ผู้แต่ง:เจิ้งเห
นี่คืออีกหนึ่งการสัมภาษณ์ 40 นาทีกับ Peter Steinberger ผู้สร้าง ClawdBot/OpenClaw โดย Peter Yang เป็นผู้ดำเนินการสัมภาษณ์
Peter เป็นผู้ก่อตั้ง PSPDFKit และมีประสบการณ์พัฒนา iOS มาเกือบ 20 ปี หลังจากที่บริษัทถูก Insight Partners ลงทุนเชิงยุทธศาสตร์มูลค่า 100 ล้านยูโรในปี 2021 เขาจึงเลือกที่จะ "เกษียณ" ปัจจุบันนี้ เครื่องมือ Clawdbot ที่เขาพัฒนาขึ้น (ซึ่งตอนนี้เปลี่ยนชื่อเป็น OpenClaw) ได้รับความนิยมอย่างมาก Clawdbot เป็นผู้ช่วย AI ที่สามารถพูดคุยกับคุณผ่านทาง WhatsApp, Telegram และ iMessage และเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชันต่างๆ บนคอมพิวเตอร์ของคุณอยู่เบื้องหลัง
เปตเตอร์อธิบาย Clawbot ว่า
มันเหมือนกับเพื่อนที่อาศัยอยู่ในคอมพิวเตอร์ของคุณ มันแปลกๆ นิดหน่อย แต่มีความฉลาดน่ากลัว
ในบทสัมภาษณ์นี้ เขาได้แบ่งปันมุมมองที่น่าสนใจหลายอย่าง เช่น ทำไมระบบจัดเรียงเอเจนต์อัจฉริยะที่ซับซ้อนถึงเป็น "เครื่องสร้างความยุ่งเหยิง" ทำไมการ "ให้ AI ทำงานต่อเนื่อง 24 ชั่วโมง" ถึงเป็นตัวชี้วัดความโอหัง และทำไมภาษาการเขียนโปรแกรมถึงไม่สำคัญอีกต่อไป
โปรโตไทป์ภายในหนึ่งชั่วโมง โค้ด 300,000 บรรทัด
ปีเตอร์หยางถามว่า คลาวบอท คืออะไร และทำไมโลโก้ถึงเป็นกุ้งหอยดุก
เพียเตอร์ สไตน์เบอร์เกอร์ ไม่ได้ตอบคำถามเกี่ยวกับกุ้งอย่างตรงไปตรงมา แต่เล่าเรื่องราวขึ้นมาแทน เขาได้กลับมาจากการเกษียณแล้วหันหน้าเข้าสู่การเขียนโค้ดด้วยความรู้สึก (vibe coding) ซึ่งเป็นวิธีการทำงานที่ให้เอไอเขียนโค้ดให้คุณ ปัญหาคือ เอไออาจทำงานต่อเนื่องได้เป็นเวลาครึ่งชั่วโมง หรืออาจหยุดลงภายในสองนาทีเพื่อถามคำถามจากคุณ คุณอาจออกไปกินข้าวแล้วกลับมาพบว่ามันติดอยู่กับปัญหาตั้งนานแล้ว ซึ่งเป็นเรื่องน่าหงุดหงิดมาก
เขาต้องการบางสิ่งที่สามารถตรวจสอบสถานะของคอมพิวเตอร์ผ่านมือถือได้ตลอดเวลา แต่เขากลับไม่ได้ลงมือทำ เพราะเขารู้สึกว่าเรื่องนี้ชัดเจนมาก บริษัทใหญ่ๆ ต้องทำแน่ๆ
"เมื่อถึงเดือนพฤศจิกายนปีที่แล้ว ยังไม่มีใครทำ ฉันก็เลยคิดว่า ถ้าอย่างนั้นฉันจะทำเองดีกว่า"
เวอร์ชันแรกเริ่มต้นเรียบง่ายมาก: เชื่อมต่อ WhatsApp กับ Claude Code แค่ส่งข้อความไป มันก็จะเรียกใช้ AI และส่งผลลัพธ์กลับมา ใช้เวลาเพียงหนึ่งชั่วโมงในการตั้งค่าทั้งหมดเสร็จ
จากนั้นมันก็ "มีชีวิตขึ้นมา" ปัจจุบัน Clawbot มีโค้ดประมาณ 3 แสนบรรทัด และรองรับแพลตฟอร์มการส่งข้อความยอดนิยมเกือบทั้งหมด
"ฉันคิดว่านี่คือทิศทางของอนาคต ทุกคนจะมี AI ที่ทรงพลังมาก ซึ่งจะอยู่กับคุณตลอดชีวิต"
เขากล่าวว่า "เมื่อคุณให้สิทธิ์ AI ในการเข้าถึงคอมพิวเตอร์ของคุณ แท้จริงแล้วมันสามารถทำสิ่งต่าง ๆ ได้เหมือนกับที่คุณทำได้"
เช้าวันหนึ่งในโมร็อกโก
หยางเป่ยเต๋อระบุว่า ตอนนี้คุณไม่จำเป็นต้องนั่งจ้องหน้าจอคอมพิวเตอร์แล้ว แค่สั่งการให้มันทำก็พอ
เพเทอร์ สไตน์เบอร์เกอร์ ยิ้ม แต่เขามีเรื่องอื่นที่อยากพูด
