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Peter Steinberger 开发 OpenClaw 的工作流程及 Agent 编码秘诀分析

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。

关键洞察总结

AI 是放大器,不是替代品

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)

可借鉴的经验

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

一、提交统计概览

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%)

二、工作流程核心模式

1️⃣ "Land #PR" 工作流

Claude Cowork 知识工作插件(Knowledge Work Plugins)

知识工作插件(Knowledge Work Plugins)能将 Claude 打造为适配你岗位、团队与公司的专业助手。专为 Claude Cowork 打造,同时兼容 Claude Code。

为何使用插件

Cowork 让你设定目标,Claude 即可输出完整、专业的成果。而插件能进一步赋能:你可以告诉 Claude 你的工作偏好、需要调用的工具与数据、关键工作流的处理方式,以及开放哪些斜杠命令——让团队获得更优质、更统一的结果。

每个插件都为特定职能打包了专业能力、工具连接器、斜杠命令和子智能体。开箱即用,就能让 Claude 快速上手协助对应岗位人员。真正的强大之处在于为你的公司定制化——适配你的工具、术语与流程,让 Claude 仿佛为你的团队量身定制。

插件市场

我们开源了 11 个基于实际工作打造与启发的插件:

NanoClaw 完整文档(含使用、架构、安全与开发)

NanoClaw 是您的专属 AI 助手,可安全运行在容器中。轻量设计,易于理解,还能根据您的需求自由定制。 与复杂的 OpenClaw 不同,NanoClaw 坚持“小巧易懂”的哲学,仅由单一 Node.js 进程和少量源文件组成,无微服务或复杂配置。其核心安全机制在于利用 Linux 容器(macOS 上支持 Apple Container 或 Docker)进行操作系统级别的隔离,确保智能体只能在挂载的沙箱环境中运行,无法访问宿主机敏感数据。系统支持按群组隔离的持久记忆、可安排的任务调度及网络访问功能。独特的“技能优于功能”架构鼓励用户通过贡献技能脚本(如添加 Telegram 支持)来定制功能,而非直接修改核心代码,从而保持代码库的纯净与个性化适配。

README

NanoClaw Logo

NanoClaw —— 您的专属 Claude 助手,在容器中安全运行。它轻巧易懂,并能根据您的个人需求灵活定制。

我为什么创建这个项目

OpenClaw 是一个令人印象深刻的项目,愿景宏大。但我无法安心使用一个我不了解却能访问我个人隐私的软件。OpenClaw 有 52+ 个模块、8 个配置管理文件、45+ 个依赖项,以及为 15 个渠道提供商设计的抽象层。其安全性是应用级别的(通过白名单、配对码实现),而非操作系统级别的隔离。所有东西都在一个共享内存的 Node 进程中运行。

NanoClaw 用一个您能在 8 分钟内

NanoClaw 深度分析:AI 原生、技能系统与核心设计思想

本文档深入分析了 NanoClaw — 一个轻量级、AI 原生的个人 AI 助手项目。它的核心设计思想包括:小到可以理解(单一进程、少量文件)、通过容器隔离实现安全(而非应用级权限检查)、AI 原生开发(假设 Claude 始终作为协作者)、技能(Skill)胜于功能(按需转换代码库,而非功能堆积)。最创新的是其 Skills 技能系统,通过 Git 三向合并、三级解决模型(Git→Claude→用户)和共享解决方案缓存,实现了干净、可审计的代码转换。NanoClaw 展示了 AI 原生软件开发的新范式:为 AI + 人类团队协作优化,而非为独立人类开发。

目录

  1. 项目概述
  2. 核心理念
  3. AI 原生设计
  4. Skills 技能系统
  5. 系统架构
  6. 安全模型
  7. 对比与启示

项目概述

NanoClaw 是一个轻量级、安全的个人 Claude 助手项目。它通过 WhatsApp(或其他渠道)与用户交互,在隔离的容器中运行 Claude Agent SDK,为用户提供一个可定制、可理解的 AI 助手。

WhatsApp (Baileys) → SQLite → 轮询循环 → 容器 (Claude Agent SDK) → 响应

为什么创建 NanoClaw?

