【访谈】OpenClaw 创始人：AI 是杠杆，不是替代品

嘉宾: Peter Steinberger，PSPDFKit 联合创始人 / OpenClaw 创始人 来源: How OpenClaw’s Creator Uses AI to Run His Life | 时长: 37:44

导读

“在摩洛哥度假时，我通过 WhatsApp 给 AI 发了一条语音消息，它自动识别了 OGG 格式，修复了 Bug，还给我回复了修复报告。”

嘉宾档案：Peter Steinberger，20 年 iOS 开发老兵。他创办的 PSPDFKit 被 Insight Partners 以 1 亿欧元战略投资后，他选择了"退休"。然而，AI 把他拉回了代码世界——这一次，他写了 30 万行代码，创造了 OpenClaw（原名 ClawdBot），一个可以通过 WhatsApp、Telegram 等消息应用控制的个人 AI 助手。

本期话题：

• 从退休到重新创业
• 30 万行代码的诞生
• AI 编程的正确姿势
• 80% App 消亡论
• Slop Town 批判

目录

1. 退休失败：被 Claude 拉回代码世界
2. 摩洛哥的那个早上
3. CLI 军团：为 AI 造 100 个工具
4. 80% 的 App 会消失
5. Just Talk to It
6. Slop Town：没有品味的 AI 垃圾场
7. 编程语言不重要了

退休失败：被 Claude 拉回代码世界

2024 年初，Peter Steinberger 做了一个许多程序员梦寐以求的决定：退休。

这位拥有 20 年 iOS 开发经验的工程师，曾创办了 PSPDFKit——一家专注于 PDF 技术的公司，服务过无数知名企业。卖掉公司后，他终于可以享受人生了。没有了早会、没有了 deadline、没有了那些永远修不完的 bug。

然后 Claude 出现了。

Peter：「我只是想要一个能从手机上查看电脑状态的方式……最初的想法很简单，就是把 WhatsApp 接到 Claude Code 上……然后你看，现在已经是 30 万行代码了。」

【注：Claude Code 是 Anthropic 推出的 AI 编程助手，可以直接在终端中运行，执行代码编写、调试等任务。】

一个「简单的想法」。每个程序员都听过这句话，也都知道它意味着什么。Peter 的退休生活就这样被一个 side project 彻底打乱了。他发现自己不是在度假，而是在构建一个完整的 AI 代理系统。

更讽刺的是，他比工作时还要投入。以前写代码是为了赚钱，现在是纯粹的好奇心驱动。Claude 让编程重新变得有趣了——至少在他意识到自己已经写了 30 万行代码之前是这样。

摩洛哥的那个早上

摩洛哥的阳光很好，Peter 正在朋友的生日派对上享受假期。

他的手机震动了一下。有人在 Twitter 上发了一条推文，报告他项目中的一个 bug。如果是以前，他可能会叹口气，打开笔记本电脑，花半小时定位问题，再花一小时修复。但现在不一样了。

Peter 做了一件极其简单的事：他给那条推文截了个图，发到了 WhatsApp 上。

Peter：「我当时还在摩洛哥，有人发了一条推文说有个 bug。我就把推文截图发到 WhatsApp 上。它读懂了那条推文，理解了那是个 bug，checkout 了 git 仓库，修复了它，做了 commit，然后回复那个人说已经修好了。」

让我们把这个过程拆解一下：AI 读取截图 → 理解推文内容 → 识别这是一个 bug 报告 → 定位到正确的代码仓库 → 找到并修复问题 → 提交代码 → 自动回复用户。整个过程 Peter 只动了两根手指——截图和发送。

【注：这个流程展示了 AI 代理的核心能力：理解自然语言指令、执行多步骤任务、与外部系统交互。】

派对还在继续，音乐还在响，Peter 的 bug 已经修完了。他甚至不需要打开电脑。这就是 2025 年的软件开发：你可以在度假时通过聊天软件修 bug，而且修得比以前更快。

CLI 军团：为 AI 造 100 个工具

Peter 很快发现了一个规律：AI 代理最擅长的事情，就是调用命令行工具。

Peter：「我基本上是在组建自己的 CLI 军团。因为 agents 擅长什么？调用 CLI，因为那正是它们被训练来做的事。」

【注：CLI（Command Line Interface）即命令行界面，是一种通过文本命令与计算机交互的方式。AI 模型在训练时接触了大量命令行操作的示例，因此对这种交互方式非常熟悉。】

于是接下来几个月，Peter 开始疯狂地构建各种命令行工具。Google Places API？做一个。搜索 meme 和 gif？做一个。追踪食品配送状态？做一个。每一个新工具都让他的 AI 助手变得更强大。

最有趣的是 Eight Sleep 床垫的故事。这是一款智能床垫，可以调节温度。但官方没有公开 API，普通用户只能通过 app 控制。Peter 不是普通用户——他逆向工程了整个 API，然后做成了 CLI 工具。

【注：Eight Sleep 是一款智能床垫，可以调节床面温度，官方未开放 API。】

现在，他可以用自然语言告诉 AI：「今晚我想睡凉快点。」AI 就会调用那个 CLI，把床垫温度调低。这不是科幻小说，这是 Peter 的日常生活。

他在做的事情本质上是给 AI 造工具。每造一个工具，AI 就多了一项能力。100 个工具，就是 100 种可能性。这支「CLI 军团」让 Peter 的数字生活变得前所未有的自动化——而这一切，都始于一个「简单的想法」。

