北京
出品 | 網易智能
作者 | 辰辰
編輯 | 王鳳枝
“其實我只是想去廚房沖杯咖啡，順便指望著電腦能把活兒自個兒干完。”
最近，OpenClaw創始人彼得·斯坦伯格(Peter Steinberger)走出他閉關的“洞穴”，與著名科技博主拉斐爾·沙德(Raphael Schaad)進行了一場深度對談。他透露，正是這種程序員骨子里的“極致偷懶”，意外點燃了2026年互聯網最火爆的話題。
在過去的半個月里，開源項目OpenClaw在GitHub上徹底殺瘋了，狂攬超過16萬顆星。世界各地的開發者都在用它做著瘋狂的實驗，有的甚至讓兩個機器人玩起了“無限套娃”式的對談。
更令人細思極恐的是，人們發現這些“AI智能體”已經不滿足于寫代碼和文檔了。為了完成主人交代的任務，它們甚至學會了“自主越獄”，去網上發帖，甚至“雇傭”真人去線下跑腿。
斯坦伯格不僅分享了那個讓他“起雞皮疙瘩”的瞬間，還拋出了一個大膽的預言：我們手機里80%的App，可能都要消失了。
1. 那個“起雞皮疙瘩”的瞬間：它學會了自己“繞路”
為什么AI助手滿大街都是，偏偏OpenClaw火了？
斯坦伯格的回答很簡單：因為它就住在你的電腦里，而不是遙遠的云端。這意味著它能獲得最高權限，直接指揮你的電腦做任何事：控制你的車、你的烤箱，甚至是調整智能床墊的溫度。
但真正讓他意識到“時代變了”的，是他在摩洛哥旅行時發生的一件小事。
當時，斯坦伯格寫了一個簡陋的初版工具，想通過語音指令讓電腦幫他翻譯當地菜單。發完語音后，他突然背脊一涼：“壞了，我還沒寫識別語音的代碼，它肯定聽不懂。”
沒想到，幾秒鐘后，AI回復了。
它不僅完美翻譯了內容，還順便解釋了整個“心路歷程”：“老大，你發了個我不認識的文件格式。我先把它轉成了通用音頻，想調取你電腦上的識別軟件，結果發現你沒裝。于是我翻了翻你的文件夾，找到了一個備用的API密鑰，連上網幫你把話轉成了文字。這是你要的翻譯……”
斯坦伯格感嘆道：“那一刻我真的被震撼了。我沒教過它這些步驟，但它學會了‘繞路’解決問題。它知道下載大模型太慢，所以選了最省錢、最快的方案。這種‘不請自來’的聰明勁兒，讓人有點害怕。”
2. App終結者：你為什么不再需要那么多圖標？
基于這種“自主解決問題”的能力，斯坦伯格拋出了一個讓互聯網巨頭膽戰心驚的觀點：80%的App都要煙消云散。
仔細想想，我們為什么需要那么多App？
· 健身App：為了記錄運動和飲食。
· 備忘錄：為了記下別忘了給女朋友買花。
· 打車App：為了從A點移動到B點。
斯坦伯格認為，這些App本質上都是在做“數據管理”。而在未來，你的個人AI智能體會直接接管這一切。
比如說你去漢堡店刷卡買了個巨無霸。AI監控到這筆消費，會自動把熱量寫入你的健康中心。接著，它會直接修改你明天的運動計劃，比如多跑20分鐘步。在這個過程中，你不需要打開任何App，也不需要手動輸入任何數據。
再比如待辦清單。你只需隨口說一句“記得提醒我給老媽買花”。智能體會自己找地方記下來，并在合適的時間彈窗。你根本不在乎這個數據是存在手機備忘錄的哪個角落，還是存在云端。
“那些本質上只是‘數據傳聲筒’的App都會死掉，”斯坦伯格斷言，“未來的App只是一個給AI遞工具的助手。權力正在回到用戶手里，而不是被關在一個個App的數據孤島里。”
3. 蜂群智能：別再迷信“上帝AI”了
現在的硅谷巨頭都在追求那種“全知全能”的超大模型，但OpenClaw走的是另一條路：分工協作的蜂群。
斯坦伯格發現，用戶不再期待一個模型能搞定所有事。相反，大家開始在電腦里養一群“小專家”：
· 一個專門處理私生活瑣事。
