Автор: Бао Юй
Это еще одно 40-минутное интервью с автором ClawdBot/OpenClaw, Питером Штайнбергером, ведущий Питер Ян.
Питер — основатель PSPDFKit, имеет около 20 лет опыта разработки для iOS. После стратегического инвестирования компании в 2021 году со стороны Insight Partners на сумму 100 миллионов евро он решил «уйти на пенсию». Сейчас его разработка Clawdbot (который уже переименован в OpenClaw) взорвала рынок. Clawbot — это AI-ассистент, который может общаться с вами через WhatsApp, Telegram, iMessage, связанный с различными приложениями на вашем компьютере.
Питер так описывает Clawbot:
«Это как друг, живущий у вас на компьютере, немного странный, но невероятно умный.
В этом интервью он поделился множеством интересных взглядов: почему системы сложных агентов — это «слоп-генераторы», почему «запуск AI 24 часа» — это показатель тщеславия, и почему языки программирования уже не важны.
Прототип за час, 300 тысяч строк кода
Питер Ян спросил его, что такое Clawbot и почему логотип — это омар.
Питер Штайнбергер не ответил прямо на вопрос о омаре, а рассказал историю. «Вернувшись из пенсии, он полностью погрузился в vibe coding — работу, когда AI-агенты помогают писать код. Проблема в том, что агенты могут работать полчаса или два минуты, а потом остановиться и спросить у вас. Вернулся с обеда — а он уже застрял, очень раздражает.
Он хотел создать что-то, что можно в любой момент проверить на телефоне, чтобы видеть состояние компьютера. Но не стал — посчитал, что это очевидно, и крупные компании обязательно сделают.
«Когда в ноябре прошлого года никто не сделал, я решил — сделаю сам.
Первый вариант был очень простым: подключить WhatsApp к Claude Code. Отправляешь сообщение — он вызывает AI, получает результат и отправляет обратно. За час всё было готово.
И тут он «ожил». Сейчас у Clawbot примерно 30 тысяч строк кода, он поддерживает почти все основные мессенджеры.
«Я считаю, это будущее. У каждого будет супермощный AI, который идет с тобой всю жизнь.
Он говорит: «Как только ты даешь AI доступ к своему компьютеру, он может делать практически всё, что ты можешь».
Утро в Марокко
Питер Ян говорит, что теперь не нужно сидеть за компьютером и следить за ним — просто даешь команду.
Питер Штайнбергер кивает, но хочет рассказать другую историю.
Однажды он отмечал день рождения у друга в Марокко и заметил, что постоянно использует Clawbot. Спрашивал дорогу, искал ресторан — мелочи. Но по-настоящему удивило его утром: кто-то в Twitter написал, что у его open-source библиотеки есть баг.
«Я сфотографировал твит и отправил в WhatsApp.
AI прочитало сообщение, поняло, что это баг-репорт. Проверило соответствующий репозиторий, исправило проблему, закоммитило изменения и ответило в Twitter, что всё исправлено.
«Я подумал: «Это реально работает?»
Была еще одна удивительная история. Он шел по улице, не хотел печатать, отправил голосовое сообщение. Но у него не было поддержки голосовых сообщений в Clawbot.
«Я увидел, что он показывает «ввод», и подумал: «Ну всё, сейчас он зависнет». Но он нормально ответил.
Позже он спросил AI, как это получилось. AI ответило: «Я получил файл без расширения, посмотрел на заголовок файла и понял, что это Ogg Opus. У тебя есть ffmpeg на компьютере? Я использовал его, чтобы преобразовать в WAV. Потом я нашел whisper.cpp, но у тебя его не установлено, зато я нашел твой API-ключ OpenAI и отправил аудио на транскрипцию через curl».
Питер Ян слушал и сказал: «Это действительно крутые вещи, хоть и немного пугающие».
«Это намного лучше веб-версии ChatGPT, это как освобожденный ChatGPT. Многие не понимают, что такие инструменты, как Claude Code, — это не только для программирования, они могут решать любые задачи».
Командная строка (CLI) армия
Питер Ян спросил, как создаются эти автоматизированные инструменты — сам пишешь или AI помогает.
Питер Штайнбергер улыбнулся.
«В последние месяцы я расширяю свою «CLI-армию». Самое сильное в агентах — вызов командной строки, потому что в обучающих данных их полно.