80% 的 App 会消失

想象一下这个场景：你站在肯德基门口，手机震动了一下。不是 MyFitnessPal 的卡路里提醒，而是你的 AI 助手轻声说：「我知道你今天压力大，但你昨天刚说要控制饮食。要不我帮你找附近的沙拉店？」

这就是 Peter 描述的未来。

Peter：「这会让你手机上大概 80% 的 App 消失。为什么我还要用 MyFitnessPal 来追踪食物，当我已经有一个无所不知的助手，它知道我正在做糟糕的决定，知道我正站在肯德基门口？」

【注：MyFitnessPal 是一款流行的饮食追踪应用，用户需要手动输入每餐食物。Peter 的观点是，AI 助手可以通过上下文感知自动完成这些工作。】

仔细想想，我们手机上的大部分 App 本质上只是数据库的漂亮界面。航班值机 App？它就是让你访问航空公司数据库。购物 App？连接库存数据库的前端。健身 App？记录你运动数据的电子表格。

当 AI 可以直接与这些 API 对话时，中间那层 UI 就变得多余了。你不需要打开五个不同的 App 来完成一次旅行规划——你只需要告诉 AI「帮我订下周去东京的机票和酒店」，它会自动调用所有需要的服务。

这不是科幻小说。这是正在发生的事情。

Just Talk to It

有一个陷阱，Peter 称之为「agentic trap」——Agent 陷阱。

Peter：「我几乎把它叫做 Agent 陷阱，因为人们发现这些 Agent 很神奇，但如果它们能多做一点就更好了，然后他们就深深掉进这个兔子洞里。」

这个陷阱是什么？就是你开始构建越来越复杂的 Agent 编排系统，让 Agent A 调用 Agent B，Agent B 再触发 Agent C，形成一个精密的自动化流水线。听起来很酷，对吧？

问题是，你花了三个月搭建这套系统，结果发现直接跟 AI 对话就能解决问题。

Peter：「这是一种工程师心态。你太喜欢构建东西了，以至于你开始构建工具，而不是产品。」

【注：这里的「工具 vs 产品」是一个重要区分。工具是给工程师用的，产品是给用户用的。很多技术团队沉迷于打磨内部工具，忘了最终目标是交付用户价值。】

Peter 的建议出奇地简单：不要把事情搞复杂。与其设计一套需要维护的复杂系统，不如直接跟 AI 说话，用人类的判断力来弥补 AI 的不足。

最强大的界面，往往是最简单的。

Slop Town：没有品味的 AI 垃圾场

Peter 创造了一个词：Slop Town。

Peter：「我把它叫做 Slop Town… 这些 Agent 目前还做不到的是拥有品味。它们真的非常非常擅长做事。但如果你不好好引导它们，如果你没有对要构建什么的愿景，出来的东西还是会是 slop。」

【注：Slop 在英语俚语中指低质量、粗制滥造的东西。在 AI 语境下，特指那些虽然技术上没问题，但缺乏灵魂和品味的产出。】

什么是 Slop？就是那些用 AI 批量生成的、看起来都差不多的内容。AI 生成的千篇一律的 LinkedIn 帖子，AI 写的没有个性的营销文案，AI 画的虽然精美但毫无创意的插图。

这里有一个关键洞察：AI 可以无限放大你的能力，但它放大的是你现有的东西。如果你没有品味，AI 只会帮你更快地生产垃圾。

Peter 特别反对一种做法，他称之为「ralphing」——让 AI 进入无限循环，不断自我迭代，希望它能产出惊艳的结果。

Peter：「如果你没有愿景，出来的东西还是会是 slop。」

人类的品味、判断力、审美——这些在 AI 时代反而变得更加珍贵。

编程语言不重要了

Peter 的职业生涯从 Objective-C 开始，后来转向 Swift，现在主要写 TypeScript。这种转变在过去几乎不可想象。

Peter：「语言不再重要了。重要的是我的工程思维。你可以更容易地把这种思维从一个领域迁移到另一个领域。」

【注：Objective-C 是 Apple 平台的传统开发语言，Swift 是其现代替代品，而 TypeScript 是 Web 开发的主流语言。这三者的语法和生态系统完全不同。】

过去，切换编程语言意味着几个月甚至几年的学习曲线。你需要熟悉新的语法、新的标准库、新的最佳实践、新的调试工具。这个成本高到足以定义一个程序员的整个职业路径。

但现在，AI 改变了这个等式。语法细节？AI 可以帮你写。库的用法？AI 可以解释。报错信息？AI 可以分析。

真正不可替代的是什么？是理解系统如何运作的思维方式，是分解复杂问题的能力，是在技术选型时的判断力。

Peter 提到一个有趣的现象：他团队里的非技术成员现在也能提交代码 PR 了。不是因为他们学会了编程，而是因为 AI 降低了表达技术意图的门槛。

这不是编程的终结，而是编程民主化的开始。

核心观点

要点总结：

1. AI 是杠杆，不是替代品 — AI 放大的是你现有的能力和品味，不是凭空创造
2. Just Talk to It — 不要过度工程化，直接对话往往是最高效的方式
3. 80% 的 App 会消失 — 当 AI 可以直接调用 API，中间的 UI 层变得多余
4. 避免 Slop Town — 没有人类品味的 AI 产出，只是更快的垃圾生产

金句：

“Languages don’t matter anymore. My engineering thinking mattered.” “If you don’t have taste, it’s still going to be slop.”

下一步：试试用最简单的方式跟 AI 协作——不要编排，Just Talk to It。

整理自 How OpenClaw’s Creator Uses AI to Run His Life，2026-02-03