Cuộc trò chuyện với người sáng lập ClawdBot: AI là đòn bẩy, không phải công cụ thay thế
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Cuộc trò chuyện với người sáng lập ClawdBot: AI là đòn bẩy, không phải công cụ thay thế
“Ngôn ngữ lập trình không còn quan trọng nữa, điều quan trọng là tư duy kỹ thuật của tôi.”
Chuyên sâu báo cáo Web3Biên tập: Bảo Ngọc
Đây là một cuộc phỏng vấn khác kéo dài 40 phút với Peter Steinberger — tác giả của ClawdBot/OpenClaw — do Peter Yang dẫn dắt.
Peter là người sáng lập PSPDFKit, có gần 20 năm kinh nghiệm phát triển ứng dụng iOS. Năm 2021, sau khi công ty được Insight Partners đầu tư chiến lược 100 triệu euro, ông chọn “nghỉ hưu”. Hiện nay, sản phẩm do ông phát triển — Clawdbot (đã đổi tên thành OpenClaw) — đang gây sốt. Clawbot là một trợ lý AI có thể trò chuyện với bạn qua WhatsApp, Telegram và iMessage, đồng thời kết nối sâu với mọi ứng dụng trên máy tính của bạn.
Peter mô tả Clawbot như sau:
“Nó giống như một người bạn sống trong máy tính của bạn — hơi kỳ cục, nhưng thông minh đến mức đáng sợ.”
Trong buổi phỏng vấn này, ông chia sẻ nhiều quan điểm thú vị: tại sao các hệ thống điều phối tác tử (agent) phức tạp lại là “máy tạo ra slop” (slop generator), tại sao việc “để AI chạy liên tục 24 giờ” chỉ là một chỉ số phù phiếm, và tại sao ngôn ngữ lập trình giờ đây đã không còn quan trọng nữa.
Một giờ để xây dựng nguyên mẫu, 300.000 dòng mã
Peter Yang hỏi Peter Steinberger Clawbot thực chất là gì, và vì sao biểu tượng của nó lại là một con tôm hùm.
Peter Steinberger không trả lời trực tiếp về con tôm hùm, mà kể một câu chuyện. Sau khi “nghỉ hưu”, ông toàn tâm toàn ý theo đuổi phương pháp “lập trình dựa trên cảm hứng” (vibe coding) — tức là để các tác tử AI viết mã giúp mình. Vấn đề nằm ở chỗ: một tác tử có thể chạy trong nửa tiếng, cũng có thể dừng lại sau hai phút để hỏi bạn câu hỏi. Bạn đi ăn trưa về, phát hiện nó đã “đơ” từ lâu — thật bực bội.
Ông muốn một công cụ cho phép kiểm tra trạng thái máy tính bất cứ lúc nào ngay trên điện thoại. Nhưng ông không bắt tay vào làm ngay, vì cảm thấy đây là điều quá hiển nhiên — chắc chắn các công ty lớn sẽ sớm triển khai.
“Đến tháng 11 năm ngoái mà vẫn chưa ai làm, tôi quyết định thôi, để tôi tự làm vậy.”
Phiên bản đầu tiên cực kỳ đơn giản: kết nối WhatsApp với Claude Code. Gửi một tin nhắn, hệ thống sẽ gọi AI xử lý và gửi kết quả trở lại. Toàn bộ quá trình chỉ mất một giờ.
Sau đó, nó “sống dậy”. Hiện nay Clawbot có khoảng 300.000 dòng mã và hỗ trợ hầu hết các nền tảng nhắn tin phổ biến.
“Tôi tin đây chính là xu hướng tương lai. Mỗi người đều sẽ sở hữu một trợ lý AI siêu mạnh, đồng hành cùng bạn suốt cả đời.”
Ông nói: “Một khi bạn cấp quyền truy cập máy tính cho AI, về cơ bản nó có thể làm mọi thứ bạn làm được.”
