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通过 2026 年 git 提交历史记录，分析 Peter Steinberger (steipete) 开发 OpenClaw 的工作流程及 Agent 编码秘诀。

AI 的作用：

• ✅ 做人类不想做的重复工作（去重、重构）
• ✅ 快速覆盖大量代码（3天1400次提交）
• ✅ 标准化和系统化（按模板提交）

人类的作用：

• ✅ 创造性工作（新功能）
• ✅ 质量把关（代码审查）
• ✅ 决策和发布（版本管理）

经验	说明
人机分工	人类做 creative，AI 做 repetitive
明确周期	人类开发期 → AI 重构期 → 人类收尾期
标准化	AI 喜欢模板，建立标准流程
小步快跑	每个阶段有明确目标，快速迭代

总提交数: 8443 次提交在两个月内

峰值日产量:

• 2026-02-22: 578 次提交
• 2026-02-15: 478 次提交
• 2026-02-16: 472 次提交

提交类型分布:

fix:     1557 (26%)
test:     815 (14%)
docs:     857 (14%)
refactor: 308 (5%)
feat:     363 (6%)
chore:    352 (6%)
style:    134 (2%)
build:     21 (0.3%)

steipete 开发了一套独特的 PR 合并方式：

早期模式（1月）: Merge pull request #108 from author/bra

Peter Steinberger (OpenClaw 的创造者) 分享了核心主张 “拒绝套路，直接对话”。他认为当前的 AI 智能体（尤其是 GPT-5-Codex）已足够强大，无需过度依赖 RAG、复杂的子智能体或繁琐的规格文档等“炒作”手段。

最近我在这里变得安静了许多，因为我正埋头于最新的项目。Agent 智能体工程（Agentic engineering）已经变得如此强大，以至于现在它几乎包揽了我 100% 的代码编写。然而，我看到仍有许多人在解决问题时，还在搞那些华而不实的复杂套路，而不是专注于把活干完（Getting sh*t done）。

这篇文章的灵感部分来自昨晚在伦敦参加的 Claude Code Anonymous 交流会，部分原因是从我上次更新工作流以来已经过了“AI 领域的一年”（实际才几个月，但变化巨大）。是时候同步一下进度了。

所有的基本理念仍然适用，所以我不会再提上下文管理等简单的事情。你可以阅读我的 《AI 开发最佳工作流》 作为入门。

我独立工作，当前项目是一个约 30 万行代码（LOC）的 TypeScript React 应用，包含 Chrome 扩展、CLI、基于 Tauri 的客户端以及基于 Expo 的移动端。我使用 Vercel 托管，一个 PR（拉取请求）大约在 2 分钟内就能交付新版本网页进行测试。其他部分（App 等）尚未自动化。

Peter Steinberger (OpenClaw 的创造者) 分享了他在使用 AI 智能体构建软件方面的最新经验，特别是关于如何以推理速度交付代码，以及他对模型（如 GPT 5.2 和 Opus）的看法。

“氛围编程”（Vibe Coding）在今年取得的进步令人不可思议。大约在五月份时，我对某些提示词（prompts）能直接生成可运行的代码感到惊讶，而现在，这已经成了我的预期。我现在的代码交付速度快到不真实。从那时起，我消耗了大量的Token。是时候更新一下心得录了。

这些智能体（Agents）的工作方式很有趣。几周前有人争论说，为了感受糟糕的架构，人必须亲手写代码，使用智能体会导致脱节——我完全不同意这种观点。当你花足够多的时间与智能体合作，你就会准确地知道某件事应该花多少时间。当 codex 回来时如果未能一次性解决问题，我立刻就会产生怀疑。

我能创建的软件数量，现在主要 受限于推理时间 和 硬核思考。坦率地说——大多数软件并不需要硬核思考。大多数应用只是把数据从一个表单搬运到另一个表单，也许存进某个地方，然后以某种形式展示给用户。最简单的形式是文本，所以默认情况下，无论我想构建什么，它都始于 CLI（命令行界面）。智能体可以直接调用它（CLI）并验证输出——从而闭环。

真正解锁像工厂一样构建软件能力的，是 GPT 5。