ครั้งหนึ่งเขาไปฉลองวันเกิดให้เพื่อนที่ประเทศโมร็อกโก และพบว่าเขาใช้ Clawbot ตลอดเวลา ไม่ว่าจะเป็นการขอทางหรือการหาคำแนะนำร้านอาหาร ทั้งหมดนี้เป็นเรื่องเล็กน้อย สิ่งที่ทำให้เขาประหลาดใจจริงๆ คือตอนเช้าวันนั้น มีคนส่งทวีตบน Twitter บอกว่าไลบรารีโอเพนซอร์สของเขาพบมีบั๊ก
"ฉันถ่ายภาพทวีตแล้วส่งไปที่ WhatsApp"
AI อ่านเนื้อหาทวีตและเข้าใจว่าเป็นการรายงานข้อบกพร่อง (bug report) มันได้เช็คเอาท์ (checkout) คลังข้อมูล Git ที่เกี่ยวข้อง แก้ไขปัญหา ส่งคำสั่งให้คอมพิวเตอร์ (commit) โค้ด และตอบกลับผู้ใช้บน Twitter ว่าปัญหาได้รับการแก้ไขแล้ว
"ในตอนนั้นฉันก็คิดว่า นี่มันก็ได้ด้วยหรือ?"
อีกครั้งที่น่าทึ่งยิ่งกว่านั้น เขาเดินอยู่บนถนน ไม่อยากพิมพ์ข้อความเลยส่งข้อความเสียงไป ปัญหาคือเขาไม่ได้เขียนฟังก์ชันรองรับการส่งข้อความเสียงให้กับ Clawbot เลยด้วยซ้ำ
"ฉันเห็นมันแสดงว่า 'กำลังพิมพ์' แล้วก็คิดในใจว่าคงจบสิ้นแน่ แต่สุดท้ายมันก็ตอบฉันกลับมาได้ปกติ"
เขาถาม AI ต่อมาว่าทำไมถึงทำได้ AI ตอบว่า: "ฉันได้รับไฟล์ที่ไม่มีนามสกุล ดังนั้นฉันจึงดูที่เฮดเดอร์ของไฟล์ แล้วพบว่าเป็นไฟล์แบบ Ogg Opus คุณมี ffmpeg อยู่ในเครื่อง ฉันจึงใช้มันแปลงไฟล์เป็น WAV จากนั้นฉันพยายามหา whisper.cpp แต่คุณไม่ได้ติดตั้งไว้ แต่ฉันพบ API key ของ OpenAI ของคุณ จึงใช้ curl ส่งไฟล์เสียงไปแปลงเป็นข้อความ"
เปเทอร์หยางกล่าวหลังจากฟังว่า: สิ่งเหล่านี้มีวิธีที่ยอดเยี่ยมจริงๆ แม้ว่าจะน่ากลัวเล็กน้อย
มันทรงพลังกว่าเวอร์ชันเว็บของ ChatGPT มาก นี่เหมือนกับการปลดล็อกความสามารถของ ChatGPT ออกมาเลย หลายคนยังไม่ตระหนักว่าเครื่องมืออย่างเช่น Claude Code ไม่ได้เก่งเฉพาะด้านการเขียนโปรแกรมเท่านั้น แต่พวกมันสามารถแก้ปัญหาทุกประเภทได้อย่างยอดเยี่ยม
กลุ่มเครื่องมือบรรทัดคำสั่ง (CLI)
ปีเตอร์หยางถามเขาว่าเครื่องมืออัตโนมัติเหล่านั้นสร้างขึ้นได้อย่างไร สร้างเองหรือให้ AI สร้าง
เพียเตอร์ สไตน์เบอร์เกอร์หัวเราะ
เขาได้ขยาย "กองทัพ CLI" ของเขาอย่างต่อเนื่องในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา จุดแข็งของอัจฉริยะนี้คืออะไร? คือการเรียกใช้เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง เพราะข้อมูลการฝึกฝนเต็มไปด้วยสิ่งนี้ทั้งนั้น
เขาสร้าง CLI ที่สามารถเข้าถึงบริการทั้งหมดของ Google ได้ รวมถึง Places API สร้างเครื่องมือเฉพาะสำหรับค้นหาเอม็จและ GIF เพื่อให้ AI สามารถตอบกลับข้อความพร้อมส่งมีมได้ เขายิ่งไปกว่านั้นสร้างเครื่องมือที่ทำให้เสียงกลายเป็นภาพได้ เพื่อให้ AI "รับรู้" ดนตรี
"ผมยังแฮ็ก API ของแพลตฟอร์มสั่งอาหารในท้องถิ่นอีกด้วย ตอนนี้ AI สามารถบอกผมได้ว่าอาหารจะถูกส่งมาในกี่นาที นอกจากนี้ยังมีการย้อนกลับ API ของ Eight Sleep ซึ่งสามารถควบคุมอุณหภูมิของเตียงผมได้"
[หมายเหตุ: Eight Sleep เป็นเตียงนอนอัจฉริยะที่สามารถปรับอุณหภูมิของเตียงได้ และทางบริษัทไม่ได้เปิดเผย API อย่างเป็นทางการ]
ปีเตอร์หยางถามต่อ: นี่ทั้งหมดคือสิ่งที่คุณให้ AI ช่วยสร้างขึ้นหรือ?