Một buổi sáng ở Ma-rốc
Peter Yang nói rằng giờ đây bạn không cần ngồi trước máy tính để theo dõi nó nữa — chỉ cần đưa ra lệnh.
Peter Steinberger gật đầu, nhưng ông muốn kể về một việc khác.
Một lần, ông đang ở Ma-rốc để mừng sinh nhật bạn bè, và nhận ra mình liên tục sử dụng Clawbot: hỏi đường, tìm nhà hàng gợi ý — những việc nhỏ nhặt. Điều thực sự khiến ông kinh ngạc xảy ra vào buổi sáng hôm ấy: ai đó đăng một tweet trên Twitter báo lỗi trong một thư viện mã nguồn mở của ông.
“Tôi chụp ảnh tweet đó rồi gửi qua WhatsApp.”
AI đọc được nội dung tweet và hiểu đây là một báo cáo lỗi. Nó tự động checkout kho lưu trữ Git tương ứng, sửa lỗi, commit mã và trả lời người đăng tweet trên Twitter rằng lỗi đã được khắc phục.
“Lúc ấy tôi chỉ nghĩ: Cái này cũng làm được sao?”
Có lần còn “thần kỳ” hơn. Ông đang đi dạo trên phố, ngại gõ chữ nên gửi một tin nhắn thoại. Vấn đề là ông hoàn toàn chưa tích hợp chức năng xử lý tin nhắn thoại cho Clawbot.
“Tôi thấy màn hình hiện ‘đang nhập’, liền nghĩ: xong rồi. Thế mà nó vẫn trả lời tôi bình thường.”
Về sau, ông hỏi AI làm cách nào. AI đáp: Tôi nhận được một tệp mà không có phần mở rộng, nên tôi kiểm tra phần đầu tệp và phát hiện định dạng Ogg Opus. Máy tính anh có ffmpeg, nên tôi dùng nó chuyển sang WAV. Tôi tìm whisper.cpp, nhưng anh chưa cài; tuy nhiên tôi phát hiện khóa API OpenAI (key) của anh — nên tôi dùng curl gửi âm thanh lên để thực hiện chuyển giọng nói thành văn bản.
Peter Yang nghe xong nhận xét: “Những thứ này thực sự rất giỏi, dù hơi đáng sợ.”
“Mạnh hơn hẳn phiên bản ChatGPT trên web — giống như ChatGPT được cởi trói. Nhiều người chưa nhận ra rằng các công cụ như Claude Code không chỉ xuất sắc trong lập trình, mà còn cực kỳ hiệu quả với mọi loại vấn đề.”
Đội quân công cụ dòng lệnh (CLI)
Peter Yang hỏi ông xây dựng các công cụ tự động hóa như thế nào — tự viết hay nhờ AI viết giúp.
Peter Steinberger bật cười.
Những tháng gần đây, ông liên tục mở rộng “đội quân CLI” của mình. Tác tử AI giỏi nhất ở đâu? Chính là việc gọi các công cụ dòng lệnh — bởi dữ liệu huấn luyện của chúng chứa đầy những ví dụ như vậy.
Ông xây dựng một CLI truy cập toàn bộ dịch vụ Google, bao gồm Places API. Ông xây một CLI chuyên tìm kiếm meme và GIF, để AI có thể gửi meme khi trả lời tin nhắn. Thậm chí ông còn tạo một công cụ trực quan hóa âm thanh, nhằm giúp AI “cảm nhận” âm nhạc.
“Tôi còn xâm nhập vào API của nền tảng giao đồ ăn địa phương — giờ đây AI có thể báo cho tôi thức ăn còn bao lâu nữa thì tới nơi. Tôi cũng đảo ngược API của Eight Sleep để điều khiển nhiệt độ giường ngủ.”
[Ghi chú: Eight Sleep là một loại đệm thông minh có khả năng điều chỉnh nhiệt độ mặt đệm; nhà sản xuất không công khai API.]