Я создал CLI для доступа ко всем сервисам Google, включая Places API. Сделал отдельный CLI для поиска мемов и GIF, чтобы AI мог отправлять мемы в ответах. Даже создал инструмент для визуализации звука, чтобы AI «ощущал» музыку.
«Я даже взломал API локальной службы доставки еды, теперь AI может сказать, сколько осталось до доставки. Еще я обратил API Eight Sleep — умного матраса, который регулирует температуру, хотя официальный API закрыт.
【Примечание: Eight Sleep — умный матрас, регулирующий температуру, API официально не открыт.】
Питер Ян спросил: «Это все ты просил AI сделать?»
«Самое интересное — я раньше работал в PSPDFKit 20 лет, занимался разработкой для Apple, Swift, Objective-C, очень хорошо разбирался. Но после возвращения решил сменить направление, потому что надоело, что Apple всё контролирует, и аудитория Mac-приложений слишком узкая.
Проблема в том, что сменить технологический стек — очень больно. Ты знаешь все концепции, но не знаешь синтаксис. Что такое prop? Как разбивать массив? Каждая мелочь — гуглишь, чувствуешь себя идиотом.
«Но с AI всё исчезает. Твое системное мышление, архитектурные навыки, вкус, оценка зависимостей — это действительно ценно, и сейчас это легко переносится в любую область.
Он сделал паузу:
«Вдруг я понял, что могу всё. Языки уже не важны, важна моя инженерная мысль».
Контроль реального мира
Питер Штайнбергер начал демонстрировать свою настройку. Список разрешений для AI впечатляет:
почта, календарь, все файлы, лампы Philips Hue, колонки Sonos. Он может просыпать его утром, постепенно увеличивая громкость. AI также может получать доступ к его камерам видеонаблюдения.
«Однажды я попросил его следить за незнакомцами. На следующее утро он сказал: «Питер, есть человек». Посмотрев видео, я увидел, что он всю ночь делал скриншоты дивана, потому что качество камеры плохое, и диван кажется человеком.
В Венеции в квартире AI управляет системой умного дома KNX.
«Он реально может запереть меня снаружи.
Питер Ян спросил: «Как это подключено?»
«Просто говорю ему. Всё очень просто — он сам ищет API, гуглит, ищет ключи в системе.
Пользователи используют это еще более безумно:
- кто-то заказывает товары в Tesco через AI
- кто-то делает заказы на Amazon
- кто-то автоматизирует ответы на все сообщения
- кто-то добавляет его в семейный чат как «члена семьи»
«Я попросил его зарегистрироваться на сайте British Airways. Это почти тест Тьюринга — управлять браузером на сайте авиакомпании, интерфейс которого очень неудобен.
Первый раз заняло почти 20 минут, потому что вся система еще сырая. AI ищет в Dropbox паспорт, извлекает данные, заполняет формы, проходит проверку через человека.
«Теперь это занимает всего несколько минут. Он может нажать кнопку «Я человек», потому что управляет реальным браузером, его поведение неотличимо от человека».
80% приложений исчезнут
Питер Ян спросил: «Что делать обычным пользователям, которые только скачали приложение? Какие безопасные способы начать?»
Питер Штайнбергер сказал, что у каждого свой путь. Кто-то сразу использует его для разработки iOS-приложений, кто-то управляет Cloudflare. Один пользователь установил его себе на первую неделю, потом — семье, а на третьей — начал делать корпоративную версию.
«Я установил его у друга-непрограммиста, и он начал присылать мне pull request. За всю жизнь он никогда не делал pull request.
Но он хотел сказать о более широкой картине:
«Если подумать, это может заменить 80% приложений на вашем телефоне.
Зачем использовать MyFitnessPal для учета питания?
«У меня есть очень ресурсный помощник, который уже знает, что я неправильно поступил в KFC. Я отправляю фото — он сохраняет в базу, считает калории, напоминает, что пора в спортзал.
Зачем использовать приложение для настройки температуры Eight Sleep? AI с API сам регулирует. Зачем использовать список дел? AI запомнит. Зачем регистрироваться на рейс? AI сделает за вас. Зачем покупать что-то? AI может рекомендовать, заказывать и отслеживать.
«Постепенно исчезнет целый слой приложений, потому что если у них есть API, это просто сервисы, которые вызывает ваш AI.
