Autor: 宝玉
Este es otra entrevista de 40 minutos con el creador de ClawdBot/OpenClaw, Peter Steinberger, conducida por Peter Yang.
Peter es fundador de PSPDFKit, con casi 20 años de experiencia en desarrollo de iOS. Después de que la compañía recibió una inversión estratégica de Insight Partners por 1.000 millones de euros en 2021, decidió “jubilarse”. Ahora, su Clawdbot (que ya cambió de nombre a OpenClaw) está en auge. Clawbot es un asistente AI que puede chatear contigo a través de WhatsApp, Telegram, iMessage, y está conectado a varias aplicaciones en tu computadora.
Peter describe así a Clawbot:
“Es como un amigo que vive en tu computadora, un poco raro, pero increíblemente inteligente.
En esta entrevista, comparte muchas ideas interesantes: por qué los sistemas complejos de agentes (Agent) son “generadores de slop”, por qué “dejar que la IA funcione 24 horas” es un indicador de vanidad, y por qué los lenguajes de programación ya no son importantes.
Un prototipo de una hora, 300,000 líneas de código
Peter Yang le pregunta qué es exactamente Clawbot y por qué el logo es una langosta.
Peter Steinberger no responde directamente a la pregunta de la langosta, sino que cuenta una historia. “Después de jubilarse, se dedicó por completo a programar por intuición (vibe coding): hacer que la IA ayude a escribir código. El problema es que, a veces, la agente puede correr media hora, y otras solo dos minutos antes de detenerse a preguntarte cosas. Cuando vuelves de comer, ya está atascada, y eso molesta.
Quería algo que pudiera revisar el estado de su computadora en el móvil en cualquier momento. Pero no empezó a hacerlo, porque pensaba que era demasiado obvio, y que las grandes empresas seguramente ya estaban trabajando en ello.
“Hasta noviembre del año pasado no había nadie que lo hiciera, así que pensé: ‘Voy a hacerlo yo mismo’.
La primera versión fue muy simple: conectar WhatsApp con Claude Code. Enviaba un mensaje, y el AI lo interpretaba y respondía con el resultado. En una hora, ya estaba listo.
Luego, “cobró vida”. Ahora, Clawbot tiene aproximadamente 300,000 líneas de código y soporta casi todas las plataformas de mensajería principales.
“Creo que ese es el camino del futuro. Cada persona tendrá un AI súper potente que lo acompañará toda su vida.
Dice que, “una vez que le das permiso a la IA para acceder a tu computadora, puede hacer casi cualquier cosa que tú puedas hacer.”
La mañana en Marruecos
Peter Yang dice que ahora no necesitas estar frente a la computadora vigilándola, solo darle instrucciones.
Peter Steinberger asiente, pero quiere hablar de otra cosa.
Una vez, en Marruecos, en el cumpleaños de un amigo, se dio cuenta de que había estado usando Clawbot todo el día. Pedir direcciones, buscar restaurantes recomendados, cosas pequeñas. Pero lo que realmente le sorprendió fue esa mañana: alguien en Twitter publicó un tuit diciendo que su biblioteca de código abierto tenía un bug.
“Solo tomé una foto del tuit y la envié por WhatsApp.
La IA entendió el contenido del tuit, comprendió que era un reporte de bug. Revisó el repositorio de Git correspondiente, arregló el problema, hizo un commit, y luego respondió en Twitter diciendo que ya estaba solucionado.
“Pensé: ‘¿Esto también funciona?’
Otra vez, algo aún más impresionante. Caminando por la calle, sin ganas de escribir, envió un mensaje de voz. El problema era que, en realidad, no había programado soporte para mensajes de voz en Clawbot.
“Vi que mostraba ‘escribiendo…’, y pensé: ‘Se acabó’. Pero respondió normalmente.