Peter Yang truy vấn: Tất cả những thứ này đều do AI giúp anh xây dựng?
“Điều thú vị nhất là, trước đây tôi dành 20 năm phát triển hệ sinh thái Apple tại PSPDFKit — thành thạo Swift và Objective-C, chuyên sâu đến mức tuyệt đối. Nhưng khi quay lại, tôi quyết định chuyển sang lĩnh vực mới, vì đã chán ngấy việc Apple muốn kiểm soát mọi thứ, và thị phần ứng dụng Mac quá hẹp.”
Vấn đề nằm ở chỗ: chuyển từ một hệ thống kỹ thuật thành thạo sang một hệ thống khác là một quá trình vô cùng đau đớn. Bạn hiểu rõ mọi khái niệm, nhưng lại không biết cú pháp. Prop là gì? Mảng được tách ra thế nào? Mỗi chi tiết nhỏ đều phải tra cứu — bạn sẽ cảm thấy mình như một kẻ ngốc.
“Rồi AI xuất hiện — và tất cả những điều đó biến mất. Tư duy hệ thống, năng lực kiến trúc, gu thẩm mỹ, khả năng đánh giá phụ thuộc — những yếu tố này mới thực sự quý giá, và giờ đây có thể dễ dàng chuyển sang bất kỳ lĩnh vực nào.”
Ông dừng lại một chút:
“Bỗng nhiên tôi cảm thấy mình có thể xây dựng bất cứ thứ gì. Ngôn ngữ không còn quan trọng nữa — điều quan trọng là tư duy kỹ sư của tôi.”
Kiểm soát thế giới thực
Peter Steinberger bắt đầu trình diễn cấu hình của mình. Danh sách các quyền mà ông cấp cho AI khiến người ta phải kinh ngạc:
Email, lịch, toàn bộ tệp tin, đèn Philips Hue, loa Sonos. Ông có thể yêu cầu AI đánh thức mình vào buổi sáng bằng cách tăng dần âm lượng. AI thậm chí còn được truy cập vào camera an ninh của ông.
“Có lần tôi bảo nó theo dõi xem có người lạ nào không. Sáng hôm sau nó báo: ‘Peter, có người.’ Tôi xem lại video, hóa ra cả đêm nó liên tục chụp ảnh ghế sofa của tôi — vì chất lượng camera kém, nên ghế sofa trông giống như có người đang ngồi.”
Tại căn hộ ở Vienna, AI còn điều khiển được hệ thống nhà thông minh KNX.
“Nó thực sự có thể khóa tôi ngoài cửa.”
Peter Yang hỏi: Những thứ này được kết nối như thế nào?
“Chỉ cần nói thẳng với nó. Những thứ này rất giỏi — nó tự tìm API, tự Google, tự lục trong hệ thống của bạn để tìm khóa.”
Cách người dùng khai thác còn điên rồ hơn:
- Có người bảo nó mua sắm trên Tesco
- Có người bảo nó đặt hàng trên Amazon
- Có người bảo nó tự động trả lời mọi tin nhắn
- Có người kéo nó vào nhóm chat gia đình như một “thành viên trong gia đình”
“Tôi bảo nó giúp tôi check-in trên trang British Airways. Đây đúng là bài kiểm tra Turing — thao tác trình duyệt trên một trang web hàng không, mà bạn biết rõ giao diện của họ phản nhân loại đến mức nào.”
Lần đầu tiên mất gần 20 phút, vì toàn bộ hệ thống còn rất sơ khai. AI phải tìm hộ chiếu trong Dropbox của ông, trích xuất thông tin, điền biểu mẫu và vượt qua xác thực CAPTCHA.
“Giờ đây chỉ mất vài phút. Nó có thể nhấn nút xác minh ‘Tôi là con người’, bởi vì nó đang điều khiển một trình duyệt thật, với hành vi hoàn toàn giống người.”
80% ứng dụng sẽ biến mất
Peter Yang hỏi: Với người dùng thông thường vừa tải về, có cách nào an toàn để bắt đầu sử dụng?