"สิ่งที่น่าสนใจที่สุดคือก่อนหน้านี้ผมใช้เวลา 20 ปีในการพัฒนาแอปเปิลบน PSPDFKit ซึ่งมีความเชี่ยวชาญใน Swift และ Objective-C อย่างมาก แต่เมื่อกลับมา ผมตัดสินใจเปลี่ยนเส้นทาง เนื่องจากผมเบื่อที่แอปเปิลควบคุมทุกอย่าง และการพัฒนาแอป Mac มีกลุ่มเป้าหมายแคบเกินไป"
ปัญหาคือ การเปลี่ยนจากสแต็กที่คุณเชี่ยวชาญไปสู่อีกสแต็กนั้นเป็นเรื่องที่เจ็บปวดมาก คุณเข้าใจแนวคิดทั้งหมด แต่คุณไม่รู้ว่าไวยากรณ์คืออะไร คืออะไร แล้วจะแยกอาเรย์ยังไง? คุณต้องค้นหาเพื่อแก้ปัญหาเล็กๆ ทุกอย่าง และคุณจะรู้สึกเหมือนตัวเองโง่เขลา
"จากนั้นก็มี AI เข้ามา ทุกสิ่งเหล่านี้ก็หายไป ความคิดเชิงระบบ ความสามารถในการวางโครงสร้าง ความรู้สึกหรือความชอบ ความสามารถในการตัดสินใจเกี่ยวกับการพึ่งพา นี่คือสิ่งที่มีคุณค่าจริงๆ และตอนนี้คุณสามารถย้ายความสามารถเหล่านี้ไปใช้ในสาขาใดก็ได้อย่างง่ายดาย"
เขากลั้นเสียงไว้สักครู่:
ในทันใดฉันรู้สึกว่าตัวเองสร้างอะไรก็ได้ ไม่ว่าจะเป็นภาษาอะไรก็ตาม ความคิดทางวิศวกรรมของฉันคือสิ่งที่สำคัญที่สุด
ควบคุมโลกจริง
Peter Steinberger เริ่มสาธิตการตั้งค่าของเขา เขาให้อิสระแก่ AI อย่างน่าประหลาดใจ:
อีเมล ปฏิทิน ไฟล์ทั้งหมด โคมไฟ Philips Hue ลำโพง Sonos ผู้ช่วยสามารถปลุกเขาวันใหม่ด้วยการเพิ่มระดับเสียงทีละน้อย และยังสามารถเข้าถึงกล้องวงจรปิดของเขาได้อีกด้วย
ครั้งหนึ่ง ผมให้มันคอยสังเกตดูว่ามีคนแปลกหน้าหรือไม่ วันรุ่งขึ้นมันบอกผมว่า "เพเทอร์ มีคนอยู่ตรงนั้น" ผมดูวิดีโอแล้วพบว่า มันถ่ายภาพโซฟาของผมตลอดทั้งคืน เพราะคุณภาพของภาพจากกล้องแย่ ทำให้โซฟาดูเหมือนมีคนนั่งอยู่
ในอพาร์ตเมนต์ที่กรุงเวียนนา ระบบ AI ยังสามารถควบคุมระบบบ้านอัจฉริยะ KNX ได้อีกด้วย
"มันจะกันฉันไว้ข้างนอกจริงๆ"
ปีเตอร์หยางถามว่า: ต่อมากันอย่างไร?