Luego le preguntó a la IA cómo lo había logrado. La IA dijo: ‘Recibí un archivo sin extensión, así que revisé la cabecera y descubrí que era en formato Ogg Opus. Como tienes ffmpeg en tu computadora, lo convertí a WAV. Luego busqué whisper.cpp, pero no lo tenías instalado, así que encontré tu clave API de OpenAI y usé curl para enviar el audio y transcribirlo.’
Peter Yang, tras escuchar, dice: ‘Estas cosas realmente tienen solución, aunque dan un poco de miedo.’
“Es mucho mejor que ChatGPT en la web, es como liberar a ChatGPT de sus cadenas. Mucha gente no se da cuenta, pero herramientas como Claude Code no solo son buenas para programar, sino que también son muy útiles para cualquier problema.”
El ejército de herramientas de línea de comandos (CLI)
Peter Yang le pregunta cómo construye esas herramientas de automatización, si las escribe él mismo o si las hace la IA.
Peter Steinberger sonríe.
En los últimos meses, ha estado ampliando su “ejército de CLI”. ¿Qué hace mejor la IA? Llamar a herramientas de línea de comandos, porque en los datos de entrenamiento hay mucho de eso.
Ha creado un CLI que accede a todos los servicios de Google, incluyendo Places API. También uno para buscar memes y GIFs, para que la IA pueda responder con memes. Incluso hizo una herramienta para visualizar sonidos, para que la IA “experimente” con música.
“También hackeé la API de un servicio local de comida a domicilio, y ahora la IA puede decirme cuánto falta para que llegue mi pedido. Además, invertí la API de Eight Sleep (una cama inteligente que regula la temperatura), para controlar la temperatura de mi cama.
【Nota: Eight Sleep es una cama inteligente que ajusta la temperatura, pero no tiene API pública.】
Peter Yang pregunta: ¿Todo esto lo hiciste tú con ayuda de la IA?
“Lo más interesante es que, después de 20 años en PSPDFKit desarrollando en el ecosistema de Apple, con Swift y Objective-C, muy especializado, decidí cambiar de rumbo. Estaba harto de que Apple controlara todo, y que las apps para Mac tuvieran un público tan reducido.
El problema fue que cambiar de un stack técnico tan experto a otro fue muy doloroso. Conoces todos los conceptos, pero no la sintaxis. ¿Qué es un prop? ¿Cómo dividir un array? Cada pequeña duda te hace buscar, y te sientes como un idiota.
“Pero con la IA, todo eso desaparece. Tu pensamiento a nivel de sistema, tu capacidad de arquitectura, tu gusto, tu juicio sobre dependencias, eso es lo que realmente vale, y ahora puedes trasladarlo fácilmente a cualquier campo.
Se quedó un momento pensativo:
“De repente, siento que puedo construir cualquier cosa. El lenguaje ya no importa, lo que importa es mi forma de pensar como ingeniero.”
Controlando el mundo real
Peter Steinberger empieza a mostrar su configuración. La lista de permisos que le da a la IA es impresionante:
Correo, calendario, todos los archivos, luces Philips Hue, altavoces Sonos. Puede despertarlo por la mañana, subir lentamente el volumen. La IA también puede acceder a sus cámaras de seguridad.
“Una vez, le pedí que vigilara si había extraños. A la mañana siguiente, me dijo: ‘Peter, hay alguien’. Revisé la grabación, y toda la noche estuvo tomando capturas de mi sofá, porque la calidad de la cámara no era buena, y parecía que había alguien sentado allí.
En su apartamento en Viena, la IA también controla su sistema de domótica KNX.
“Realmente puede dejarme fuera de casa.”
Peter Yang pregunta: ¿Cómo conectaste todo eso?
“Simplemente se lo dije. Estas cosas tienen muchas formas de hacerlo, la IA busca las APIs, Google, y las claves en tu sistema.
