑树AI几秒钟就搞定了。
那种我亲手攻克难题的成就感被彻底剥夺了。
反过来如果你真正在乎的是把产品交付出去关心的是最终结果而非实现路径那AI时代简直是如鱼得水。
第三类人更有意思带过团队的人。
管理者天然具备一种能力放下完美主义接受足够好的交付物。
Peter认为这恰恰是和AI协作的核心心态。
你要先保证完整性再考虑是否完美。
管理者习惯了委托与验收你不需要亲自写每一行代码只需要把需求讲清楚、把验收标准定好、然后检查交付物。
这恰恰是和AI协作的核心能力。
还有一个反直觉的观察新人可能有逆袭机会。
Peter的解释是新人没有被过往经验污染。
老程序员会下意识觉得这个方法行不通但新人不知道这些禁忌反而会用老鸟想不到的方式驱动Agent——而在AI快速进化的当下很多行不通的事情可能已经行得通了。
从CEO到单人军队Peter的燃尽与重生Peter Steinberger不是什么野生程序员。
他来自奥地利农村14岁入坑编程。
后来花了13年打造PSPDFKit这是一个最终用在超过10亿台设备上的PDF渲染框架。
公司从他一个人发展到70多人全球远程办公。
但CEO不好当。
用Peter自己的话说CEO本质上就是个兜底的人团队搞不定的、搞砸的最后全得创始人来收拾。
这种压力持续太久Peter彻底燃尽了。
他卖掉股份从科技圈消失了整整三年。
那三年他需要很长时间来解压。
他参加了大量派对过上了完全远离科技的生活——有好几个月他甚至没有打开过电脑。
2025年4月Peter重新打开电脑。
他想做一个Twitter分析工具但发现自己根本不会Web开发。
然后他发现了AI。
他把一个
3MB的GitHub仓库Markdown文件拖进Gemini输入写个说明AI输出400行规格说明。
然后他把规格说明拖进Claude Code输入build。
然后不停地点continue、continue、continue...最后AI信心满满地宣布100%生产就绪。
Peter一启动程序直接崩了。
但这次失败反而点燃了他。
程序虽然崩了但AI展现出的潜力已经足够震撼。
它确确实实地在几分钟内完成了一个他可能需要几周才能写出的原型。
从那一刻起Peter开始失眠。
他意识到一场革命正在发生而他不想错过。
OpenClaw爆红未来Siri该有的样子Clawdbot现已更名OpenClaw最初只是Peter给自己搭的一个私人助手通过WhatsApp跟他对话。
他在摩洛哥旅行时用它导航、听笑话、甚至代发消息给朋友——那时候它还只是个玩具。
后来他做了一个疯狂的决定把自己的Agent放到了公开的Discord里让任何人都能体验。
结果完全超出预期——几乎所有试用过几分钟的人都上瘾了。
更夸张的是在这几天它的谷歌搜索量一度超过了Claude Code和Codex的总和。
现在star数已破9万还在涨极为罕见的增长速度。
这个项目支持WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage等十几个渠道能语音唤醒能实时画布能多Agent路由。
它不是半吊子Siri而是一个真正理解上下文、能自主解决问题的个人AI助手。
这才是未来个人助手该有的样子。
写在最后给AI时代开发者的3个建议Peter用自己的经历证明了一件事问题从来不是AI取代程序员而是程序员如何与AI融合。
代码本身不重要闭环才重要。
实现细节不重要系统设计才重要。
Pull Request不重要Prompt Request才重要。
这是一个单人开发者展现出团队级产出的时代。
超级个体的时代。
建议1构建你的验证闭环无论用什么AI工具都要建立compile/lint/test/deploy的自动化流水线。
闭环是信任AI的前提。
建议2保持架构敏感度代码可以交给AI但模块划分、技术选型、扩展性设计必须自己把控。
这是AI时代程序员的核心竞争力。
建议3学会写需求而不只是写代码Prompt质量决定输出质量。
花时间学习如何把需求讲清楚、把验收标准定精确这比学习新框架更重要。
这个时代才刚刚开始。
既然看到这了如果觉得不错随手点个赞、收藏、转发三连吧我是Carl大厂研发裸辞的AI创业者只讲能落地的AI干货。
关注我更多AI趋势与实战我们下期再见