AI干掉80% App实录：他用OpenClaw 40分钟完成自动修bug、控制智能家居、通宵监控陌生人

本文根据OpenClaw（现名Moltbot）创始人Peter Steinberger的访谈视频编译整理，部分场景演示有所提炼，以便中文读者理解。OpenClaw在发布72小时后因Anthropic商标问题改名为Moltbot，并经历了一系列安全和诈骗事件，详情可参考相关报道。

当Peter Steinberger在摩洛哥度假时，有人在Twitter上报告了他产品的一个bug。他没有打开电脑，只是拍了张推文截图发到WhatsApp，然后继续享受假期。40分钟后，bug已经被修复、代码已经提交、推主已经收到"已修复"的回复——完成这一切的不是他，而是他的AI代理OpenClaw。这不是科幻小说，而是正在发生的现实。这位OpenClaw（后改名Moltbot）的创始人在最新访谈中，用一系列真实演示揭示了一个颠覆性的未来：当AI拥有你电脑的完整访问权限后，你还需要手机里那80%的专用App吗？

原文链接：https://www.youtube.com/watch?v=AcwK1Uuwc0U一张截图就能修bug：AI代理的"魔法时刻"

Peter的故事一开场就足够震撼。

“我当时还在摩洛哥，有人给我发了一条推文说发现了bug。我就直接拍了张推文的照片，发到WhatsApp上。” 他说得很轻描淡写，但接下来发生的事情却一点也不平常：

AI代理读取了推文截图，理解了bug的描述，自动检出了Git仓库，定位并修复了代码，提交了commit，然后在Twitter上回复那个用户：“已经修好了。”

整个过程，Peter只做了一件事——拍照。

这不是精心设计的demo，而是日常工作流程。当其他程序员还在"查邮件→打开IDE→切换分支→调试→提交→回复"的多步骤循环中挣扎时，Peter已经把这一切压缩成了一次WhatsApp消息。

“如果你给AI访问你电脑的权限，它基本上能做你能做的任何事，” Peter说，“这就是核心。”

不只是修代码：一个AI助手如何接管你的生活

但修bug只是冰山一角。Peter花了整整40分钟，演示了OpenClaw在他生活中扮演的角色——这个AI代理已经深入到了几乎每一个生活场景。

智能家居的新玩法

“我逆向工程了Eight Sleep的API，现在它可以控制我床的温度，” Peter展示道。不仅如此，他还接入了Philips Hue智能灯、Sonos音箱：“我可以让它早上叫醒我，慢慢调高音量。”

听起来像是又一个智能家居中控？不，区别在于你不需要打开任何App，不需要记住任何指令格式，只需要用自然语言说"今晚把床温调低一点"或"明天7点用音乐叫醒我"。

通宵监控"陌生人"的摄像头

更夸张的场景来了。Peter给AI代理接入了家里的摄像头，并下达了一个指令：“监视陌生人。”

“第二天早上它告诉我：'Peter，有人在家里。'我一看，它整晚都在截图我的沙发——因为画面有点模糊，它以为有人坐在沙发上。” Peter笑着说。

这个"误报"虽然有点搞笑，但背后的能力却不容小觑：AI代理能够7×24小时监控视频流，识别异常情况，主动向你报告。这在传统监控系统里，要么需要昂贵的专业服务，要么需要你自己盯着屏幕。

自动值机的"神操作"

最让人印象深刻的演示，是Peter让AI代理帮他办理英国航空的值机。

“它控制了一个浏览器，导航到英航网站，从我的Dropbox里找到护照文件，提取信息，填写所有表单，甚至还点了’我不是机器人’的验证——最后成功完成值机，给我发来了登机牌。”

第一次尝试用了将近20分钟，但现在这个流程已经被优化到几分钟内完成。更关键的是：Peter从头到尾没有打开过浏览器，没有输入过任何信息，甚至没有看过那个网站。

健身追踪的"吐槽模式"

“为什么我要用MyFitnessPal来记录食物？” Peter反问，“我有一个无所不能的助手，它已经知道我在做糟糕的决定。我只需要拍张照片，它就会自动存到数据库、计算卡路里，然后吐槽我应该去健身房。”

这个细节很有意思。传统的健身App需要你手动输入食物、选择份量、确认数据；而AI代理不仅能识别照片里的食物，还能"记住"你的饮食习惯，甚至用带点嘲讽的语气提醒你——这不是工具，更像是一个了解你的朋友。

零计划模式：为什么传统开发框架已经过时

当被问到"如何使用OpenClaw"时，Peter给出了一个颠覆性的答案：不需要计划。

“如果你一开始就试图把所有需求写成详细规格，你会错过人机协作的循环，” 他解释道，“你需要边玩边探索，在过程中不断完善你的想法。”

