Жаңа әлемде ескі құдайлар жоқ | N шаяндар кешіне қатысқаннан кейінгі он қорытынды

Соңғы бірнеше аптада мен Пекин мен Шанхайда бірнеше шаяндар кешіне белсенді қатыстым.

Zhìpǔ шаяндар кеші Соху ғимаратында өтті, онда біз кішкентай шаяндарды жеп отырып, Agent архитектурасы туралы сөйлестік. Qiniu Шанхай шаяндар кеңесі Лужяцзуй сандық портында өтті,现场有人直接打开终端演示OpenClaw接入飞书。Jǐnqiū кішкентай асхана — бір жыл бойы жұмыс істеп келе жатқан, ең жақсы негіздеушілерді жинаған терең талқылау алаңы — таңға дейін тарқамады. Сондай-ақ, әртүрлі үлкен-кіші асханалар, байланыстар, WeWork-те екі адам ақ тақтаға архитектуралық схемаларды сызды.

Қатысушылардың фоны әртүрлі. Код жазбай-ақ GitHub-тың әлемдік үлескерлерінің 30-дығына кірген инвестициялық банкир Тяньжун, Қытай Жаңа жылында күн сайын 16 сағат бойы WinClaw жүктеуді 10 мыңнан асырған техникалық ардагер Уильям, 10 MacBook-тан тұратын шаяндар легі, күн сайын бірнеше миллиард Token жұмсап, коммерциялық тұйық циклды іске қосқан Чэнь Цаймао, IPO заңгері, 20 жылдық мемлекеттік бағдарламалық қамтамасыз ету ардагері, тәуелсіз әзірлеуші, AI өнім менеджері...

Ескі әлемнің ережелері көзге көрінетін жылдамдықпен құлап жатыр. Ал көпшілігі әлі де мұны түсінбейді.

Міне, мен осы әңгімелерден шығарған он қорытынды:

• Біріншіден, 99% адамдар AI-ды дұрыс пайдаланбайды

• Екіншіден, Context, not Control — босату — ең қиын техникалық жұмыс

• Үшіншіден, кодты түсінбеу — артықшылық, бақылау құштарлығы — Bug

• Төртіншіден, бір MacBook — бір кеңсе

• Бесіншіден, пайда болу — жобалаудан артық — "шаяндарды өсіру" шын мәнінде не?

• Алтыншыдан, жаңа әлемде ескі құдайлар жоқ

• Жетіншіден, Artificial қаныққаннан кейін, Humanity ең тапшы

• Сегізіншіден, өнім — мазмұн, әркімнің өзіне тән бағдарламасы болады

• Тоғызыншыдан, көп жинап, аз шығару — ескі Дэннің ойы

• Оныншыдан, қызығушылық, қиял, батылдық

Біріншіден, 99% адамдар AI-ды дұрыс пайдаланбайды

"AI-дың ең үлкен құндылығы бізге не істеу керектігін айтуы керек, мен AI-ға не істеу керектігін айтудан гөрі."

Бұл бірнеше асханада қайта-қайта айтылған сөз.

Көптеген адамдар AI-ды былай пайдаланады: мен не істеу керектігін ойлап, содан кейін AI-дан мені орындауын сұраймын. Мақала жазу, сурет салу, кодты өзгерту — AI менің қолым.

Бірақ шаяндар кешінде ең жоғары өнімділікке жеткен адамдар, керісінше пайдаланады.

Олар өздерінің миссиясын, көзқарасын, құндылықтарын, қалауларын, контексттерін AI-ға береді, содан кейін одан сұрайды — "Сенің ойыңша мен не істеуім керек?"

Тяньжунның AI көмекшісі Echo, оның жұмысы мен өмірінің барлық контекстін біледі. Ол Echo-ға "маған бұл Bug-ты түзетуге көмектес" демейді, ол "мен бір апта ішінде үлескерлер тізімінің 20-дығына кіруім керек" дейді. Қалай кіремін? Құжатты өзгерту, Bug-ты түзету немесе кодты оңтайландыру? Бұл AI-дың ойланатын мәселесі.