"ก็แค่บอกมันตรงๆ ว่าต้องการอะไร มันมีวิธีการที่ดีมาก มันจะค้นหา API ด้วยตัวเอง สามารถค้นหาผ่าน Google และค้นหาคีย์ในระบบของคุณเอง"
ผู้เล่นเริ่มเล่นกันอย่างบ้าคลั่งมากขึ้น:
- มีคนสั่งให้มันซื้อของออนไลน์ที่ Tesco
- มีคนสั่งซื้อของบนอเมซอนให้เขา
- มีคนทำให้มันตอบอัตโนมัติต่อทุกข้อความ
- มีคนเพิ่มมันเข้าไปในกลุ่มแชทครอบครัวเป็น "สมาชิกครอบครัว"
"ฉันให้มันช่วยฉันเช็คอินบนเว็บไซต์ของ British Airways นี่มันแทบจะเป็นการทดสอบทูริงเลยทีเดียว การใช้เบราว์เซอร์บนเว็บไซต์สายการบินนั้นยากมาก คุณก็รู้ว่าอินเทอร์เฟซมันไม่เป็นมิตรกับผู้ใช้ขนาดไหน"
ครั้งแรกใช้เวลาเกือบ 20 นาที เนื่องจากทั้งระบบยังคงหยาบคาย ระบบ AI ต้องค้นหาหนังสือเดินทางของเขาใน Dropbox ดึงข้อมูล ป้อนข้อมูลลงในแบบฟอร์ม และผ่านการยืนยันตัวตนว่าเป็นมนุษย์
"ตอนนี้ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีเท่านั้น มันสามารถคลิกที่ปุ่มยืนยัน 'ฉันคือมนุษย์' ได้ เนื่องจากมันควบคุมเบราว์เซอร์ที่แท้จริง ซึ่งรูปแบบการกระทำของมันไม่แตกต่างจากมนุษย์เลย"
แอป 80% จะหายไป
ปีเตอร์หยางถามว่า: สำหรับผู้ใช้ทั่วไปที่เพิ่งดาวน์โหลดมา มีวิธีการใช้งานที่ปลอดภัยเบื้องต้นอย่างไรบ้าง?
Peter Steinberger กล่าวว่าทุกคนมีเส้นทางที่แตกต่างกัน บางคนติดตั้งแล้วเริ่มใช้เขียนแอป iOS ทันที บางคนเริ่มต้นด้วยการจัดการ Cloudflare ทันที ผู้ใช้รายหนึ่งติดตั้งให้ตัวเองในสัปดาห์แรก ติดตั้งให้ครอบครัวในสัปดาห์ที่สอง และเริ่มพัฒนาเวอร์ชันสำหรับองค์กรให้บริษัทในสัปดาห์ที่สาม
"หลังจากที่ฉันติดตั้งให้เพื่อนที่ไม่ใช่สายเทคนิค เขากลับเริ่มส่ง pull request มาให้ฉัน เขาไม่เคยส่ง pull request มาก่อนในชีวิตเลย"
แต่สิ่งที่เขาต้องการพูดถึงจริงๆ คือภาพรวมที่ใหญ่กว่านั้น:
"ถ้าคุณคิดให้ดี แอปนี้อาจสามารถแทนที่แอป 80% บนมือถือของคุณได้"
ทำไมยังต้องใช้ MyFitnessPal บันทึกการกินอีก?
"ฉันมีผู้ช่วยที่มีทรัพยากรไม่จำกัด ซึ่งรู้อยู่แล้วว่าฉันตัดสินใจผิดที่ KFC ถ้าฉันถ่ายรูปมันจะบันทึกข้อมูลลงฐานข้อมูล คำนวณแคลอรี่ และเตือนให้ฉันไปฟิตเนส"
ทำไมยังต้องใช้แอปเพื่อตั้งค่าอุณหภูมิของ Eight Sleep อีก ถ้า A I มีสิทธิ์ API สามารถปรับอุณหภูมิให้คุณได้โดยตรง ทำไมยังต้องใช้แอปจัดการรายการสิ่งที่ต้องทำ A I สามารถจดจำให้คุณได้ ทำไมยังต้องใช้แอปเช็กอินเครื่องบิน A I สามารถทำให้คุณได้ ทำไมยังต้องใช้แอปช้อปปิ้ง A I สามารถแนะนำ สามารถสั่งซื้อ และสามารถติดตามการส่งสินค้าให้คุณได้
แอปทั้งชั้นจะค่อยๆ หายไป เพราะถ้าพวกมันมี API ก็เป็นเพียงแค่บริการที่ AI ของคุณจะเรียกใช้เท่านั้นเอง
เขาคาดการณ์ว่าปี 2026 จะเป็นปีที่ผู้คนจำนวนมากเริ่มสำรวจผู้ช่วย AI สำหรับบุคคล และบริษัทขนาดใหญ่จะเข้ามามีส่วนร่วมด้วย
"คลาวบอท อาจไม่ใช่ผู้ชนะสุดท้ายเสมอไป แต่ทิศทางนี้ถูกต้อง"