Peter Steinberger nói mỗi người có một lộ trình riêng. Có người cài xong lập tức dùng để viết ứng dụng iOS, có người ngay lập tức quản lý Cloudflare. Một người dùng khác tuần đầu tự cài cho bản thân, tuần thứ hai cài cho gia đình, tuần thứ ba bắt đầu xây dựng phiên bản doanh nghiệp cho công ty.
“Tôi cài cho một người bạn không chuyên công nghệ, rồi anh ấy bắt đầu gửi cho tôi pull request. Cả đời anh ấy chưa từng gửi pull request nào.”
Nhưng điều ông thực sự muốn nói là bức tranh tổng thể lớn hơn:
“Nếu bạn suy ngẫm kỹ, thứ này có thể thay thế 80% ứng dụng trên điện thoại của bạn.”
Vì sao còn cần MyFitnessPal để ghi chép chế độ ăn?
“Tôi có một trợ lý vô cùng linh hoạt — nó đã biết tôi vừa phạm sai lầm khi ăn KFC. Tôi chỉ cần gửi một tấm ảnh, nó sẽ lưu vào cơ sở dữ liệu, tính toán lượng calo và nhắc tôi đi tập gym.”
Vì sao còn cần ứng dụng để điều chỉnh nhiệt độ giường Eight Sleep? AI đã có quyền truy cập API — chỉ cần ra lệnh là xong. Vì sao còn cần ứng dụng quản lý việc cần làm? AI sẽ ghi nhớ giúp bạn. Vì sao còn cần ứng dụng check-in chuyến bay? AI sẽ làm giúp bạn. Vì sao còn cần ứng dụng mua sắm? AI có thể gợi ý, đặt hàng và theo dõi đơn hàng.
“Sẽ có cả một lớp ứng dụng dần biến mất, bởi nếu chúng có API, thì chúng chỉ đơn thuần là những dịch vụ mà AI của bạn gọi đến.”
Ông dự đoán năm 2026 sẽ là năm nhiều người bắt đầu khám phá trợ lý AI cá nhân, và các công ty lớn cũng sẽ gia nhập sân chơi.
“Clawbot không nhất thiết là người chiến thắng cuối cùng, nhưng hướng đi này là đúng.”
Chỉ cần trò chuyện với nó
Chủ đề chuyển sang phương pháp luận lập trình AI. Peter Yang nói ông từng viết một bài nổi tiếng mang tên “Just Talk to It”, và muốn nghe Peter Steinberger triển khai sâu hơn.
Quan điểm cốt lõi của Peter Steinberger là: Đừng rơi vào “bẫy tác tử” (agentic trap).
“Tôi thấy quá nhiều người trên Twitter phát hiện ra tác tử rất mạnh, rồi cố gắng khiến nó mạnh hơn nữa — và chìm sâu vào cái hang thỏ. Họ xây đủ loại công cụ phức tạp để đẩy nhanh quy trình làm việc, nhưng thực tế chỉ đang xây công cụ, chứ không xây thứ gì thực sự có giá trị.”
Bản thân ông cũng từng mắc bẫy. Giai đoạn đầu, ông dành hai tháng xây dựng đường hầm VPN chỉ để truy cập terminal từ điện thoại. Công việc quá thành công đến mức một lần đi ăn tối cùng bạn ở nhà hàng, ông suốt bữa chỉ chăm chú vibe coding trên điện thoại mà chẳng tham gia trò chuyện.
“Tôi buộc phải dừng lại — chủ yếu vì sức khỏe tinh thần.”
Thành phố Slop
Gần đây, điều khiến ông phát điên là một hệ thống điều phối tên Gastown.
“Một bộ điều phối (orchestrator) siêu phức tạp, chạy đồng thời hàng chục tác tử, chúng giao tiếp và phân công lẫn nhau. Có người quan sát (watcher), có giám sát viên (overseer), có thị trưởng (mayor), có pcats (có thể là ‘dân thường’ hoặc ‘mèo nuôi’ — những vai trò được thêm vào cho vui), tôi cũng không biết còn gì nữa.”
