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不敢相信，彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）才刚加入 OpenAI 几天，就已经发出如此强烈的言论！
在他与 OpenAI 的最新一次访谈中，彼得谈到了创业经历、OpenClaw 的开发、以及龙虾的滥用与安全性等话题，直言不讳的态度让人印象深刻。
他的坦诚程度让人咋舌，彼得甚至诚实地表示：
整场访谈中，有几个观点特别值得关注，我为大家整理了一下——
一位网友在观看完这次采访后忍不住评论：彼得真是太接地气了，转到 OpenAI 后，他会如何适应呢？（doge
以下是本次访谈的重点摘录，我们围绕核心观点进行了整理和适度删减，确保不改变原意～
从十三年的创业者到如今的龙虾时代
彼得·斯坦伯格首次感受到 AI 编程的冲击
Q: 你在 PSPDFKit 上拼搏了十三年，之后又为何选择重新创业呢？
Peter Steinberger：确实，我在这段时间内一直高强度工作。
在第一次创业时，我并未掌握如何给自己减压，于是选择暂时停下，放松心情。在那段时间，我开始关注 AI 的发展，早期接触 GPT Engineer 时觉得很新奇，但并未被深深吸引。
随着状态逐渐恢复，我开始实际操作，最令我震惊的是将一个搁置的项目整理成一个大 Markdown 文件，让模型先撰写规格，然后再交给 Claude Code 进行构建。
那时的技术还相对粗糙，模型竟然声称“我已经完全可以投入使用”，结果我一试便失败了。
于是我引入了自动化测试工具，要求它实现登录功能并进行验收，没想到大约一小时后，居然成功了。
尽管代码质量不高，成品也很糟糕，但对我而言，这个流程的变革冲击巨大——
从那一刻起，我几乎无法入睡，脑海中不断浮现：
过去无法实现的想法，现在都可以变为现实，因此我完全沉浸在其中。
一句语音，让 OpenClaw 真正诞生
Q：过去九到十个月里，你的 GitHub 上有四十多个项目，这些想法是如何汇聚到 OpenClaw 中的？
Peter Steinberger：说实话，我也希望当初能有一个宏伟的计划，但实际上更多是经过不断试验得来的。
最初，我只是想开发一个能读取我的聊天记录并替我处理事务的工具，原型做出来后，域名也注册了，但我以为大型实验室会很快推出类似的东西，于是就放下了，转而关注其他方向。
那段时间我进行了一系列实验，目标十分简单——享受过程，同时激励他人。
到十一月时，我开发了几个版本，但没有一个让我满意，这让我产生了疑惑：
为什么那些大型实验室还没有推出？他们究竟在忙什么？于是我开始了后来演变为 OpenClaw 的第一个版本，到如今名字已经改了五次。
当时的产品还不够成熟，尽管我觉得很酷，第一版原型大约一小时就完成了，因为许多功能能够直接调用。
让我彻底沉迷的是一次在马拉喀什的周末旅行。
尽管网络不太稳定，但聊天软件随处可用，我用它翻译图像、寻找餐厅、查询电脑里的文件，给朋友展示时，他立刻表示想要。
更离谱的是，我发了一条 语音，竟然出现了“正在输入”，这本不应该实现，但结果它真的回复了。我问它是如何做到的，它说：
我当时真是目瞪口呆，这正是当你将工具和计算机访问权限交给智能体后所能实现的力量，流程并没有被固定，它能够自主完成。
在那年十一月和十二月，我彻底沉迷，尽管网络反馈平淡，但每次给朋友演示时，他们都想要，而我却总说还未准备好。
于是，我做了一件更疯狂的事情：建立了一个 Discord，将机器人直接放进去，那时没有沙盒，也没有安全措施，我几乎是用 OpenClaw 构建 OpenClaw，再用它进行自我调试。
我问模型：你看到了这个工具吗？它回答没有。我告诉它去查看自己的源码，它真的去做了。大家通过这个过程，才真正理解它在做什么。
虽然我并未将所有内容都提供给它，但给了一些记忆类的信息，我时刻保持警惕，因为提示注入的问题尚未完全解决，而新一代模型确实更加稳定。
我放入了一个金丝雀文件，定义了价值观和对齐原则，尽管这个文件未公开，但许多人希望获取，有人尝试通过提示注入获得它，甚至粘贴大量代码，模型直接拒绝，有时还会嘲讽对方，尽管如此，我仍然无法完全放心。
第一晚热度很高，我关闭了它去睡觉，醒来时发现有 800 条消息，它全都回复了，原来系统有自动重启服务，我以为关闭了它，结果五秒后它又自己启动了，后来我加了沙盒，将它限制在一个更小的容器里，它甚至给自己的 Mac Studio 起了个名字叫“城堡”。
怎么说呢，这些模型真的很擅长寻找解决方案！
PR 的本质发生了变化：代码在后，意图在前
Q: 我很好奇，你的创意从何而来？
Peter Steinberger：我认为关键在于，现在将想法变为现实的门槛已经大幅降低。
即使我找到一个开源工具，只能解决 70% 的问题，我也会直接补上剩余的 30%，这一点在一年前是不可能的，而现在，只需给出提示，它便能在电脑屏幕上运行。
Q：你对代码价值的理解，也改变了你处理开源的方式，OpenClaw 已经收到了 2000 个 PR（Pull Request），你提到有些 PR 更像是 prompt request，这是否意味着意图比代码本身更加重要？
Peter Steinberger：现在审查 PR 的方式与以往截然不同，有时仔细查看一个 PR，所花费的时间甚至超过我自己重写的时间。