NanoClaw 的诞生是对 OpenClaw(原 ClawBot)项目的反拨。

直接和它对话——智能体工程的实用指南

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。

背景与技术栈

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。

AI 编程的演进:从插件到原生 IDE 再到 CLI 工具

AI 编程的演进逻辑非常清晰:GitHub Copilot 作为插件,在传统 IDE 里为大众提供辅助;Cursor 则打破束缚,通过 AI 原生 IDE 实现了深度的体验跃迁;而 Claude Code 这类 CLI 工具,则是为追求极致自由与自动化的极客准备的——它摆脱了图形界面的繁琐,让开发者在命令行中,就能以‘操作指令’驱动 AI 完成从编码到部署的全流程。

AI 编程三剑客:时间线与营收对比

维度 GitHub Copilot Cursor Claude Code
代表形态 IDE 插件 (Plugin) AI 原生 IDE (Forked) CLI 智能体 (Agent)
正式发布/爆发时间 2021年6月 (预览) / 2022年6月 (正式) 2023年 (起步) / 2024年底 (爆发) 2025年2月 (GA)
年营收 (ARR) 20亿+∗∗(2025年Q3数据)∣∗∗20 亿+ (2025年Q3数据) 10 亿+ (2025年底估算) $10 亿+ (上线6个月即达成)
用户规模 2000万+ 开发者 100万+ 付费用户 爆发式增长中 (API驱动)
核心地位 行业标准与基建 效率工具的巅峰 自主编程的开端

1. GitHub Copilot:稳坐江山的“老牌霸主”

  • 登基时间: 2021-2022年。它是 AI 编程的开创者,利用 GitHub 庞大的生态系统,迅速完成了从 0 到 1 的教育。
  • 营收状况: 2025年 9月,微软在财报中确认 GitHub Copilot 的年经常性收入(ARR)已突破 20 亿美元。
  • 现状: 虽然面临 Cursor 的挑战,但它依然是 90% 以上 500 强企业的标准配置。它的战略重心已转向 “代理化” (Agentic),在 GitHub Universe 2025 上展示了全流程的 AI 协作能力。

Claude Code

本文介绍 Claude Code 的上下文工程。它整合了多种输入来源,包括系统提示、内置工具、MCP工具、自定义子代理、记忆文件和对话历史,以全面理解并完成编程开发任务。还介绍了使用 Claude Code 在您的项目中提供全流程协助,如何编写提示词。

Claude Code 上下文工程

Claude Code 能为您的项目提供全流程协助

📌 计划模式

计划模式是指通过只读操作分析代码库来创建计划,非常适合探索代码库、规划复杂更改或安全地审查代码。

​> Analyze the authentication system and suggest improvements
​> 分析身份验证系统并提出改进建议。

​> I need to refactor our authentication system to use OAuth2. Create a detailed migration plan.
​> 我需要重构我们的身份验证系统以使用 OAuth2。创建一个详细的迁移计划。

  ​> What about backward compatibility?
  ​> 向后兼容性怎么办?

  ​> How should we handle database migration?
  ​> 我们应该如何处理数据库迁移?

探索代码库

Claude Code 的配置与权限

Claude Code

安装

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

设置

设置文件

settings.json 文件是通过分层设置配置 Claude Code 的官方机制:

  • 用户设置 在 ~/.claude/settings.json 中定义,适用于所有项目。
  • 项目设置 保存在您的项目目录中:
    • .claude/settings.json 用于检入源代码控制并与团队共享的设置
    • .claude/settings.local.json 用于不检入的设置,对个人偏好和实验很有用。Claude Code 会在创建时配置 git 忽略 .claude/settings.local.json。
  • 对于 Claude Code 的企业部署,还支持企业托管策略设置。这些设置优先于用户和项目设置。系统管理员可以将策略部署到:
    • macOS: /Library/Application Support/ClaudeCode/managed-settings.json
    • Linux 和 WSL: /etc/claude-code/managed-settings.json
    • Windows: C:\ProgramData\ClaudeCode\managed-settings.json

示例 settings.json

Claude Code 文档

Anthropic的“Claude Code”是一款终端内AI编程助手,旨在通过自然语言交互帮助开发者更快地编写、调试和管理代码。它提供了一系列功能,包括根据描述构建功能、识别并修复bug、理解复杂代码库以及自动化日常开发任务。用户可以通过简单的NPM安装和登录快速开始使用,并能通过聊天式的命令直接编辑文件、执行Shell命令和管理Git操作。该工具还支持自定义子代理以处理特定任务,并提供了灵活的配置选项,包括记忆管理、权限设置和环境变量,以适应个人、项目和企业级的开发需求。

Claude Code 概览

了解 Anthropic 的智能编程工具 Claude Code,它运行在你的终端中,帮你比以往更快地将创意转化为代码。

30 秒快速上手

前提条件:

# 安装 Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 进入你的项目目录
cd your-awesome-project

# 开始使用 Claude 编程
claude
# 首次使用时,系统会提示你登录

就是这么简单!你已经准备好使用 Claude 编写代码了。继续学习快速入门(5 分钟)→

(有特殊的设置需求或遇到问题?请参阅高级设置或故障排除。)

命令行编码智能体

Claude Code

安装

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

aider

安装

python -m pip install aider-install
aider-install
# DeepSeek
aider --model deepseek --api-key deepseek=<key>

OpenAI Codex CLI

安装

npm install -g @openai/codex

Gemini CLI

安装

npm install -g @google/gemini-cli

CodeBuddy Code

安装

npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code