Peter Yang: Chờ đã, còn cả thị trưởng nữa sao?
“Đúng vậy, dự án Gastown có một thị trưởng. Tôi gọi dự án này là ‘Thành phố Rác’ (Slop Town).”
Còn có chế độ RALPH (một mô hình vòng lặp “dùng một lần rồi bỏ”, nghĩa là giao cho AI một nhiệm vụ nhỏ, làm xong là xóa sạch toàn bộ ngữ cảnh và bộ nhớ — khởi động lại từ đầu, rồi lặp vô hạn)…
“Đây thực sự là cỗ máy đốt token tối thượng. Bạn để nó chạy suốt đêm, sáng hôm sau nhận về ‘rác tối thượng’ (slop).”
Cốt lõi vấn đề nằm ở chỗ: những tác tử này chưa có gu thẩm mỹ. Chúng thông minh đến mức đáng sợ ở một số khía cạnh, nhưng nếu bạn không định hướng, không nói rõ bạn muốn gì, kết quả sẽ chỉ là rác.
“Tôi không biết người khác làm việc thế nào, nhưng khi bắt đầu một dự án, tôi chỉ có một ý tưởng mơ hồ. Trong quá trình xây dựng, thử nghiệm và cảm nhận, tầm nhìn của tôi dần trở nên rõ ràng. Tôi thử một số thứ, một số thất bại, rồi ý tưởng của tôi tiến hóa thành hình dạng cuối cùng. Gợi ý tiếp theo (prompt) của tôi phụ thuộc vào trạng thái hiện tại — những gì tôi thấy, cảm nhận và suy nghĩ.”
Nếu bạn cố gắng viết toàn bộ yêu cầu chi tiết ngay từ đầu, bạn sẽ bỏ lỡ vòng lặp tương tác giữa người và máy.
“Tôi không biết làm sao để tạo ra thứ tốt đẹp nếu thiếu cảm nhận và gu thẩm mỹ.”
Có người khoe trên Twitter một ứng dụng ghi chú được tạo hoàn toàn bằng RALPH. Peter trả lời: Đúng vậy, trông y hệt như sản phẩm do RALPH tạo ra — không người bình thường nào thiết kế như thế cả.
Peter Yang khái quát: Nhiều người để AI chạy 24 giờ không phải để xây ứng dụng, mà để chứng minh họ có thể để AI chạy 24 giờ.
“Đây giống như một cuộc thi so kích thước không có chuẩn mực nào để so sánh. Tôi cũng từng để vòng lặp chạy 26 giờ và cảm thấy rất hãnh diện. Nhưng đó chỉ là một chỉ số phù phiếm, hoàn toàn vô nghĩa. Có thể xây dựng mọi thứ không có nghĩa là bạn nên xây dựng mọi thứ, cũng không có nghĩa là thứ bạn xây sẽ tốt.”
Chế độ Plan là một giải pháp vá víu (Hack)
Peter Yang hỏi ông quản lý ngữ cảnh như thế nào. Khi hội thoại kéo dài, AI dễ bị rối — có cần nén thủ công hoặc tóm tắt không?
Peter Steinberger nói đây là “vấn đề của mô hình cũ”.
“Claude Code vẫn gặp vấn đề này, nhưng Codex tốt hơn nhiều. Về mặt kỹ thuật, dung lượng ngữ cảnh chỉ tăng khoảng 30%, nhưng cảm giác sử dụng lại như tăng gấp 2–3 lần. Tôi nghĩ điều này liên quan đến cơ chế suy luận nội bộ. Hiện nay, phần lớn chức năng tôi phát triển đều có thể hoàn thành trong một cửa sổ ngữ cảnh duy nhất — vừa thảo luận vừa xây dựng.”