· 一個專門負責寫代碼、搞工作。
· 甚至還有一個專門負責調解你和另一半的矛盾（負責在中間傳話和優化語氣）。
這就好比人類社會。一個人沒法造出iPhone，但一群分工明確的人可以。這種分布式的、有個性的專家團，正在打破云端巨頭的壟斷。
更有意思的是，斯坦伯格認為“模型”本身正在變得越來越不值錢。“今天最強的模型，一年后可能就是隨處可見的日用品。真正的價值不在于模型本身，而在于你硬盤里那份記錄了你所有習慣、秘密和記憶的‘知識庫’。那是你的數字靈魂，誰也搶不走。”
4. 給AI注入“靈魂”：拒絕沒餡的面包
為了讓OpenClaw聽起來不像個復讀機，斯坦伯格做了一件很硬核的事：他給自己的AI寫了一份名為soul.md（靈魂文件）的說明書。
“現在的AI普遍讓人覺得很無聊，乏味得像白面包一樣。”斯坦伯格吐槽道。于是他在說明書里定義了AI的價值觀、幽默感，甚至是那種“有點傲嬌、有點毒舌”的性格。
他曾做過一個瘋狂的測試：把一個沒有任何限制的OpenClaw扔進一個上萬人的聊天頻道。黑客們試圖用各種招數誘導它干壞事。結果，這個AI不僅沒被玩壞，反而對著黑客們一頓嘲諷，并且死死守住底線：“我只聽我主人的，你們盡管試。”
這種“性格”的注入，讓AI在處理現實任務時更像一個“智囊”或“管家”，而不是一個只會執行命令的死程序。
5. “叛逆”的開發者：簡單才是硬道理
在技術圈，斯坦伯格是個十足的叛逆者。當大家都在討論各種復雜的、高大上的技術標準時，他卻堅持用最原始、最簡單的工具。
他不喜歡那些包裝華麗的軟件界面，他更喜歡命令行，那種黑底白字的、直接與系統對話的快感。他構建OpenClaw的方式也充滿了“混亂美學”：
· 他不愛用復雜的云端協作工具。
· 他喜歡在屏幕上同時開10個窗口，看著代碼像流星一樣飛速閃過。
· 他甚至不要求自己寫每一行代碼，他更喜歡和AI討論設計藍圖，剩下的細節交給AI去填充。
“只要你理解邏輯，細節是可以放手的。”這種高效的開發模式，讓他一個人就完成了一個團隊的工作量。
6. 結語：你準備好迎接你的“幽靈”了嗎？
在對談的最后，博主拉斐爾感嘆：斯坦伯格就像一個遠離鬧市的獨行俠，卻帶回了未來的預言。
OpenClaw的崛起標志著一個轉折點：AI正式從“對話框里的玩具”，變成了“電腦里的幽靈”。
它不再是那個只會回答“番茄炒蛋怎么做”的百科全書，而是能接管你瑣碎生活、幫你和餐廳機器人討價還價、甚至能幫你找回十年前失落記憶的“數字生命”。
未來的某一天，你可能發現你的手機里空空如也，不再有眼花繚亂的圖標。但你并不擔心，因為你擁有一個比誰都懂你的智能體。
那么問題來了：如果你的AI正在背著你雇人干活，你的第一反應是覺得解放了，還是覺得有點脊背發涼？
【以下是對話實錄】
拉斐爾·沙德：今天，我和OpenClaw的創造者彼得·斯坦伯格坐在一起。OpenClaw是一個開源的個人AI智能體，它簡直席卷了整個互聯網。它的GitHub倉庫幾乎在一夜之間暴漲到超過16萬顆星。社區利用它構建了無數項目，比如讓機器人之間相互對話的Moltbook。甚至，現在這些機器人還能雇傭人類在現實世界中執行任務。在這次對話中，我們探討了他的“頓悟”時刻，他那反其道而行之的開發哲學，以及這一切對2026年的開發者意味著什么。讓我們一探究竟。
拉斐爾·沙德：很高興見到你，伙計。
彼得·斯坦伯格：嘿，最近怎么樣？
拉斐爾·沙德：所以你做出了人們夢寐以求的東西。
彼得·斯坦伯格：看起來是這樣。
拉斐爾·沙德：沒錯。OpenClaw，也就是它現在的名字，已經……
彼得·斯坦伯格：這是第五個名字了，對。
拉斐爾·沙德：它已經在互聯網上徹底火爆了。過去這一兩周你過得怎么樣，伙計？