แค่พูดคุยกับมันก็พอแล้ว
หัวข้อเปลี่ยนมาเป็นวิธีการเขียนโปรแกรมด้วย AI หยางเปีเดอร์กล่าวว่าเขียนบทความชิ้นหนึ่งที่โด่งดังมากชื่อว่า "Just Talk to It" ฉันอยากฟังเขาอธิบายเพิ่มเติม
ประเด็นหลักของ Peter Steinberger คือ อย่าหลงเข้าไปใน "กับดักของอัจเจนต์" (agentic trap)
"ฉันเห็นคนจำนวนมากบน Twitter ค้นพบว่าอัจฉริยะนั้นยอดเยี่ยมมาก แล้วก็พยายามทำให้มันดีขึ้นกว่าเดิม จนตกลงไปในหลุมกระต่าย พวกเขาสร้างเครื่องมือที่ซับซ้อนต่างๆ เพื่อเร่งกระบวนการทำงาน แต่สุดท้ายแล้วพวกเขากลับสร้างเพียงแค่เครื่องมือ ไม่ได้สร้างสิ่งที่มีคุณค่าจริงๆ"
เขาก็เคยติดอยู่ในจุดนั้นด้วย ช่วงแรกเขาใช้เวลาสองเดือนสร้างท่อ VPN เพื่อเข้าถึงเทอร์มินัลผ่านมือถือ ทำได้ดีมาก จนครั้งหนึ่งตอนไปกินข้าวกับเพื่อนที่ร้านอาหาร เขาใช้เวลาตลอดทั้งมื้อเขียนโค้ดผ่านมือถือแทนที่จะมีส่วนร่วมในการสนทนา
"ฉันต้องหยุดลง ด้วยเหตุผลหลักคือสุขภาพจิต"
เมืองสโลป
สิ่งที่ทำให้เขารำคาญใจในช่วงนี้คือระบบจัดเรียงชื่อว่า Gastown
"ออร์เคสเตรเตอร์ที่ซับซ้อนมาก พร้อมทั้งรันตัวละครอัจฉริยะหลายสิบตัวในเวลาเดียวกัน พวกมันสื่อสารและแบ่งหน้าที่กันทำงาน มีผู้สังเกตการณ์ (watcher) มีผู้ควบคุม (overseer) มีนายกเทศมนตรี (mayor) มี pcats (อาจหมายถึง 'พลเมืองทั่วไป' หรือ 'แมวเลี้ยงไว้' หรือตัวละครที่เพิ่มเข้ามาเพื่อเติมเต็มบทบาท) ไม่รู้ว่าจะมีอะไรอีก"
ปีเตอร์หยาง: รอสักครู่ ยังมีนายกเทศมนตรีอีกหรือ?
"ใช่แล้ว มีนายกเทศมนตรีในโครงการ Gastown อยู่ ฉันเรียกโครงการนี้ว่า 'เมืองขยะ' (Slop Town)"
นอกจากนี้ยังมีโหมด RALPH (เป็นรูปแบบการวนซ้ำแบบมีภารกิจเดียวแบบ "ใช้ครั้งเดียวทิ้ง" ซึ่งหมายถึงการให้ AI ทำงานเล็กๆ น้อยๆ หนึ่งอย่าง จากนั้นก็ทิ้งทุกบริบทและหน่วยความจำทั้งหมด คืนค่าทุกอย่างกลับเป็นศูนย์แล้วเริ่มใหม่ และทำแบบนี้เป็นวงจรซ้ำๆ ไปเรื่อยๆ)
"นี่เป็นเครื่องเผาโทเคนสุดท้ายจริงๆ คุณปล่อยให้มันทำงานตลอดคืน แล้วเมื่อเช้าวันรุ่งขึ้นคุณจะได้ของเสียสุดท้าย (slop) กลับมา"
ประเด็นหลักคือ: ตัวแทนเหล่านี้ยังไม่มีรสนิยม พวกมันฉลาดน่ากลัวในบางด้าน แต่ถ้าคุณไม่ชี้แนะหรือบอกพวกมันว่าคุณต้องการอะไร ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะเป็นขยะนั่นเอง
"ฉันไม่รู้ว่าผู้อื่นทำงานกันอย่างไร แต่เมื่อฉันเริ่มต้นโครงการหนึ่ง ฉันมีเพียงแนวคิดที่คลุมเครือเท่านั้น ระหว่างที่ฉันสร้าง ระหว่างที่ฉันเล่น ระหว่างที่ฉันรู้สึก ทัศนคติของฉันจะค่อย ๆ ชัดเจนขึ้น ฉันจะลองทำบางสิ่งบางอย่าง บางอย่างไม่ได้ผล แล้วความคิดของฉันก็จะพัฒนาไปสู่รูปแบบสุดท้าย คำแนะนำ (prompt) ถัดไปของฉันขึ้นอยู่กับสถานะปัจจุบันที่ฉันเห็น รู้สึก และคิด"
หากคุณพยายามเขียนทุกสิ่งทุกอย่างลงในข้อกำหนดเบื้องต้น คุณก็จะพลาดวงจรการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรแบบนี้ไป