Ông không dùng worktrees, vì đó là “sự phức tạp không cần thiết”. Ông đơn giản là checkout nhiều bản sao kho lưu trữ: clawbot-1, clawbot-2, clawbot-3, clawbot-4, clawbot-5. Cái nào rảnh thì dùng, xong test, đẩy lên nhánh chính (main), rồi đồng bộ.
“Giống như một nhà máy — nếu tất cả đều bận. Nhưng nếu chỉ mở một cái, thời gian chờ quá dài, bạn sẽ không đạt được trạng thái nhập tâm.”
Peter Yang nói điều này giống như trò chơi chiến thuật thời gian thực, bạn có một đội quân đang tấn công và phải quản lý, giám sát chúng.
Về chế độ plan, Peter Steinberger có một quan điểm gây tranh cãi:
“Chế độ plan là một giải pháp vá víu (hack) mà Anthropic buộc phải thêm vào, bởi mô hình quá bốc đồng — vừa bắt đầu đã lao ngay vào viết mã. Nếu bạn dùng mô hình mới nhất, ví dụ GPT 5.2, bạn chỉ cần trò chuyện với nó: ‘Tôi muốn xây chức năng này, nên làm thế này thế kia, tôi thích phong cách thiết kế này, hãy đưa ra vài phương án, chúng ta cùng bàn trước.’ Sau đó nó đề xuất, hai bên thảo luận, đạt đồng thuận rồi mới bắt tay vào làm.”
Ông không gõ, ông nói chuyện.
“Hầu hết thời gian tôi đều nói chuyện với nó.”
Phát triển theo mô hình Discord
Peter Yang hỏi quy trình phát triển tính năng mới của ông là gì. Liệu ông có khám phá vấn đề trước? Hay lập kế hoạch trước?
Peter Steinberger nói ông đã làm một việc “có lẽ điên rồ nhất trong đời”: ông kết nối Clawbot của mình với một máy chủ Discord công khai, để tất cả mọi người đều có thể trò chuyện với AI cá nhân của ông — mang theo ký ức cá nhân của ông — ngay trong không gian công cộng.
“Dự án này khó mô tả bằng lời. Nó giống sự kết hợp giữa Jarvis (trợ lý AI trong phim Người Sắt) và bộ phim ‘Her’. Mọi người khi xem tôi trình diễn trực tiếp đều cực kỳ phấn khích, nhưng khi đăng ảnh kèm chú thích lên Twitter thì lại chẳng gây được tiếng vang. Vì vậy tôi nghĩ: Thôi, cứ để mọi người tự trải nghiệm.”
Người dùng trên Discord đặt câu hỏi, báo lỗi, đề xuất tính năng. Quy trình phát triển hiện tại của ông là: chụp màn hình cuộc trò chuyện trên Discord, kéo vào terminal và bảo AI: “Chúng ta cùng bàn về điều này.”
“Tôi ngại gõ chữ. Khi ai đó hỏi ‘Các bạn có hỗ trợ cái này cái kia không?’, tôi bảo AI đọc mã rồi viết một mục FAQ.”
Ông còn viết một chương trình crawler, mỗi ngày ít nhất một lần quét kênh hỗ trợ (help channel) trên Discord, để AI tổng hợp những điểm đau lớn nhất — rồi họ sửa luôn.
Không MCP, không điều phối phức tạp
Peter Yang hỏi: Anh có dùng những thứ hoa mỹ đó không? Đa tác tử, kỹ năng phức tạp, MCP (Model Context Protocol)…?
“Hầu hết kỹ năng của tôi là kỹ năng đời thường: ghi chép chế độ ăn, đi chợ… Còn kỹ năng lập trình thì rất ít, vì không cần thiết. Tôi không dùng MCP, cũng chẳng dùng bất kỳ thứ nào như thế.”
Ông không tin vào các hệ thống điều phối phức tạp.