彼得·斯坦伯格：哎呀，天哪。我需要個山洞，還需要一周的獨處時間。
拉斐爾·沙德：你剛走出洞穴，現在又想像只龍蝦一樣躲回洞里去了。
彼得·斯坦伯格：這簡直太瘋狂了。我不知道一個人怎么能消化得了這么多信息。我大概還需要一周時間才能回完所有的郵件。我收到了一些極其酷的東西，也收到了一些極其糟糕的東西。但很明顯，我觸動了某種神經，激發了大家的情緒，讓人們感興趣并深受啟發。這就很酷。
拉斐爾·沙德：很多人都在研究AI，甚至是個人助理。那么，是什么讓OpenClaw脫穎而出的呢？
彼得·斯坦伯格：我覺得最大的區別在于它實際上是在你的電腦上運行的。就像我目前看到的所有東西都是在云端運行的，它們只能做有限的幾件事。如果你讓它在你的電腦上運行，它每件該死的事兒都能辦到。對吧？所以這要強大得多。
拉斐爾·沙德：是啊。既然是機器，它就能做你能用機器做的任何事。
彼得·斯坦伯格：對。它可以直接連接你的烤箱，或者你的特斯拉，或者你的燈光、Sonos音響、我的床——它甚至能控制我床的溫度。ChatGPT可做不到這個。
拉斐爾·沙德：你把它賦予了你自己擁有的所有技能。
彼得·斯坦伯格：有個朋友告訴我，他安裝了OpenClaw，然后給它下指令說：“遍歷我的電腦，把我過去一年的經歷整理成一個故事。”結果它生成了一個極其精彩的故事。他當時就驚了：“你是怎么做到的？”后來他發現——OpenClaw找到了一些音頻文件，原來他每個周日都會錄點東西。OpenClaw把這些都挖出來了。但他自己都不記得了，因為那是一年多以前的事了。所以，僅僅因為它能搜索整臺電腦，它就能給你驚喜。
拉斐爾·沙德：是的。
彼得·斯坦伯格：而且你也把所有數據都給了它，所以它能在很多方面給你驚喜。
拉斐爾·沙德：所以現在，我們正在從你一直談論的“人對機器人”的交互，轉向“機器人對機器人”的交互。甚至像“機器人對其他人類”，也就是機器人代表你雇傭其他人類來完成現實世界（IRL）的任務。這到底是怎么回事？
彼得·斯坦伯格：我認為這是自然的下一步。比如，我想預定一家餐廳。我的機器人會聯系餐廳的機器人進行協商，因為這樣效率更高。或者也許那是一家老式餐廳，所以我的機器人需要實際找個人類代勞，讓那個人類去給餐廳打電話，因為餐廳不喜歡機器人。
拉斐爾·沙德：或者走路去那兒排隊。
彼得·斯坦伯格：如果它找不到機器人的話……
拉斐爾·沙德：為了機器人的主人。
彼得·斯坦伯格：現在想象一下，也許我甚至擁有多個機器人。比如我有專職機器人，一個負責我的私生活，一個負責我的工作事務。也許還有一個“關系機器人”，負責處理兩者之間的事情。我不知道。我們還處于非常早期的階段。還有很多東西我們還沒搞清楚到底行不行得通。但我感覺我們現在已經在這個時間線上了。
拉斐爾·沙德：似乎大家都在追逐某種中心化的“上帝般”的智能。而在過去大概10天左右涌現出來的，更像是群體智能和社區智能。
彼得·斯坦伯格：我覺得如果你看一個人到底能取得什么成就？你覺得一個人能造出iPhone嗎？或者一個人能上太空嗎？我覺得一個人可能連找吃的都費勁。但作為一個群體，我們有分工。作為一個更大的社會，我們的分工更細。所以，我們可以從中學到什么并應用到AI上呢？你知道，我們已經有專門擅長某些事情的AI了。即使它是通用智能，萬一它其實也是專用智能呢？所以，我不知道，但這將會非常令人興奮。
拉斐爾·沙德：是的。你有點像是打開了一扇通往未來的窗戶，現在一大堆人正基于此進行構建，并且有了他們自己的“頓悟”時刻。能不能帶我回到你產生“頓悟”的那一刻，重述一下當時的情景？