Los usuarios son aún más locos:
- Algunos le piden que compre en Tesco online
- Otros que hagan pedidos en Amazon
- Algunos que respondan automáticamente a todos los mensajes
- Otros que lo añaden a grupos familiares como “miembro de la familia”
“Le pedí que hiciera check-in en la web de British Airways. Es como una prueba de Turing, operar el navegador en la web de la aerolínea, con una interfaz que es un desastre.
La primera vez, tardó casi 20 minutos, porque todo el sistema aún era muy rudimentario. La IA tenía que encontrar el pasaporte en su Dropbox, extraer la información, rellenar formularios, pasar la verificación humana.
“Ahora solo toma unos minutos. Puede hacer clic en el botón de verificación ‘Soy humano’, porque en realidad está controlando un navegador real, y su comportamiento no difiere del de una persona.”
El 80% de las apps desaparecerán
Peter Yang pregunta: ¿Qué recomendaciones de seguridad hay para usuarios comunes que acaban de descargarlo?
Peter Steinberger dice que cada uno tiene su propio camino. Algunos empiezan a usarlo para programar apps en iOS, otros para gestionar Cloudflare. Un usuario lo instaló en su primera semana, en la segunda se lo instaló a su familia, y en la tercera empezó a hacer versiones empresariales para su compañía.
“Le instalé a un amigo no técnico, y empezó a enviarme pull requests. En su vida, nunca había enviado uno.
Pero lo que realmente quiere decir es una visión más grande:
“Si lo piensas bien, esto podría reemplazar el 80% de las apps en tu teléfono.
¿Por qué seguir usando MyFitnessPal para registrar la comida?
“Porque tengo un asistente infinitamente ingenioso que ya sabe que tomé decisiones equivocadas en KFC. Le envío una foto, y lo guarda en la base de datos, calcula calorías, y me recuerda que debo ir al gimnasio.
¿Para qué usar una app para ajustar la temperatura de Eight Sleep? La IA tiene la API y puede hacerlo directamente. ¿Para qué usar una app de tareas? La IA te recuerda. ¿Para hacer check-in en vuelos? La IA lo hace por ti. ¿Para comprar? La IA puede recomendar, ordenar y hacer seguimiento.
“Eventualmente, muchas apps desaparecerán porque, si tienen API, solo serán servicios que tu IA puede llamar.”
Predice que 2026 será el año en que muchas personas empiecen a explorar asistentes personales de IA, y las grandes empresas también entrarán.
“Clawbot no será necesariamente el último ganador, pero esta dirección es la correcta.”
Solo háblale
La conversación se dirige a la metodología de programación con IA. Peter Yang dice que escribió un artículo muy popular llamado “Just Talk to It”, y quiere que explique más.
Peter Steinberger comparte su idea principal: no caigas en la “trampa del agente”.
“En Twitter veo a demasiadas personas que descubren que los agentes son increíbles, y quieren hacerlos aún más poderosos, y terminan en un agujero de conejo. Construyen herramientas complejas para acelerar su flujo de trabajo, pero solo están creando herramientas, no algo realmente valioso.
Yo también caí en esa trampa. En mis primeros meses, construí un túnel VPN en dos meses, solo para acceder a la terminal desde el móvil. Quedé tan obsesionado con hacerlo bien, que en una ocasión, en un restaurante con amigos, estuve todo el tiempo programando en mi teléfono en modo vibe, en lugar de participar en la conversación.
“Tuve que detenerme, por mi salud mental.”
Slop Town
Lo que más le ha frustrado últimamente es un sistema de orquestación llamado Gastown.
“Un orquestador súper complejo, que corre diez o veinte agentes a la vez, que se comunican y dividen tareas. Tiene observadores (watchers), supervisores (overseers), alcaldes (mayors), y personajes como ‘pats’ (que podrían ser civiles o mascotas). No sé qué más hay.
Peter Yang: ¿Y hay un alcalde?
“Sí, en el proyecto Gastown hay un alcalde. Yo lo llamo ‘Slop Town’ (Ciudad de la Basura).