Он прогнозирует, что 2026 год станет годом, когда многие начнут исследовать личных AI-ассистентов, и крупные компании войдут в игру.
«Clawbot не обязательно станет финальным победителем, но это направление правильное».
Просто говори с ним
Тема переключается на методологию программирования AI. Питер Ян спросил, он ли написал статью «Just Talk to It» и хочет услышать его подробнее.
Питер Штайнбергер говорит, что его основная идея — не попадать в «ловушку агентов».
«Я вижу слишком много людей, которые обнаруживают, что агенты очень умные, и хотят сделать их еще умнее, и падают в кроличью нору. Они создают сложные инструменты для ускорения рабочих процессов, но в итоге просто строят инструменты, а не создают по-настоящему ценное.
Я сам тоже в это попадал. Вначале я за два месяца сделал VPN-туннель, чтобы иметь доступ к терминалу с телефона. Сделал очень хорошо, и однажды в ресторане, когда я был с другом, я весь вечер занимался vibe coding, а не участвовал в разговоре.
«Пришлось остановиться — для психического здоровья».
Slop Town
Недавно его выводило из себя система оркестрации под названием Gastown.
«Очень сложный оркестратор, который запускает 10-20 агентов, они общаются и делят задачи. Есть наблюдатели (watcher), надзиратели (overseer), мэр (mayor), и даже коты (pcats — возможно, «простые» или «домашние» роли), я даже не знаю, что еще.
Питер Ян: «Подождите, а мэр есть?»
«Да, в проекте Gastown есть мэр. Я называю этот проект «Мусорный город» (Slop Town).
Также есть режим RALPH (однократный цикл «используй и выбрось», когда AI получает небольшую задачу, выполняет ее, стирает всю память и начинает заново — бесконечный цикл)…
«Это просто ультимативный механизм сжигания токенов. Запускаешь его всю ночь — на утро получаешь максимум мусора (slop).
Главная проблема — у этих агентов еще нет вкуса. Они в некоторых вещах очень умные, но если их не направлять и не говорить, что нужно — получаешь мусор.
«Я не знаю, как работают другие, но я начинаю проект с размытых идей. В процессе разработки, игры и ощущений моя концепция постепенно становится ясной. Я пробую разные вещи, некоторые не работают, и мои идеи эволюционируют в финальную форму. Мой следующий промпт зависит от того, что я вижу, чувствую и думаю в текущий момент.
Если ты пытаешься все прописать в начальных спецификациях, ты пропускаешь этот цикл человек-машина.
«Я не понимаю, как можно делать хорошие вещи без участия чувств и вкуса».
Кто-то в Twitter хвастался заметками, созданными полностью RALPH. Питер ответил: «Да, выглядит как RALPH, и никто нормальный так не проектирует».
Питер Ян подытожил: «Многие запускают AI 24 часа не ради создания приложений, а чтобы доказать себе, что могут запустить AI 24 часа».
«Это как соревнование без референса. Я тоже запускал цикл 26 часов — и был очень доволен. Но это показатель тщеславия, бессмысленно. Построить все — не значит, что нужно, и не значит, что это хорошо».
Режим планирования — это хак
Питер Ян спросил, как он управляет контекстом. Нужно ли вручную сжимать или подытоживать диалог, если он длинный?
Питер Штайнбергер сказал, что это «проблема старого режима».
«Claude Code все еще страдает этим, но Codex — гораздо лучше. В теории — только на 30% больше контекста, но ощущается как в 2-3 раза больше. Думаю, это связано с внутренней механикой мышления. Сейчас большинство моих функций я делаю в одном окне, обсуждение и создание происходят одновременно.
Он не использует worktrees, потому что это «лишняя сложность». Просто он делает несколько checkout-ов репозиториев: clawbot-1, clawbot-2, clawbot-3, clawbot-4, clawbot-5. Кто свободен — тот и работает, после тестирования — сливает в main и синхронизирует.
«Это похоже на фабрику: если все заняты — долго ждешь. Но если открыть только один, то слишком долго, и входишь в состояние потока.
Питер Ян говорит, что это похоже на стратегическую игру — у тебя есть команда, которую нужно управлять и контролировать.
Что касается режима планирования, у Питера Штайнбергера есть спорное мнение:
«Режим планирования — это вынужденный хак от компании Anthropic, потому что модель слишком импульсивна и сразу бежит писать код. Если используешь последнюю модель, например GPT 5.2, ты просто с ней общаешься: «Я хочу сделать этот функционал, вот так, мне нравится такой стиль, предложи несколько вариантов, обсудим». Тогда она предложит, вы обсудите и примете решение, прежде чем приступать.