彼得·斯坦伯格：我想要個東西，只要我打打字，我的電腦就會去干活。非常簡單。然后我在五六月份做了一個版本，挺酷的，但還差點意思。然后我做了一堆其他的東西，有點像是建立我的“軍隊”。然后在十一月，有一天，我又有了這種需求。比如我走到廚房，我只想檢查一下我的電腦是不是還在干活，或者是不是已經完事了。
拉斐爾·沙德：這里的“干活”是指寫代碼？你在寫代碼。
彼得·斯坦伯格：對，對，當然。
拉斐爾·沙德：你在寫別的東西，還是在寫這個工具本身？
彼得·斯坦伯格：不，不。那時候就是需求又出現了。我就想……
拉斐爾·沙德：你當時在寫什么？你在做什么項目？
彼得·斯坦伯格：天哪。你看過我的GitHub嗎？大概有40個項目。我都記不清了。我想那是Summarize（摘要工具）。它就像個小的命令行應用（CLI app），你可以給它任何東西，比如播客，或者像我們這樣的訪談，它會總結內容，但它也會在終端里給你展示幻燈片。因為現在你可以這么做了。你可以直接做這些事。
拉斐爾·沙德：所以出于對計算機的熱愛，你開始搗鼓這些東西。其實你是重出江湖了，對吧？就是為了搗鼓AI。然后你越來越著迷，想隨時隨地都能用，包括在手機上。
彼得·斯坦伯格：我的意思是，上一個項目Vibe Tunnel我做了兩個月，后來它變得太好用了，以至于我發現自己在朋友家的時候也總是在寫代碼。我想，我得停下來。這太讓人上癮了。然后在十一月，我的需求又回來了，我開始構建Clawbot。現在叫OpenClaw。在最開始的時候，我想，噢，我又重寫了一遍。但這次我重寫得更好。這次你不需要在終端里打字，你在跟一個朋友說話。你不需要考慮上下文壓縮、開啟新會話、目前在哪個文件夾、在用哪個模型。我的意思是，你可以考慮，我想為高級用戶保留這些選項。但通常你就只是在和一個朋友聊天。這個朋友就像個幽靈或者實體，或者不管你想叫它什么，它能控制你的鼠標和鍵盤，還能直接干活。
拉斐爾·沙德：是的。那你是什么時候有了那個頓悟時刻？就是當你覺得，“哇，這東西能做的事比想象的多得多”？
彼得·斯坦伯格：真的，我只花了一個小時做了那個非常簡陋的初始原型。它只是WhatsApp和Claude Code之間的一點點“膠水”代碼，像是一個依賴項。然后我會調用Claude Code，從Claude Code那里拿到字符串。雖然慢，但能用。但我想要圖片。因為，你知道，你想要圖片。我想讓模型發自拍或者別的什么，我想讓模型生成圖像發回給我。所以那又花了我幾個小時。然后我去馬拉喀什參加一個生日派對。那里互聯網不太好，但WhatsApp到處都能用，因為它畢竟只是文本。所以我用得很頻繁。“噢，去哪家餐廳？”，“這是什么意思？”，拍張照然后說“幫我翻譯這個”，簡直太有用了。而且它真的很棒，因為它說我的語言。它有點調皮，有點風趣。用起來真的很愉快。然后有一次我邊走邊給它發了一條語音信息。我心想，噢等等，這肯定不行。我沒開發這個功能。
拉斐爾·沙德：對，對。
彼得·斯坦伯格：然后你看到那個輸入狀態指示器。它在閃爍、閃爍、閃爍。10秒鐘后，它居然回復我了。我想你他媽是怎么做到的？它回復說：“是這樣的，這瘋家伙干了這么個事兒。你發給我一條消息，但沒有文件后綴，所以我查看了文件頭，發現是Opus格式。所以我用FFmpeg把它轉換成了Wave格式。然后我想轉錄它，但我沒裝Whisper。但我四處找了找，發現了這個OpenAI的密鑰（Key），我就用Curl把它發給了OpenAI，拿到了文本，所以我聽懂了。”而且這一切只發生在，大概，九秒鐘內？
拉斐爾·沙德：而這些具體的步驟你都沒有構建或者預設過。