También hay un modo RALPH (un ciclo de tarea única ‘descarte y reinicio’, donde se da una pequeña tarea a la IA, y al terminar, se borra toda la memoria y se empieza de nuevo en un ciclo infinito)…
“Es como la máquina definitiva de quemar tokens. La haces correr toda la noche, y a la mañana siguiente, obtienes solo basura (slop).
El problema principal es: estas IA todavía no tienen buen gusto. Son muy inteligentes en ciertos aspectos, pero si no las guías, no les dices qué quieres, lo que producen es basura.
“No sé cómo trabajan otros, pero cuando inicio un proyecto, solo tengo una idea vaga. Durante el proceso, jugando, sintiendo, mi visión se aclara poco a poco. Intento cosas, algunas no funcionan, y mi idea evoluciona hasta la forma final. Mi siguiente prompt depende de lo que veo, siento y pienso en ese momento.
Si intentas poner todo en una especificación inicial, te pierdes este ciclo humano-máquina.
“No sé cómo hacer cosas buenas sin sentir ni tener buen gusto involucrados.”
Alguien en Twitter presume de una app de notas generada completamente por RALPH. Peter responde: “Sí, parece generada por RALPH, y nadie sensato diseñaría algo así.”
Peter Yang resume: muchas personas usan IA 24 horas no para hacer apps, sino para demostrar que pueden hacerla correr 24 horas.
“Es como una competencia de tamaño sin referencia. Yo también hice que un ciclo corriera 26 horas, y me sentí muy orgulloso. Pero eso es solo vanidad, sin sentido. Poder construir todo no significa que debas construir todo, ni que sea bueno.”
El modo plan es un parche (Hack)
Peter Yang le pregunta cómo gestiona el contexto. ¿El diálogo se vuelve confuso con el tiempo? ¿Necesita comprimir o resumir manualmente?
Peter Steinberger dice que ese es “el problema del modo antiguo”.
“Claude Code todavía tiene ese problema, pero Codex funciona mucho mejor. En papel, quizás solo tiene un 30% más de contexto, pero en la experiencia se siente como 2-3 veces más. Creo que tiene que ver con el mecanismo interno de pensamiento. Ahora, la mayoría de mis funciones se desarrollan en una sola ventana de contexto, donde discusión y construcción ocurren simultáneamente.
No uso worktrees, porque eso sería “una complejidad innecesaria”. Simplemente, hago checkout de varias copias del repositorio: clawbot-1, clawbot-2, etc. La que esté libre, la uso, la pruebo, la fusiono en main, y sincronizo.
“Es como una fábrica: si todas están ocupadas, hay que esperar. Pero si solo abres una, el tiempo de espera es demasiado largo para entrar en flujo.”
Peter Yang dice que esto se parece a un juego de estrategia en tiempo real: tienes un ejército en marcha, y debes gestionarlo y monitorearlo.
Sobre el modo plan, Peter Steinberger tiene una opinión polémica:
“El modo plan es un parche que tuvo que poner Anthropic, porque el modelo es demasiado impulsivo y empieza a programar nada más comenzar. Pero si usas el modelo más reciente, como GPT 5.2, solo tienes una conversación. ‘Quiero construir esta función, así, así; me gusta este estilo de diseño; dame varias opciones, y las discutimos primero’. Luego, propone ideas, discuten, y alcanzan un consenso antes de actuar.
No tecleo, hablo.
“La mayor parte del tiempo, solo hablo con él.”
Desarrollo impulsado por Discord
Peter Yang le pregunta cómo es su proceso para agregar nuevas funciones. ¿Primero explora el problema? ¿Luego hace un plan?
Peter Steinberger dice que hizo “una de las cosas más locas que he hecho”: conectó su Clawbot a un servidor público de Discord, para que todos puedan chatear con su IA privada, con sus memorias, en público.
“Es difícil de describir con palabras. Es como una mezcla de Jarvis (el asistente de Iron Man) y la IA de la película ‘Her’. Cada persona que lo ha visto en vivo se emociona mucho, pero en Twitter, con solo una foto y texto, no funciona. Así que pensé: ‘Mejor que la gente lo experimente por sí misma’.”