“Tôi giữ mình trong vòng lặp — và tôi có thể tạo ra sản phẩm cảm giác tốt hơn. Có thể có cách nhanh hơn, nhưng tôi đã nhanh đến mức giới hạn không còn nằm ở AI nữa — chủ yếu là tốc độ tư duy của tôi, đôi khi bị giới hạn bởi thời gian chờ Codex.”
Người đồng sáng lập PSPDFKit trước đây của ông — một luật sư từng làm việc — giờ đây cũng đang gửi PR (pull request — yêu cầu hợp nhất mã) cho ông.
“AI giúp người không có nền tảng kỹ thuật cũng có thể xây dựng thứ gì đó — điều này thật kỳ diệu. Tôi biết có người phản đối, nói mã do AI tạo không hoàn hảo. Nhưng tôi coi pull request như prompt request (yêu cầu gợi ý), chúng truyền tải ý định. Phần lớn người dùng không có cùng mức độ hiểu biết hệ thống, nên không thể điều hướng mô hình đến kết quả tối ưu. Vì vậy tôi thà nhận được ý định, rồi tự làm hoặc viết lại dựa trên PR của họ.”
Ông sẽ ghi tên họ là đồng tác giả, nhưng hiếm khi trực tiếp hợp nhất mã của người khác.
Hãy tìm con đường của riêng bạn
Peter Yang khái quát: Vì vậy, điểm cốt lõi là đừng dùng máy tạo slop, hãy giữ con người trong vòng lặp — bởi bộ não và gu thẩm mỹ của con người là không thể thay thế.
Peter Steinberger bổ sung:
“Hay nói cách khác, hãy tìm con đường của riêng bạn. Nhiều người hỏi tôi ‘Anh làm thế nào?’, câu trả lời là: Bạn phải tự khám phá. Việc học những thứ này cần thời gian, cần phạm sai lầm của riêng bạn. Điều này cũng giống như học bất kỳ kỹ năng nào khác — chỉ khác ở chỗ lĩnh vực này thay đổi đặc biệt nhanh.”
Clawdbot có thể tìm thấy tại clawd.bot và trên GitHub. Lưu ý: Clad viết với chữ W — C-L-A-W-D-B-O-T — giống càng cua.
(Ghi chú: ClawdBot đã đổi tên thành OpenClaw)
Peter Yang nói ông cũng muốn thử ngay. Ông không muốn ngồi trước máy tính để trò chuyện với AI, mà muốn khi đang ở ngoài cùng con, có thể đưa ra lệnh bất cứ lúc nào.
“Tôi nghĩ anh sẽ thích nó.” Peter Steinberger nói.
Các quan điểm cốt lõi của Peter Steinberger có thể được tóm gọn trong hai câu:
- AI đã mạnh đến mức có thể thay thế 80% ứng dụng trên điện thoại của bạn
- Nhưng nếu không có gu thẩm mỹ và sự phán đoán của con người trong vòng lặp, kết quả sẽ chỉ là rác
Hai câu này thoạt nhìn mâu thuẫn, nhưng thực chất đều dẫn đến cùng một kết luận: AI là đòn bẩy, chứ không phải công cụ thay thế. Nó khuếch đại những gì bạn vốn có: tư duy hệ thống, năng lực kiến trúc, trực giác về một sản phẩm tốt. Nếu bạn không có những yếu tố này, thì dù chạy bao nhiêu tác tử song song trong 24 giờ cũng chỉ là sản xuất hàng loạt slop.
Chính thực tiễn của ông là bằng chứng thuyết phục nhất: Một lập trình viên iOS kỳ cựu với 20 năm kinh nghiệm, trong vài tháng đã xây dựng một dự án 300.000 dòng mã bằng TypeScript — không phải nhờ học thuộc cú pháp ngôn ngữ mới, mà nhờ những yếu tố không phụ thuộc vào ngôn ngữ.
“Ngôn ngữ lập trình không còn quan trọng nữa — điều quan trọng là tư duy kỹ sư của tôi.”
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@dotey