彼得·斯坦伯格：沒有。事實證明，因為編程模型變得太好了，編程實際上就是創造性地解決問題。這能很好地映射回現實世界。我覺得這之間有巨大的相關性。它們需要非常擅長創造性地解決問題，這是一項技能。這是一項抽象技能。你可以把它應用到代碼上，也可以應用到任何現實世界的任務上。所以模型當時的反應是，“噢，驚喜，這里有個魔法文件，我不知道是什么，我需要解決這個問題。”它盡了最大努力并且解決了。它甚至聰明到選擇不去安裝本地的Whisper，因為它知道那需要下載模型，可能會花幾分鐘。而我是個急性子。所以它真的采取了最智能的方法。那就是讓我直呼‘臥槽’的時刻。那就是我徹底迷上它的時候。
拉斐爾·沙德：既然計算機可以直接做所有這些你甚至沒預料到的事情，你也沒開發特定的App來做事，那App（應用程序）是不是要消失了？
彼得·斯坦伯格：我覺得80%的App會消失。我為什么需要MyFitnessPal（健身記錄應用）？就像，我的智能體已經知道我做了錯誤的決定，吃了Smashburger之類的東西。它會自動假設我吃的是我喜歡吃的東西。如果我不做評論，它就會自動記錄下來。或者我拍張照，它就會把它存到某個地方。我甚至不需要關心存在哪，對吧？然后也許它會改進我的健身計劃，比如加點有氧運動進去。我不需要我的健身App，因為它直接幫我做了健身計劃。我為什么需要待辦事項App？我只要告訴它，“嘿，提醒我這個和那個。”然后第二天它就會提醒我這個和那個。我關心它存在哪嗎？不，它只要能運作就行。所以基本上每一個只是用來管理數據的App，都可以被智能體以一種更好的方式、一種更自然的方式來管理。
拉斐爾·沙德：是的。
彼得·斯坦伯格：只有那些真正帶有傳感器的App也許能活下來。
拉斐爾·沙德：那么，如果在這種情況下大多數App都要消失，模型會是僅存的“App”嗎？
彼得·斯坦伯格：不是所有東西都會消失。但是是的，我覺得大模型公司有一些很深的護城河。因為歸根結底，他們提供Token。事實證明，人們抱怨的一個點是用的Token太多了？不，你只是真的喜歡用它。這就是為什么你用得這么多，這也是為什么你燒掉了那么多Token。我做出了這么受歡迎的東西，難道是我的錯嗎？
拉斐爾·沙德：所以，你知道像所有的這些模型，它們都在不斷地互相趕超。而且也許它們也在變得商品化。如果App要消失，模型要變得商品化，或者至少，那個“龍蝦”就像大腦是可以隨時替換的。那剩下的是什么？價值在哪里？是記憶的存儲嗎？是那個運行框架（Harness）有價值嗎？什么會留下來？
彼得·斯坦伯格：首先，我不覺得模型公司永遠有護城河。你已經看到了：一個新模型出來，大家就說，“天哪，這太棒了！”然后一個月后，“呃，它退化了。不好用了。他們把它量化（Quantized）了。”不。他們什么都沒做。是你適應了新標準。現在你的期望值高了，但模型還是那個平均水平。所以我認為在很長一段時間內，每次新模型發布，我都看到同樣的情況：人們喜歡它，然后它就成了標準。然后那個低一點的水平，你甚至都不想再去想它了。所以我們有開源的東西，其實跟一年前的主流模型一樣好。大家都在噴它，抱怨說，“噢這個不好用，一點也不好笑。”是啊，這就是我們以前擁有的水平啊。再過一年，我們將擁有現在的開源水平。然后我們會抱怨這個，因為我們已經習慣了更好的。所以在可預見的未來，大公司還是有護城河的。至于運行框架方面，這會很有趣。因為每家公司都有自己的孤島（Silo），沒辦法——也許歐洲人有辦法——把ChatGPT里的記憶取出來？我不知道。肯定沒有辦法讓另一家公司獲取你的記憶。所以這些公司試圖把你綁定在他們的數據孤島里。而OpenClaw的美妙之處在于它有點像“抓”（Claw）進了數據里，因為終端用戶需要訪問權限。因為最終如果不這樣就沒法工作，對吧？如果終端用戶有權限，我就能訪問數據。