"ผมไม่รู้ว่าจะทำสิ่งดีๆ ออกมาได้อย่างไร หากปราศจากความรู้สึกและรสชาติที่เข้ามาเกี่ยวข้อง"
มีคนอวดแอปพลิเคชันบันทึกที่ "สร้างโดย RALPH เต็มตัว" บนทวิตเตอร์ Peter ตอบกลับว่า: ใช่แล้ว มันดูเหมือนของที่ RALPH สร้างขึ้นจริงๆ ไม่มีคนปกติคนไหนจะออกแบบมันออกมาแบบนี้หรอก
ปีเตอร์ หยาง สรุปว่า: หลายคนที่แข่ง AI 24 ชั่วโมงไม่ได้ทำเพื่อสร้างแอปพลิเคชัน แต่เพื่อพิสูจน์ว่าพวกเขาสามารถทำให้ AI ทำงานต่อเนื่องได้ 24 ชั่วโมง
มันก็เหมือนการแข่งขันการเปรียบเทียบขนาดโดยที่ไม่มีข้ออ้างใดๆ ฉันก็เคยปล่อยให้โปรแกรมทำงานเป็นเวลา 26 ชั่วโมง และรู้สึกภูมิใจในตอนนั้น แต่นี่คือตัวชี้วัดที่ไร้คุณค่า ไม่มีความหมายใดๆ การที่คุณสร้างอะไรขึ้นมาได้ทั้งหมด ไม่ได้หมายความว่าคุณควรสร้างทั้งหมดนั้น หรือมันจะดีเสมอไป
โหมดวางแผนเป็นเพียงการแก้ไขปัญหาแบบชั่วคราว (Hack)
Peter Yang ถามว่าเขาจะจัดการบริบทอย่างไร ถ้าบทสนทนานาน ปัญญาประดิษฐ์จะสับสน ต้องมีการบีบอัดหรือสรุปด้วยตนเองหรือไม่?
เปเทอร์ สไตน์เบอร์เกอร์ เรียกมันว่า "ปัญหาของรูปแบบเก่า"
"ปัญหานี้ยังคงมีอยู่ใน Claude Code แต่ Codex ดีขึ้นมาก บนกระดาษอาจเพิ่มแค่ 30% ของบริบท แต่ความรู้สึกเหมือนเพิ่มขึ้น 2-3 เท่า ฉันคิดว่ามันเกี่ยวข้องกับกลไกการคิดภายใน ตอนนี้การพัฒนาฟีเจอร์ส่วนใหญ่ของฉันสามารถทำได้ภายในหน้าต่างบริบทเดียว การอภิปรายและการสร้างเกิดขึ้นพร้อมกัน"
เขาไม่ได้ใช้ worktrees เพราะเขามองว่าเป็น "ความซับซ้อนที่ไม่จำเป็น" เขาแค่ checkout สำเนาคลังข้อมูลหลายชุด: clawbot-1, clawbot-2, clawbot-3, clawbot-4, clawbot-5 แล้วใช้ตัวที่ว่างอยู่ ทำการทดสอบ เผยแพร่ไปยัง branch หลัก (main) และทำให้เป็นปัจจุบัน
"มันคล้ายๆ กับโรงงาน ถ้าทุกอย่างยุ่งอยู่ แต่ถ้าคุณเปิดเพียงอย่างเดียว คุณต้องรอเป็นเวลานานจนไม่สามารถเข้าสู่สภาวะโฟกัสได้"
ปีเตอร์หยางกล่าวว่ามันคล้ายกับเกมวางแผนแบบเรียลไทม์ ซึ่งคุณมีทีมคนหนึ่งกำลังโจมตี และคุณต้องจัดการและควบคุมพวกเขา
เกี่ยวกับโหมดการวางแผน (plan mode) ปีเตอร์ สไตน์เบอร์เกอร์ มีมุมมองที่เป็นข้อถกเถียงว่า:
"โหมดแผน (Plan mode) เป็นทางออกที่ Anthropic ต้องเพิ่มเข้ามา เพราะโมเดลของพวกเขามีความรีบเร่งเกินไป จึงเริ่มเขียนโค้ดทันที แต่ถ้าคุณใช้โมเดลล่าสุด เช่น GPT 5.2 คุณจะได้พูดคุยกับมัน คุณจะพูดว่า 'ฉันอยากสร้างฟีเจอร์นี้ ควรทำแบบนี้แบบนั้น ฉันชอบสไตล์การออกแบบแบบนี้ ให้ฉันได้รับตัวเลือกที่เป็นไปได้ก่อน แล้วค่อยเริ่มคุยกันก่อน' จากนั้นมันจะเสนอแนะ คุณและมันจะได้พูดคุยแลกเปลี่ยนความคิดเห็น แล้วจึงตกลงกันก่อนเริ่มลงมือทำ"
เขาพูด ไม่ใช่เขาพิมพ์
"ฉันพูดคุยกับมันแทบทุกครั้ง"
การพัฒนาไดรฟ์ Discord
ปีเตอร์หยางถามถึงขั้นตอนในการพัฒานำเสนอคุณสมบัติใหม่ คือเริ่มจากการสำรวจปัญหาหรือเริ่มจากการวางแผนก่อน?