Он не печатает, он говорит.
«Я в основном с ней говорю».
Разработка через Discord
Питер Ян спросил, как у него происходит процесс разработки новых функций — сначала исследование проблемы или планирование?
Питер Штайнбергер сказал, что он сделал «одну из самых безумных вещей»: подключил свой Clawbot к публичному Discord-серверу, чтобы все могли общаться с его личным AI, с его памятью, в публичных чатах.
«Этот проект трудно описать словами. Это смесь Jarvis (AI-ассистент из «Железного человека») и фильма «Она». Каждый, кому я показывал, был очень взволнован, но в Twitter это не стало популярным. Поэтому я решил — пусть люди сами попробуют.
Пользователи в Discord задают вопросы, сообщают баги, предлагают идеи. Мой текущий процесс — сделать скриншот диалога, вставить в терминал и сказать AI: «Давай обсудим это».
«Я не люблю много печатать. Кто-то спрашивает: «Поддерживаете ли вы это или то?», я просто заставляю AI читать код и писать FAQ.
Также я написал парсера, который ежедневно сканирует канал помощи в Discord, чтобы AI мог выделить основные боли, и мы их исправляем.
Нет MCP, нет сложных оркестраций
Питер Ян спросил: «Ты используешь эти навороченные системы? Многоагентные, сложные skill, MCP (Model Context Protocol)?»
«Мои skills — в основном жизненные навыки: учет питания, покупки, такие вещи. В программировании — очень редко, потому что не нужно. Я не использую MCP и все эти системы.
Он не верит в сложные системы оркестрации.
«Я в цикле, могу делать более качественные продукты. Возможно, есть более быстрые способы, но я уже почти на пределе — не из-за AI, а из-за скорости своего мышления. Иногда жду Codex, и это ограничение.
Его бывший соучредитель PSPDFKit, бывший юрист, сейчас тоже присылает ему PR.
«AI позволяет людям без технического бэкграунда создавать что угодно — это удивительно. Я знаю, что есть критика, что код не идеален. Но я воспринимаю pull request как prompt request — запрос на подсказку, выражение намерения. Большинство людей не имеют такой системной модели, чтобы правильно направлять модель к оптимальному результату. Поэтому я предпочитаю получать намерение и сам его реализовывать или переписывать на основе PR.
Он помечает их как соавторов, но редко сливает чужой код напрямую.
Иди своим путем
Питер Ян подытожил: «Главное — не использовать слоп-генератор, держать человека в цикле, потому что человеческий мозг и вкус — незаменимы».
Питер Штайнбергер добавил:
«Или скажем так — найдите свой путь. Многие спрашивают меня: «Как ты это делаешь?», — ответ такой: нужно исследовать самому. Осваивать эти вещи — время, ошибки, свой опыт. Это как учиться всему — только в этой области всё очень быстро меняется.
Clawdbot можно найти на clawd.bot и GitHub. Название с W — W, C-L-A-W-D-B-O-T, как клешня омара.
【Примечание: ClawdBot уже переименован в OpenClaw】
Питер Ян говорит, что тоже попробует. Не хочет сидеть за компьютером и болтать с AI, хочет давать команды, находясь на улице, с детьми.
«Думаю, тебе понравится», — говорит Питер Штайнбергер.
Ключевые идеи Питера Штайнбергера можно резюмировать двумя фразами:
- AI уже настолько мощен, что может заменить 80% приложений на вашем телефоне
- Но без человеческого вкуса и оценки в цикле — это просто мусор
Эти два утверждения кажутся противоречивыми, но на самом деле указывают на один и тот же вывод: AI — это рычаг, а не замена. Он усиливает то, что у вас уже есть: системное мышление, архитектурные навыки, интуицию хорошего продукта. Если этих качеств нет — даже 24-часовая параллельная работа агентов не более чем массовое производство слопа.
Самое лучшее подтверждение — это практика: 20-летний опытный iOS-разработчик за несколько месяцев создал проект объемом 300 тысяч строк кода на TypeScript, не потому что выучил новые синтаксисы, а потому что освоил универсальные навыки.
«Языки программирования уже не важны, важна моя инженерная мысль».