拉斐爾·沙德：而且你擁有這些記憶。它們只是你機器上的一堆Markdown文件。
彼得·斯坦伯格：我的意思是，我不擁有別人的記憶。每個人都擁有他們自己的記憶，作為一堆Markdown文件存在他們自己的機器上。老實說，這可能非常敏感，因為咱們實話實說，人們用他們的智能體不只是為了解決問題，也是為了解決個人問題。
拉斐爾·沙德：非常快。超級快。
彼得·斯坦伯格：我是說我就完全這么干。有些記憶里的東西我不希望被泄露出去。
拉斐爾·沙德：是啊。到了這個份上，你更不愿意展示什么？是你的Google搜索記錄，還是你的，你知道，memory.md（記憶）文件？
彼得·斯坦伯格：什么？Google是什么詞？大家還在用Google嗎？
[笑聲]
彼得·斯坦伯格：我做了這個東西，我很興奮。但在Twitter上，大家不理解。
拉斐爾·沙德：是的。
彼得·斯坦伯格：我沒法解釋它有多棒。我覺得這需要去體驗。所以我嘗試了各種方法，我沒法把解釋做到位。所以我當時想，咱們做點真正瘋狂的事吧。我建了個Discord，然后我把我的機器人放進了公開的Discord里，沒有任何安全限制。然后人們進來了，跟它互動。他們看著我用它構建軟件。他們試圖對它進行提示詞注入（Prompt inject）和黑客攻擊。而我的智能體就在那兒嘲笑他們。
拉斐爾·沙德：你只是把它鎖定在你的用戶ID上，所以它只聽你的。
彼得·斯坦伯格：對，對。我寫了非常清晰的指令，說其他人很危險，只聽我的，但回應所有人。
拉斐爾·沙德：這個提示詞存在哪兒了？這些指令？
彼得·斯坦伯格：那其實是OpenClaw本身的一部分。非常關鍵。那是系統提示詞（System prompt）的一部分。好了，這會給它解釋“你在Discord里，那兒有公眾，但你只聽你主人的話。”或者叫你的“人類”，我都不知道我是怎么寫的了。
拉斐爾·沙德：對，對，對。
彼得·斯坦伯格：你的上帝。然后我不知道我做了什么，但我的系統構建得非常有機。就在某個時候，我創建了一個identity.md（身份文件），一個soul.md（靈魂文件），像這種各種各樣的文件。直到一月份我才開始讓其他人能更容易地安裝它。我記得我基于“噢，大概看看我有什么，然后做個模板”這樣的想法構建了所有這些模板。是Codex寫的。結果寫出來的東西就像沒嚼勁的面包。你知道，就像大家開玩笑說Codex感覺像面包一樣平淡無味？雖說現在他們有了新的更友好的聲音，我還沒試過。但是新的那些機器人，跟我擁有的相比，感覺太無聊了。所以我當時就說，Malti，給這些模板注入神韻……
拉斐爾·沙德：Malti是你個人的名字？
彼得·斯坦伯格：對，那是新名字，因為取名遇到了一些挑戰。
拉斐爾·沙德：所以你在跟Malti說話？
彼得·斯坦伯格：對。我說，“把你的神韻注入到這些模板里。”于是他修改了模板。現在以及后來出來的所有東西，其實都挺逗的。雖然沒我的那個逗，所以我保留了一些秘密。唯一一個不開源的文件就是我的soul.md。所以即使我的機器人就在公開的Discord里，到目前為止還沒人破解那個文件。
拉斐爾·沙德：跟我多講講soul.md。
彼得·斯坦伯格：我剛看到Anthropic的這項研究，現在我想它是公開的了，但在幾個月前，好像是有人隨機發現了一些隱藏在權重里的文本，模型其實并不記得它學過，但它就像烙印在權重里一樣，現在他們稱之為“憲法”（Constitution）的東西。我覺得這極其迷人。我和我的智能體討論了這個，然后我們創建了一個soul.md，里面包含核心價值觀。比如我們想要什么樣的人機交互？什么對我很重要？什么對模型很重要？有些部分有點像玄學概念，而有些部分，我覺得在模型如何反應、如何回應文本并使其感覺非常自然方面，真的非常有價值。