เพียเตอร์ สไตน์เบอร์เกอร์ กล่าวว่าเขาได้ทำสิ่งที่ "อาจเป็นสิ่งบ้าคลั่งที่สุดที่ฉันเคยทำ" เขาได้เชื่อมต่อ Clawbot ของเขาเข้ากับเซิร์ฟเวอร์ Discord สาธารณะ ทำให้ทุกคนสามารถสนทนากับ AI ของเขาได้ ซึ่งมีความทรงจำส่วนตัวของเขามาด้วย ในที่สาธารณะ
"โครงการนี้ยากมากที่จะอธิบายด้วยคำพูด มันเป็นเหมือนการผสมผสานระหว่าง Jarvis (ผู้ช่วย AI ในหนังเรื่อง Iron Man) และหนังเรื่อง Her ทุกคนที่ฉันแสดงให้ดูแบบตัวต่อตัวล้วนตื่นเต้นมาก แต่การโพสต์รูปพร้อมข้อความบนทวิตเตอร์กลับไม่สามารถดึงดูดความสนใจได้ ดังนั้นฉันคิดว่า งั้นปล่อยให้คนอื่นๆ ลองดูด้วยตัวเองดีกว่า"
ผู้ใช้จะถามคำถาม รายงานข้อบกพร่อง และเสนอแนะความต้องการใน Discord กระบวนการพัฒนาของเขาก็คือ การจับภาพหน้าจอการสนทนาใน Discord ลากเข้าไปในเทอร์มินัล แล้วพูดกับ AI ว่า "เราคุยกันเรื่องนี้ที"
"ฉันไม่อยากพิมพ์เลย ใครถามว่า 'พวกคุณสนับสนุนนี่หรือไม่ นั่นหรือไม่' ฉันก็ปล่อยให้ AI อ่านโค้ดแล้วเขียนคำตอบไว้ใน FAQ แทน"
เขายังเขียนสคริปต์รวบรวมข้อมูลอีกด้วย ที่สแกนช่อง help ของ Discord อย่างน้อยวันละครั้ง เพื่อให้ AI สรุปปัญหาที่พบบ่อยที่สุด จากนั้นพวกเขาก็แก้ไขปัญหาเหล่านั้น
ไม่มี MCP ไม่มีการจัดเรียงที่ซับซ้อน
ปีเตอร์หยางถามว่า: คุณใช้ของพวกนั้นที่ดูหรูหราหรือเปล่า? เช่น หลายเอเจนต์ (Multi-Agent) ทักษะที่ซับซ้อน (Complex Skill) MCP (Model Context Protocol) เป็นต้น?