这就是他所说的"零计划模式"（zero-planning mode）。传统的软件开发流程是：

1. 写需求文档

2. 设计架构

3. 分解任务

4. 编写代码

5. 测试调试

6. 部署上线

但在AI代理的世界里，这个流程变成了：

1. 告诉AI你想要什么

2. 它开始做

3. 你在过程中纠正和调整

4. 完成

“计划模式（plan mode）其实是Anthropic为了让模型不要太激进而加的补丁，” Peter说，“最新的模型太容易’跑偏’了，一句话就能让它开始写代码。所以’给我一个计划’这个功能，字面意思就是让它暂停下来问问题。”

但Peter认为，这种暂停反而打断了人机协作的流畅性。真正高效的工作方式是：让AI立即行动，在执行过程中不断对话、澄清、调整——就像你和一个有经验的同事合作，而不是给实习生下达详细的工作手册。

80%的App将消失？一个更激进的预言

访谈进行到一半时，Peter抛出了一个惊人的判断：

“AI代理会让你手机上80%的App消失。”

这不是危言耸听。他的逻辑很简单：

“为什么我需要一个待办事项App，当它能自动帮我追踪待办？为什么我需要一个值机App，当它能直接帮我完成？为什么我需要MyFitnessPal，当我有一个知道我所有习惯的助手？”

每一个专用App，本质上都是为了完成一个特定任务而设计的界面。但当AI代理能够理解自然语言、访问所有数据、调用所有API时，这些界面就变得多余了。

Peter列举了他和社区成员已经在用AI代理做的事情：

• 在Tesco和Amazon上自动购物

• 管理邮件和日程

• 创建GitHub issues

• 同步Google Places书签

• 生成发票

• 追踪睡眠和运动数据

• 甚至在家庭群聊里充当"家庭成员"角色

“这是一个更方便的界面，因为我只是在和朋友聊天，” Peter说，“而不是在学习一个新App的操作逻辑。”

技能库的秘密：AI如何从20分钟进化到2分钟

OpenClaw的一个关键特性是"技能"（Skills）系统。

当你第一次让AI代理完成一个任务（比如英航值机）时，它可能需要20分钟，因为它要探索网站结构、尝试不同的操作路径、处理各种边界情况。但一旦成功，它会把这个过程总结成一个可复用的"技能"。

下次你再说"帮我值机"，它就能在几分钟内完成——因为它已经"记住"了：

• 护照文件存在Dropbox的哪个位置

• 网站的哪些字段是必填的

• 如何处理验证码

• 如果遇到错误该怎么恢复

“这些技能会不断积累，” Peter解释，“就像你给助手培训一样。一开始它不熟练，但做多了就成了专家。”

更强大的是，这些技能可以组合。比如"帮我订机票+值机+设置日历提醒+预定接机"这样的复合任务，AI代理能够自动调用多个技能并协调执行——而你只需要说一句话。

隐藏复杂度：为什么你不需要知道它用的什么模型

作为开发者，Peter对产品设计有着清晰的哲学：把所有复杂性隐藏起来。

“它抹掉了所有那些让事情变复杂的层级，” 他说，“你不需要想’我该用哪个模型’‘我该怎么写prompt’‘我该调用哪个API’——它就是能用。”

这和当前大多数AI工具形成了鲜明对比。市面上的AI编程助手、AI写作工具、AI数据分析平台，往往会暴露大量技术细节：模型选择、参数调整、token计费、上下文窗口管理……这些对普通用户来说都是认知负担。

OpenClaw的方式是：你只需要安装一个命令行工具，或者在WhatsApp/Telegram/Discord里添加一个联系人，然后开始对话。它会自动选择合适的模型、自动管理上下文、自动处理错误、自动优化成本。

“这就像iPhone刚出来的时候，” Peter比喻道，“你不需要知道它用的什么芯片、什么操作系统——你只需要滑动屏幕就能用。”

全系统访问权限：便利与风险的双刃剑

当然，OpenClaw的能力来自于一个关键前提：它拥有你电脑的完整访问权限。

这意味着它可以：

• 读取你的所有文件

• 访问你的所有账号（通过已保存的密码）

• 查看你的浏览历史和私人聊天

• 执行任何命令

• 控制你的摄像头和麦克风

Peter对此非常坦诚：“是的，它能看到一切。但这也是为什么它能做任何事。”

这里有一个有趣的权衡：传统的App模式是通过限制权限来保证安全，代价是功能受限；AI代理模式是通过开放权限来实现强大功能，代价是你需要信任它。

Peter的选择是后者。但这也引发了一个尖锐的问题：如果你的AI代理被黑了怎么办？如果它误解了你的指令做了错误的操作怎么办？如果服务商突然关停怎么办？

这些问题还没有完美的答案。但Peter认为，这就像早期的互联网银行、早期的云存储——每一次技术跃迁都伴随着信任的重建。关键在于透明度、可追溯性和用户控制权。

成本和门槛：20美元能买到什么

OpenClaw的定价策略很有意思：基础版本是开源的，可以免费自己部署；云托管版本每月大约20-30美元。

“这比你订阅10个不同的App便宜多了，” Peter指出，“而且它能做那10个App的所有事情，还能做更多。”

更重要的是门槛。传统上，如果你想实现"自动值机"或"智能家居控制"这样的功能，你需要：

1. 懂编程

2. 了解各种API

3. 搭建服务器

4. 处理认证和错误

5. 持续维护

现在你需要的是：

1. 安装OpenClaw

2. 说"帮我做XXX"