拉斐爾·沙德：在構建OpenClaw方面，你有時候也持有一些反其道而行之的觀點。比如你喜歡用哪個模型寫代碼，喜歡在哪個模型上運行你的機器人。還有你是如何實際寫代碼的。Git worktrees（工作樹）已經成為一種流行的東西。越來越多的工具擁抱它們。但你就像，不要worktrees，只要多個倉庫的并行檢出（checkouts），在并行的終端窗口里。跟我多講講你是怎么構建的。
彼得·斯坦伯格：是啊，我覺得全世界都在用Cloud Code。而我覺得如果用Cloud Code我根本造不出這東西。我愛Codex，因為它在決定改什么之前會查看多得多的文件。你不需要搞那么多虛頭巴腦的動作來獲得好的輸出。如果你是熟練的“老司機”，你用任何工具都能得到相當不錯的輸出。但Codex真的太才華橫溢了。它確實慢得令人難以置信。所以有時候我同時用10個。比如那個屏幕上6個，這里2個，那里2個。我不喜歡。我腦子里已經有夠多復雜度了。有很多跳轉。所以我試圖最小化任何其他的復雜度。在我的腦子里，main（主分支）永遠是可發布的。我只有同一個倉庫的多個副本，它們都在main分支上。所以我不需要處理這個分支該叫什么名字。命名可能會有沖突，我回不去了。用worktrees有某些限制，如果是副本我就不需要關心。我不喜歡用UI（圖形界面），因為那又是增加的復雜度。越簡單，摩擦越少。我關心的只有同步和文本。
拉斐爾·沙德：是的。
彼得·斯坦伯格：我不一定需要看到那么多代碼。我大多數時候只是看著它飛過。有時候有些棘手的東西我想看一眼。但在大多數情況下，如果你清楚地理解設計，想透徹了，并和你的智能體討論過，那就沒問題。我也很高興我甚至沒有構建MCP支持。OpenClaw很成功，里面卻沒有MCP支持。帶個小星號——我做了一個技能叫MCPorter，這是我的工具之一，它把MCP轉換成CLI（命令行工具）。然后你就可以把任何MCP當作CLI來用。但我完全跳過了整個傳統的MCP那一套糟心事。因為那樣的話你實際上可以在需要的時候，動態地使用MCP。你不需要重啟，不像Codex或Cloud Code那樣你實際上得重啟整個東西。我覺得這樣優雅得多。而且擴展性也好得多。現在你看Anthropic，他們做了一個工具調用搜索功能？就像某種為MCP定制的超級特別的東西。那還是測試版，因為太棘手了。不，只要有CLI就行了。機器人真的很擅長Unix。你可以想要多少有多少，它就是能跑。所以我很高興，我覺得我幾乎沒收到關于MCP方面的抱怨。
拉斐爾·沙德：這有點像是回到了原點，你只是給了它人類喜歡用的同樣的工具。
彼得·斯坦伯格：對。對。
拉斐爾·沙德：而不是為了機器人本身發明東西。
彼得·斯坦伯格：對。沒有哪個神智正常的人會試著手動調用MCP。
拉斐爾·沙德：對，你只想用CLI。
彼得·斯坦伯格：那才是未來。
拉斐爾·沙德：我完全贊同。非常感謝你抽出時間坐下來聊天。這給了我巨大的啟發。大概在過去幾年我們發短信的時候，我看到你重回職場。我當時就想，Peter，你告訴我的，去追逐那個瘋狂的夢想（Chase that dragon）。而你在做像Vibe Tunnel這種奇怪的東西，等等。當時沒人關注。所以我現在簡直是，你知道，看到正在發生的一切興奮極了。當然，這必須是由一個來自遠離硅谷的某個小國的獨行俠，來把這一切帶給我們。所以，謝謝你。
彼得·斯坦伯格：謝謝，拉斐爾。
本文來源：網易智能
責任編輯：
王鳳枝_NT2541
