OpenClaw之父：软件开发本质已变 生产力大爆炸。2月25日，OpenAI在其官方视频栏目中发布了对知名开源项目OpenClaw创建者Peter Steinberger的深度访谈，由OpenAI高管Romain Huet主持。访谈中，Steinberger回顾了OpenClaw的爆红过程、自己如何使用Codex等工具编写软件，以及开源与安全之间的矛盾。
几周前还需要主持人介绍的Steinberger如今在旧金山被上千名用户线下“围观”。他形容自己各方面都有点超载，但也表示这正是他想看到的结果：“我一开始就是想激励别人——现在这就是最有趣的形式。”
很多人以为OpenClaw是一夜成名，但其背后是长达十个月的疯狂试错。真正让Peter确认这款产品具备极高市场契合度的是AI智能体展现出的“涌现能力”。
Peter将未成熟的AI智能体接入日常通信软件。某天，有人发来一条语音信息。按照原本的程序逻辑，AI不具备处理这种未知音频文件的能力。然而，令人毛骨悚然又无比兴奋的一幕发生了：AI开始显示“正在输入”。
Peter回忆道：“我当时就在想，我根本没写过这个功能，这怎么可能奏效？”当他询问AI是如何做到时，AI的回答揭示了当前大模型恐怖的自主规划能力：“你发给我一个没有后缀的文件。我查看了文件头，发现它是Opus音频格式，所以我在电脑上调用了FFmpeg把它转换了。我想转录它，但你没安装Whisper，于是我四处寻找，用curl命令把文件发给了OpenAI的接口，拿回了文本。”
这个细节极具穿透力。AI已经跨越了“你让我写一段代码”的阶段，进化到了“你给我一个问题，我自主调用系统工具链去寻找答案”。
在过去一年里，Peter一个人在GitHub上完成了超过9万次代码提交，横跨120多个项目。这种效率在人类软件工程史上是不可想象的。“一年前，这也是绝对不可能的。没有任何模型能让一个人建构出这种规模的东西。”Peter直言。
他的工作流极其简单粗暴：把一个高达1.5MB、包含所有代码文件的Markdown文档拖进AI模型（如Gemini、Codex），直接写下“给我写个技术规格说明书”，然后输入“构建”。在这个过程中，AI甚至会自己编写测试工具（如Playwright）去走通登录流程并沿途检查错误。
“当我开始接触这项新技术时，每次都让我『多巴胺』飙升。我突然意识到，现在我简直可以构建任何东西。”Peter表示。这直接触及了当前软件行业的核心痛点：研发成本。以往需要一个架构师、前端、后端、测试组成的完整团队才能跑通的MVP（最小可行性产品），现在一个人在几个小时内就能完成。
当代码可以被轻易生成，“写代码”本身就失去了壁垒。目前，OpenClaw面临着超2000个开源代码合并请求（PR）。但Peter审视这些代码的方式已经完全变了。他不再逐行阅读代码，而是让AI去审查。
“大部分代码都很无聊。它只是将一种数据形状转换为另一种数据形状。我实际上并不关心代码，我关心的是这个人到底想解决什么问题。”他将现在的开源贡献戏称为“提示词请求（Prompt Request）”。拿到别人的代码后，第一句话是问AI：“你理解这个PR的意图吗？”随后，他会通过语音与AI讨论这是不是最优解、是否存在架构问题，讨论成熟后，再由AI一键生成并合并代码。
这种范式的转变说明，软件开发的本质已经从“熟练掌握编程语言”变成了“清晰定义问题和管理系统架构”。Peter直言，那些还在用老旧方式手工敲代码的开发者会被淘汰。
对于OpenClaw的未来，Steinberger的目标是在“我妈也能装”和“好玩、可黑”之间找到平衡。他描述OpenClaw长期的默认安装方式其实很“反常规开源”：git clone后源码就在本地，代理“坐在源码里，也知道源码”，不满意就“直接提示它改自己”，近似“自修改软件”。
但这也将安全矛盾放大。他直言“提示注入还没解决”，同时吐槽外界忽略使用边界：项目里的Web服务最初只打算给“可信内网”调试，但有人硬要暴露到公网，然后安全圈再反过来说“没有公网该有的登录限制”。
他表示自己已引入安全专家，现实目标是“支持这些用法，同时让大家别一脚踩穿地板”。
谈到欧洲开发者对代理工具接受度偏慢，Steinberger的建议非常直白：“用玩心去做。去做一个你一直想做的东西。”他引用一句流行判断并站队：“我觉得『英伟达』的CEO说过，短期内，你不会被AI取代，你会被使用AI的人取代。”
他认为在接下来的一年里，这一切将会彻底爆发。“人们没有意识到，GPT-5.2在‘这东西能直接跑通’的层面上，又是一次量子级跃迁。我至今仍对它能运作得如此之好感到惊讶。”