"ทักษะส่วนใหญ่ของฉันเป็นทักษะชีวิต: การบันทึกการกิน ซื้อของ พวกนั้น ด้านการเขียนโปรแกรมน้อยมาก เพราะไม่จำเป็น ฉันไม่ได้ใช้ MCP หรือสิ่งอื่นใดที่คล้ายกันเลย"
เขาไม่เชื่อในระบบการจัดเรียงที่ซับซ้อน
"ฉันอยู่ในวงจรนี้ ฉันสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่รู้สึกดีขึ้นได้ อาจมีวิธีที่เร็วกว่านี้ แต่ตอนนี้ฉันใกล้ถึงขีดจำกัดแล้ว ข้อจำกัดหลักไม่ใช่ AI อีกต่อไป แต่เป็นความเร็วในการคิดของฉันเอง บางครั้งก็ถูกจำกัดด้วยเวลาที่ต้องรอ Codex"
อดีตผู้ร่วมก่อตั้ง PSPDFKit ของเขา ซึ่งเคยเป็นทนายความ ก็ส่งคำขอ Pull Request ให้เขาเช่นกัน
"AI ทำให้คนที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคนิคก็สามารถสร้างสิ่งต่าง ๆ ได้ ซึ่งเป็นเรื่องน่าทึ่งมาก ฉันรู้ว่ามีบางคนคัดค้าน โดยอ้างว่าโค้ดเหล่านี้ไม่สมบูรณ์แบบ แต่ฉันมอง pull request ว่าเป็น prompt request (คำขอสำหรับคำสั่ง) ซึ่งสื่อถึงเจตนา ผู้คนส่วนใหญ่ไม่มีความเข้าใจในระบบเดียวกัน จึงไม่สามารถนำโมเดลไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดได้ ดังนั้นฉันจึงต้องการได้เจตนาจากพวกเขา แล้วจึงจัดการมันด้วยตัวเอง หรือเขียนใหม่บนพื้นฐานของ PR ของพวกเขา"
เขาจะระบุให้พวกเขาเป็นผู้แต่งร่วม แต่แทบไม่ได้รวมโค้ดของผู้อื่นเข้าด้วยกันโดยตรงเลย
หาเส้นทางของคุณเอง
Peter Yang สรุปว่า จุดสำคัญคือ อย่าใช้ slop generator ให้เก็บมนุษย์ไว้ในวงจร เพราะสมองและรสนิยมของมนุษย์นั้นไม่มีสิ่งใดทดแทนได้
เพเทอร์ สไตน์เบอร์เกอร์ ได้เพิ่มข้อความว่า
"หรืออาจพูดอีกอย่างได้ว่า คุณต้องหาเส้นทางของตัวเอง หลายคนถามผมว่า 'คุณทำยังไงได้แบบนั้น' คำตอบคือ คุณต้องลองค้นหาด้วยตัวเอง การเรียนรู้สิ่งเหล่านี้ต้องใช้เวลา ต้องผิดพลาดด้วยตัวเอง มันคล้ายกับการเรียนรู้สิ่งใดสิ่งหนึ่ง แต่สิ่งที่แตกต่างคือ สาขาอาชีพนี้เปลี่ยนแปลงเร็วมาก"
Clawdbot อยู่ที่คลาวด์.บอทสามารถหาได้ทั้งในเว็บไซต์และ GitHub คล้ายกับ Clad แต่ตัว W อยู่ข้างหลัง สะกดว่า C-L-A-W-D-B-O-T คล้ายกับกรรไกรของกุ้ง
(หมายเหตุ: ClawdBot ได้เปลี่ยนชื่อเป็น OpenClaw แล้ว)
ปีเตอร์หยางกล่าวว่าเขาเองก็ต้องลองดูเช่นกัน เขาไม่อยากนั่งอยู่หน้าจอคอมพิวเตอร์เพื่อคุยกับปัญญาประดิษฐ์ แต่ต้องการที่จะสั่งการมันได้ตลอดเวลาขณะที่พาลูกออกไปข้างนอก
"ฉันคิดว่าคุณจะชอบ" ปีเตอร์ สไตน์เบอร์เกอร์ กล่าว
ประเด็นหลักของ Peter Steinberger สามารถสรุปได้เป็นสองประโยคดังนี้:
- ปัญญาประดิษฐ์มีความทรงพลังมากจนสามารถแทนที่แอป 80% บนมือถือของคุณได้
- แต่ถ้าไม่มีการรับรู้และการตัดสินใจของมนุษย์อยู่ในวงจรนี้ ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะเป็นขยะเท่านั้น
ทั้งสองประโยคนี้ดูขัดแย้งกัน แต่จริงๆ แล้วมีเป้าหมายเดียวกัน นั่นคือ AI เป็นคันบังคับ ไม่ใช่สิ่งทดแทน สิ่งที่ถูกขยายคือสิ่งที่คุณมีอยู่เดิม: ความคิดเชิงระบบ ความสามารถในการวางโครงสร้าง และสัญชาตญาณในการสร้างสิ่งที่ดี หากคุณไม่มีสิ่งเหล่านี้ การที่มีอัจฉริยะหลายตัวทำงานขนานกัน 24 ชั่วโมงก็เพียงแต่ผลิตของไม่มีคุณภาพออกมาเป็นจำนวนมากเท่านั้น
การปฏิบัติของเขาก็คือหลักฐานที่ดีที่สุดแล้ว: นักพัฒนา iOS ที่มีประสบการณ์ 20 ปี สร้างโปรเจกต์ขนาด 3 แสนบรรทัดโค้ดด้วย TypeScript ภายในไม่กี่เดือน ไม่ได้พึ่งพากฎไวยากรณ์ของภาษาใหม่ แต่เป็นเพราะสิ่งต่างๆ ที่ไม่ขึ้นอยู่กับภาษาโปรแกรมนั่นเอง
"ภาษาการเขียนโปรแกรมไม่สำคัญอีกต่อไป ที่สำคัญคือความคิดเชิงวิศวกรรมของฉัน"