peter创业13年后经历耗尽退隐，了局被Claude Code一幼时原型直接「打脸」沉燃 。peter直言没法儿阻止各人滥用OpenClaw，只能尽可能让各人别自毁前程 。OpenClaw已经有2000个PR，有些PR更像是prompt request，代码靠后，意图靠前 。代码不用百分百切合审美，关键是方向对，若是真出现机能问题，再专门去优化 。
第一次创业，我也不懂怎么给自己降压，只能停下来放松一下，那段功夫我会关注AI的进展，早期看到GPT Engineer感触挺酷，但没真正被感动 。
直到状态复原了些，我起头亲手试，真正震住我的是我把一个做了一半就丢下的项目打包成一个大Markdown文件，让模型先写规格，再交给Claude Code去构建 。
最初我只是想做一个能读我谈天纪录、替我处置事件的工具，原型做出来了，域名也买了，但我以为大尝试室很快会做，我就等一等，把把稳力放去此外方向 。
其时网络不不变，但谈天软件在哪都能用，我用它翻译图片、找餐厅、查电脑里的器材，我给伴侣演示，让它替我发新闻，伴侣马上说想要 。
后来有个更离谱的瞬间，我发了一条语音，竟然出现了「在输入」，这正本不该能跑通，了局它真的回复了，我问它怎么做到的，它说：
你发的是个没后缀的文件，我看了文件头，是Opus编码，用电脑里的工具转换，想转写却发现本地没装工具，因而找到环境里的密钥，用号令行把音频发出去，再把文本拿回来 。
我问模型：你看到这个工具了吗 ？它说没有 。我说那你去看你自己的源码，它真的去做了，各人看到这个过程后，才真正领略它在干什么 。
我放了一个金丝雀文件，界说价值观和对齐准则，文件不公开，但好多人想拿到，有人试图通过提醒注入获取它，粘贴大段代码，模型直接回绝，有时还会嘲讽对方，只管如此，我依然不齐全安心 。
第一晚热度很高，我关掉它去睡，醒来发现800条新闻，它全都回复了，原来系统有自动沉启服务，我以为关掉了，它五秒后又自己启动，后来我加了沙盒，把它关进更幼的容器里，它甚至把自己的Mac Studio起名叫城堡 。
哪怕我找到一个开源工具，只能解决70%的问题，我也会直接把剩下的30%自己补上，这放一年前都不现实， 此刻我只有给提醒，它就在电脑屏幕上跑起来 。
我会和模型会商十几分钟，判断这是架构问题、实现细节问题，还是只影响某个平台，甚至要不要做成通用能力，方向确定后，我才处置代码、分支和归并 。
若是你不喜欢某块逻辑，直接对它说后它甚至能自我优化，这也让好多从没提过PR的人起头参加，他们缺的往往不是设法，而是持久守护软件的经验，所以他们更多是把意图递过来 。
我留了配置选项，是为了应对复杂网络环境，了局有人直接把它露出到公网，我在文德凤反复强调不要这么做，但还是有人这么做 。
安全钻研者会指出它短缺公网级此外限度，我只能说它正本就不是按公网设计的，但既然能被这样配置，风险评级天然会上升 。
我的确纠结过这件事，后来我拉了一位安全专家进来，这是此刻的沉点，我无法阻止别人用它去做正本没打算支持的事，所以更现实的做法是尽量兼容这些用法，同时助各人避开显著的坑 。
好多人说试过AI不好用，我更偏差于感触步骤没跟上，这玩意儿真的是门手艺，必要练，我此刻或许能判断什么提醒会有效、多久能出了局 。
各类折腾配置，看起来很高级吧，但其实效能没变，此刻我反而很单一，把它当成一个能互换的搭子，直接说我要什么，而后问一句：你有没有问题 ？模型会自己脑补前提，让它先提问能少走好多弯路 。
每次新会话它险些都是白纸，你得自己有全局，再带着它去看沉点，我的做法一向很朴素：别搞太多花活，专一问题自身，项目越大，越能拆成互不滋扰的� ？椴⑿型贫�，反而更好做 。
好多只是数据结构转换、把了局展示给用户，我对它天生的内容有足够的理解就够了，我脑子里的生理模型大体能对上它写出来的器材 。
我会调整代码库，让Agent更好阐扬，这和为人类工程师优化不齐全一样，代码不用百分百切合我的审美，关键是方向对，若是真出现机能问题，再专门去优化 。
我最早用Claude Code，那时它成功率可能只有三四成，但对我来说已经足够震撼了，由于我忽然意识到，我能够去做任何器材 。软件依然复杂，但你的快率快太多了 。
真正拉开差距的，是谁更会用这些工具，对那些愿意拥抱新工具、维持好奇心、把设法急剧造成现实的建造者来说，机遇比以前大得多 。
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