从几周的开发时间压缩到几分钟的对话时间，这就是AI代理带来的范式转变。

与传统框架的对决：为什么复杂不等于强大

在访谈中，Peter多次强调OpenClaw和传统开发框架的本质区别。

“很多人在构建复杂的Agent框架，有计划器、有执行器、有反思模块、有记忆系统，” 他说，“但我发现最有效的系统往往是最简单的——就是一个能访问工具的聊天界面。”

这背后是两种哲学的碰撞：

复杂框架的逻辑：把AI代理的行为拆解成精确的步骤，每个步骤都有明确的输入输出，通过精心设计的流程来保证可靠性。

OpenClaw的逻辑：给AI足够的权限和上下文，让它自己决定怎么做，人类只在关键节点介入纠正。

“当你设计了一个10步的计划，AI在第3步失败了怎么办？” Peter反问，“你要重新规划吗？还是让它自己想办法？真正强大的智能应该能够应对意外，而不是严格执行预定脚本。”

这也解释了为什么OpenClaw的"零计划模式"能够工作——因为底层模型已经足够强大，它能够在没有明确指引的情况下，通过试错和推理找到解决方案。

持久记忆：AI代理如何"认识"你

OpenClaw的另一个关键能力是记忆。

“它知道我的生活习惯、我的工作项目、我的家庭成员、我的常用工具，” Peter说，“所以当我说’帮我准备明天的会议’，它知道该去哪里找文件、该通知哪些人、该准备什么材料。”

这种记忆不是简单的日志存储，而是结构化的知识图谱。每一次对话、每一个任务、每一次成功或失败，都会被整合到AI对你的理解中。

这就是为什么AI代理用得越久越好用——它在学习你。

但这也带来了一个哲学问题：当一个AI比你自己还了解你的生活时，谁才是真正的主人？

Peter的回答很务实：“它是工具，不是主人。但一个好的工具应该能预测你的需求，就像一个优秀的助理。”

社区的力量：当用户开始自己构建技能

OpenClaw最让Peter兴奋的，不是他自己用它做了什么，而是社区用户在做什么。

“有人构建了技能让它自动在Tesco买菜、在Amazon购物，” 他列举道，“有人让它管理邮件、生成发票、追踪健康数据。有人甚至让它在Twitter上自动收藏有趣的推文，然后加到待办列表里。”

这些技能大多数都被分享到了社区，形成了一个不断增长的"技能库"。这意味着：

• 你不需要从零开始训练AI

• 你可以直接复用其他人已经验证的解决方案

• 整个生态系统在加速进化

“这就像App Store刚出现的时候，” Peter比喻，“只不过这次不是下载App，而是下载’技能’——而且这些技能可以互相组合、互相调用。”

代码已死？一个CEO如何通过prompt提交PR

访谈最后，Peter分享了一个让人震撼的细节：

“我现在提交的PR，完全是通过prompting生成的——我自己不再写代码了。”

作为一家技术公司的创始人，Peter曾经是核心开发者。但现在，他的工作流程变成了：

1. 用自然语言描述需要什么功能

2. AI生成代码

3. 他审查和测试

4. 如果有问题，继续对话调整

5. 提交PR

“这不是说代码不重要了，” 他澄清，“而是说写代码的方式变了。我现在更像是一个产品设计师和质量把关人，而不是码农。”

这和我们之前编译的Jerry Tworek访谈形成了有趣的呼应：Jerry说"编程问题会被AI解决"，Peter说"我已经不写代码了"——这个未来比我们想象的来得更快。

尾声：当"和AI聊天"成为最自然的交互方式

整场访谈最打动人的，不是那些炫酷的演示，而是Peter描述自己使用OpenClaw时的语气——他说得就像在聊一个住在手机里的朋友。

“为什么我需要记住10个不同App的操作流程？” 他反问，“我只需要说’帮我做这个’，然后它就会做。如果做错了，我纠正它。如果做对了，它下次就记住了。这才是人类应该和计算机交互的方式。”

这个愿景听起来很美好，但也充满了不确定性：

• 当AI能做所有事情时，人类还需要学什么技能？

• 当我们把生活的方方面面都交给AI时，我们是在解放自己还是在依赖它？

• 当"80%的App消失"时，那些App背后的开发者和公司怎么办？

这些问题没有简单答案。但有一点是确定的：变化已经开始了。

当Peter在摩洛哥的海滩上，用一张截图就修复了bug；当他在睡梦中，AI代理通宵监控家里的安全；当他不需要打开浏览器，就能完成值机、购物、健身追踪……这些不是未来的设想，而是正在发生的现实。

也许有一天，我们回顾2026年，会发现这是一个分水岭——那个我们还需要打开十几个App、记住几十种操作流程的时代，终于结束了。取而代之的，是一个更简单、更直接、也更加"人性化"的交互方式：和AI聊天。

就像Peter说的：“它不是工具，而是一个了解你的朋友。”