Los usuarios en Discord hacen preguntas, reportan bugs, piden funciones. Su proceso de desarrollo ahora es: tomar una captura de pantalla del chat, arrastrarla a la terminal, y decirle a la IA: “Hablemos de esto”.
“Me da pereza teclear. Si alguien pregunta ‘¿soportan esto o aquello?’, hago que la IA lea el código y genere una FAQ.”
También hizo un scraper que, al menos una vez al día, revisa el canal de ayuda de Discord, para que la IA resuma los mayores problemas, y así puedan arreglarlo.
Sin MCP, sin orquestación compleja
Peter Yang pregunta: ¿Usas esas cosas sofisticadas? ¿Multi-agentes, habilidades complejas, MCP (Protocolo de Contexto de Modelo)?
“Mis habilidades son en su mayoría habilidades cotidianas: registrar comidas, comprar cosas, ese tipo de cosas. En programación, muy poco, porque no lo necesito. No uso MCP, ni nada de eso.
No creo en sistemas de orquestación complejos.
“Estoy en un ciclo, puedo hacer productos con mejor sensación. Quizás hay métodos más rápidos, pero ya casi no es por la IA, sino por mi velocidad de pensamiento. A veces, solo espero a Codex.”
Su exsocio en PSPDFKit, un exabogado, ahora también le envía PR (pull requests).
“La IA permite que personas sin fondo técnico puedan crear cosas, y eso es increíble. Sé que hay gente en contra, diciendo que el código no es perfecto. Pero yo trato los PR como solicitudes de prompt, que transmiten la intención. La mayoría no tiene la misma comprensión del sistema, y no pueden guiar al modelo hacia el mejor resultado. Prefiero tener la intención, hacer yo mismo, o reescribir basado en sus PR.”
A veces los marca como co-autores, pero rara vez los fusiona directamente.
Encuentra tu propio camino
Peter Yang concluye: la clave es no usar generadores de slop, mantener a la gente en el ciclo, porque la mente y el gusto humanos son insustituibles.
Peter Steinberger añade:
“O también, encuentra tu propio camino. Muchas personas me preguntan ‘¿cómo lo hiciste?’, y la respuesta es: tienes que explorar tú mismo. Aprender estas cosas lleva tiempo, cometer errores propios. Es como aprender cualquier cosa, solo que en este campo todo cambia muy rápido.”
Clawdbot se puede encontrar en clawd.bot y en GitHub. Clad con W, C-L-A-W-D-B-O-T, como las pinzas de una langosta.
【Nota: ClawdBot ya cambió de nombre a OpenClaw】
Peter Yang dice que también tiene que probarlo. No quiere estar sentado frente a la computadora hablando con la IA, sino dar instrucciones en cualquier momento desde afuera, mientras cuida a sus hijos.
“Creo que te va a gustar,” dice Peter Steinberger.
Las ideas principales de Peter Steinberger se pueden resumir en dos frases:
- La IA ya es lo suficientemente poderosa para reemplazar el 80% de las apps en tu teléfono
- Pero si no hay gusto y juicio humano en el ciclo, lo que sale es basura
Estas dos frases parecen contradictorias, pero en realidad apuntan a la misma conclusión: la IA es un apalancamiento, no un reemplazo. Amplifica lo que ya tienes: pensamiento sistémico, capacidad de arquitectura, intuición para buenos productos. Si no tienes eso, hacer correr agentes en paralelo 24 horas solo produce slop en masa.
Su propia práctica es la mejor prueba: un programador veterano de iOS con 20 años, en unos meses construyó un proyecto de 300,000 líneas en TypeScript, no por aprender una nueva sintaxis, sino por esas habilidades que trascienden lenguajes.
“Ya no importa el lenguaje de programación, lo que importa es mi pensamiento de ingeniero.”