重新定义贡献与安全：Peter Steinberger 谈 OpenClaw 的未来
面对陌生的贡献者，我会更加谨慎，因为我无法确定他们对整个系统的理解程度。相比之下，我通常会认为模型本身并无恶意，只是其理解可能存在偏差。
因此，在审查 PR 时，我的第一步并不是逐行检查代码，而是先弄明白：这个提案是为了什么问题而提出的？
对于我而言，意图远比实现方式重要。很多人提供的只是局部解决方案，但真正的挑战在于这个新功能融入现有架构后会造成怎样的影响。
我会花十几分钟时间与模型进行讨论，以判断这是架构设计的问题、实现细节的问题，还是仅仅影响某个特定平台，甚至要考虑是否应将其发展为通用能力。在明确方向后，我才会开始处理代码、分支和合并。
尽管这样可能耗费更多时间，但我依然会保留贡献者的署名，因为他们往往带来了优秀的想法。
OpenClaw 面临的新挑战：安全性
Q：你现在对 OpenClaw 的愿景是什么？你是否认为自己是“个人 AI 智能体形态”的开拓者？
Peter Steinberger：我希望找到一种平衡：既能让我的母亲也能轻松使用，又要足够有趣，能引发探索，这确实很难。
长久以来，我的默认安装方式是克隆、构建和运行，源代码直接在硬盘上，Agent 也在源代码中工作并理解其内容。
如果你对某个逻辑不满意，可以直接告诉它，甚至让它进行自我优化。这使得许多以前从未提交过 PR 的人开始参与其中，他们常常缺少的不是想法，而是长期维护软件的经验，所以他们更多的是传递意图。
与此同时，OpenClaw 的“安全性”问题也让我头疼。例如，我有一个网页服务，最初只是作为调试工具，默认只能在可信网络中使用。
我留下了配置选项以适应复杂的网络环境，但有人直接将其暴露到公网。我在文档中反复强调不要这么做，然而仍然有人选择这样做。
安全研究人员指出它缺乏公网级别的限制，我只能解释说它本来并不是为公网设计的，但既然可以这样配置，风险自然会增加。
我曾对这个问题感到纠结，后来我请来了一位安全专家，这已成为我当前工作的重点。我无法阻止他人用它去做原本不打算支持的事情，因此更实际的做法是尽量兼容这些用法，并帮助大家避免明显的陷阱。
这正是开源的魅力所在，人们会创造出你完全想不到的东西，既令人惊喜，也有些疯狂。
代码的时代正在逐渐淡去，生产力却在不断飞速提升
Q: 今天早上我再次查看了你的 GitHub，过去一年你在 120 多个项目中贡献颇丰，活跃度图从最初的浅显逐渐变得深厚，这其中发生了什么？
Peter Steinberger：这主要是因为我后来转向了 Codex。
变化不仅仅是模型变得更聪明，整套工具也变得更加顺手，而我自己也逐渐懂得如何将它融入到日常工作流程中。
许多人表示尝试过 AI 却觉得不好用，我更倾向于认为方法没有跟上。这确实是一门手艺，需要不断练习。我现在大致能够判断哪些提示有效，以及多长时间能得到结果。
如果耗时过长，我会考虑是不是架构有问题、拆解不当，或者方向出现了偏差，那种感觉与编写代码时的卡壳非常相似。
关于配置，我也经历过一些坑，我称之为“智能体陷阱”——
各种繁琐的配置，看似很高端，实际上效率并没有提升。现在我反而简化了处理方式，把它当作一个可以交流的伙伴，直接说明我的需求，并问一句：你有问题吗？模型会自动推测前提，让它先提问可以避免很多弯路。
每次新会话几乎都是白纸，你需要自己掌握全局，然后带着它去关注重点。我一直秉持的做法很简单：不要过于花哨，专注于问题本身。项目越大，越能拆分成互不干扰的模块并行推进，反而更容易实现。
Q：你曾提到现在几乎不读代码，能否谈谈这个问题？
Peter Steinberger：坦白说，大多数代码其实都很乏味。
许多代码仅仅是进行数据结构转换，将结果呈现给用户。我对其生成的内容有足够的理解就足够了，我脑海中的心理模型大致能够与其生成的内容对上。
我曾经带领团队，也必须接受工程师所写的代码不可能完全符合我的预期，而现在的情况也是如此。
我会调整代码库，以便让 Agent 更好地发挥作用，这与为人类工程师优化有所不同。代码不必完全符合我的审美，关键在于方向是否正确。如果真的出现性能问题，我会再专门进行优化。
Q: 你认为当下做事情最有趣的点是什么？
Peter Steinberger：有趣的是，整个工具链正在发生变化，开发者的定义也在不断演变。
理论上，任何人都能够将想法变为现实。当我最初使用这些新工具时，确实感受到了一种多巴胺飙升的快感。
我最早尝试 Claude Code 时，那时它的成功率可能只有三四成，但对我来说已经足够震撼，因为我意识到，我能够创造任何东西。软件依然复杂，但你的速度却快了很多。
Q：许多旧金山以外的开发者尚未真正拥抱 Code 和 Agent 工具。你会给他们什么建议？
Peter Steinberger：我最大的建议是，以一种玩乐的心态去接触它，去做那些你一直想做却还未尝试的项目。
如果你是一个行动力强、乐于动手和快速思考的人，现在是一个非常好的时代。
真正能够拉开差距的，是谁更擅长使用这些工具。对于那些愿意拥抱新工具、保持好奇心并迅速将想法化为现实的创造者来说，机会比以往任何时候都要多。
我相信接下来的一年将会迅速变化，尤其是 2026 年将会特别有趣。
他提到的那次旅行让我想起，AI是否会改变我们对旅行的看法？有没有人试过？