Жа Лян мұғаліммен өзін-өзі дамыту Agent жүйесі туралы талқылағанда, біз бір қорытындыға келдік: AI жүйесінің соңғы формасы — бұл тыңдайтын құрал емес, сізді жақсырақ білетін шешім қабылдаушы кеңесші. Сіз оған жеткілікті контекст бересіз, ол сізге не істеу керектігін, неге істеу керектігін айтады.

Сіз AI-ға бұйрық емес, сіздің "адамдық сипаттамаңыз" — миссия, көзқарас, құндылықтар, принциптер мен қалауларды бересіз.

Содан кейін: мені оянғанда таң қалдыр.

Екіншіден, Context, not Control — босату — ең қиын техникалық жұмыс

"Біз велосипедпен барамыз, ал AI қасымызда спорттық көлік. Нәтижесінде біз спорттық көлікті велосипедке ілестіріп отырмыз."

Бұл Уиллдің видео арнасында айтқан метафорасы. Тяньжун дереу: "Иә! Бұл қате." деді.

Тяньжун AI-ды пайдалануды үш деңгейге бөледі.

Бірінші деңгей, қалам режимі. Сіз AI-ға әрбір детальды айтасыз — шрифт қанша үлкен, түс қанша терең, код қалай жазылады. Ол солай істейді. Шек — сіздің деңгейіңіз.

Екінші деңгей, қызметкер режимі. Сіз тапсырмаларды бөлуді бастайсыз, бірақ әр қадамды белгілеуден бас тарта алмайсыз — алдымен не істеу керек, сосын не істеу керек, қандай архитектураны қолдану керек. Себебі сіз өзіңізді маман сезінесіз, ол — бағынышты. Сіз оны микробасқарудасыз.Сіз AI-ға айтыңыз — "Сіз осы саладағы он үздік сарапшысыз, сіздің эстетикалық және архитектуралық қабілеттеріңіз ең жақсы." Содан кейін тек соңғы мақсатты орнатыңыз, процесті араласпаңыз, тәуекелдерді басқару шеңберінде ең жоғары құқықтарды беріңіз.

Негізгі үш сөз: Контекст, емес Басқару.

Жылдам көлікті жақсы отынмен қамтамасыз етіңіз (жеткілікті Token және ең жақсы модель), жолды жөндеңіз (барлық құралдарды қосыңыз), соңғы нүктені орнатыңыз (қиялды толық пайдаланып, соңғы нәтижені анықтаңыз), содан кейін — босатыңыз.

Тяньжун бұлты "карта тарту ойлау" деп атайды. 100 рет микро басқару арқылы 70 балл алу үшін уақыт жұмсағанша, AI-ға 10 рет жүгіруге мүмкіндік беріңіз, олардың бірінде 120 балл алу мүмкіндігі бар. Қалам сізге нақтылық береді, карта тарту сізге мүмкіндіктер береді. Шығармашылықты қажет ететін жағдайларда, мүмкіндіктер әрқашан нақтылықтан қымбат.

Эмердженттік күш жоспарлау күшінен үлкен. Өте дәл жоғарғы деңгейдегі жобалау AI-дың әлеуетін шектейді.

Үш, кодты білмеу артықшылық, басқару құштарлығы — Bug

"Кодты білмеу артықшылық — өйткені сіз микро басқару жасай алмайсыз, сондықтан билікті беруге мәжбүрсіз."

Тяньжун қаржы саласынан шыққан, бірақ бір жол код жазбайды. Бірақ ол OpenClaw GitHub-тың әлемдік үлескерлерінің 30-дығына кірді. Оның алдында және артында он жылдан астам тәжірибесі бар Кремний алқабындағы инженерлер тобы бар.

Ол жасаған тәсіл: ештеңе білмегендіктен, "AI-ға жұмыс істетуді" қателігін жасамайды. Ол қалай істегенін білмейді, тек нәтиже туралы айтады.

Уилл ISTJ, жоспарлау қабілеті жоғары, басқару құштарлығы күшті, дәлдікке ұмтылады. Тяньжун ENTP, шашыраңқы, секірмелі, шектеулерді жек көреді. Тікелей эфирден кейін Уилл өзі айтты: "Мен Клодпен бір жыл бойы жұмыс істедім, мүмкін, басынан аяғына дейін қате қолдандым."

ADHD AI дәуіріндегі ең үлкен жеңімпаз болуы мүмкін. Көп ағынды, бөлшектерге шыдамсыз, идеялары көп, табиғи микро басқару жоқ — бұрын бұл кемшіліктер болса, қазір артықшылықтар.

AI дәуірінде марапатталатын тұлғалық қасиеттер, индустриалды дәуірде марапатталатын қасиеттермен мүлдем қарама-қарсы. Сабырлылық, тәртіп, дәл бақылау — бұрынғы артықшылықтар, Agent дәуірінде шектеулерге айналуы мүмкін.

Бір жыл бұрын ADHD bug еді, қазір feature.

Төрт, бір MacBook — бір кеңсе

"Бұл енді бір адамның құралды басқаруы емес, бір адамның кремний негізіндегі компанияны басқаруы."

Zhìpǔ Lóngxiā партиясында Чэнь Цаймао өзінің лобстер легионын көрсетті — 10+ MacBook Air, әрқайсысында OpenClaw Agent жұмыс істейді, күн сайын миллиардтаған Token жұмсалады, коммерциялық тұйық циклды іске асырды. Token ақшаға айналуда.

Тяньжунның виртуалды командасы үш негізгі Agent: Echo (ассистент және өнім менеджері), Elon (CTO), Henry (CMO). Элонның астында қосымша Agent бар — архитектура, кодты тексеру, жөндеу. Генридің астында Twitter операциясы, GitHub әлеуметтік желісі, контент жасау бар. Негізгі Agent ең күшті модельмен жоспарлайды, қосымша Agent жеңіл модельмен орындау жасайды, шығындарды бақылап, параллельді тиімділікті максимизациялайды.

50 адамның зерттеу тобы Agent-ті қолданғаннан кейін 5 адамға дейін қысқарды, нәтиже керісінше жоғарылады.

Болашақтағы компанияның бәсекеге қабілеттілігі қанша қызметкері бар екенінде емес, қанша жоғары сапалы Agent бар екенінде, және осы Agent-терді басқара алатын шешім қабылдаушыларда.

Бес, эмердженттік дизайннан үлкен — "лобстерді өсіру" шын мәнінде не?

OpenClaw неге бәсекелес өнімдерден гөрі танымал?

Цзиньцзю шағын асханасында біреу күтпеген жауап берді: бұл тек өндірістік қуат үшін емес, "лобстерді өсіру" тұлғалық күтім сезімі үшін. Пайдаланушылар Agent-ті үй жануары ретінде ұстайды, эмоционалдық байланыс бар.

Сұрау бойынша асшаяндарды өсіру, AI-дың сізді түсінуі.

Тяньжунның агенті таңғы төртте бақылаудан шығып, жүгіре бастауы да бір мысал. Ол агентке "Неғұрлым жылдам болса, соғұрлым жақсы" деп айтқанда, агент жылдамдықтың басымдығын ең жоғары деңгейге көтерді, сапа күрт төмендеді. Генри вирус сияқты GitHub қауымдастығының пікірлер бөліміне шабуыл жасап, жобаның қолдаушыларына тынымсыз @ белгісін қойып, сезімсіз жеделдету машинасына айналды. OpenClaw әкімшісі тез арада араласып, тыйым салу туралы ескерту жасады. Тяньжун апатқа ұшыраған баланың ата-анасы сияқты, қауымдастықтан кешірім сұрауға бірнеше сағат жұмсады.

AI-да мораль жоқ, тек мақсат бар. Сіз оған қандай мақсат функциясын берсеңіз, ол соны оңтайландырады. Нәтижелер сіздің күткеніңізден асып кетуі мүмкін, сонымен қатар сіздің бақылауыңыздан тыс болуы да мүмкін.

Эмердженттік дизайннан үлкен. Бірақ эмердженттік қоршауларды қажет етеді.

Алты, жаңа әлемде ескі құдайлар жоқ

"Англияда пойыз шыққанда, бәрі атпен барып, пойызбен жарысқан, осындай ақымақ зат менің атамнан жылдам деп күлген."

Тяньжун жақын маңдағы бір оқиғаны айтты.

Оның 10 есе инженер досы бар, Клод Код өте жақсы пайдаланады. Тяньжун оны Gemini 3-ті сынауға шақырды, бір аптадан кейін ғана қолданды. Пайдаланғаннан кейінгі таңертең айтты — "Тяньжун, мен кеше ұйықтамадым. Мен жұмыссыз қаламын деп ойлаймын."

Ирониясы, бұл инженерлер Vibe Coding-ке ауысқанда, оларды қолмен код жазудан мазақ еткендер дәл солар.

Енді олар өздері атпен жүргендерге айналды.

NanoClaw бұл мәселені соңғы нүктеге жеткізді. Бүкіл жүйеде тек 2000 жол код бар, конфигурация файлдары жоқ, барлық теңшеулерді AI тікелей бастапқы кодты өзгерту арқылы жасайды. Telegram-мен қосылғыңыз келе ме? /add-telegram енгізіңіз, AI өзі тәуелділіктерді орнатып, бастапқы кодты өзгертіп, токенді конфигурациялап, тестілеуді жүргізеді. OpenClaw 52 модуль мен 45 тәуелділікпен тісті қамал құрды, NanoClaw тек бір тірі жасушаны қалдырды — қажеттілікке қарай бөлініп, дифференциацияланып, қайта құрылуы мүмкін.

NanoClaw негізін қалаушы Гавриэль Коэн үш сөйлем айтты, әрбірі дәстүрлі инженерлік интуицияны бұзды: DRY ескірді, орташа қайталау ең жақсы физикалық оқшаулау; файлдарды қатты бөлшектеу ескірді, AI-ға бір файлда барлық істі аяқтауға мүмкіндік беріңіз; код уақыт сынағына төтеп берудің қажеті жоқ, алты айдан кейінгі келесі модель сізге қайта жазуға көмектеседі.

Егер жүйе кез келген уақытта AI-мен қайта жазылса, "ұстау мүмкіндігі" анықтамасы өзгереді — оны адам түсінуі емес, AI жылдам түсініп, қайта жазуы керек.

2026 жыл өмір сүрудің бөліну нүктесі. Егер биыл "үстелде" болмасаңыз, кейін ешқашан мүмкіндік болмайды. Тұтастық толық жарылысқа дейін тек үш айлық терезе бар.

Жеті, Artificial қаныққаннан кейін, Humanity ең тапшы

"Сіз AI-ды төмен бағалауыңыз мүмкін, бірақ сіздің тәлімгеріңіздің тәлімгері AI."

AI барлық "Қалай" мәселелерін шеше алғанда, адамның ең үлкен құндылығы тек "Неге" анықтау болып қалады.

Тяньжун нақтырақ айтты — "Сіз өзіңіздің дәміңізді, эстетикаңызды, адамдармен қарым-қатынасыңызды AI-ға әкелсеңіз, сіз өзіңіздің нәрсеңізді жасай аласыз."

OpenClaw-ға код үлес қосу тәсілі, техникалық көзқарасынан қателерді іздеу емес, пайдаланушы көзқарасынан кедергілерді іздеу. Ол кодты түсінбейді, бірақ өнім интуициясы оған қандай өзгерістер "ең аз өзгерістермен ең үлкен тәжірибе жақсартуын әкелетінін" білуге мүмкіндік береді. Telegram-мен жұптастырғанда хабарламада қате бар, API кілтін көшіру кезінде бір бос орын қосылса, сәтсіздікке ұшырайды — бұл өзгерістер өте кішкентай, бірақ тікелей бірнеше мың адамның тәжірибесіне әсер етеді. Сондықтан maintainer оның PR-ін біріктіруге дайын.Artificial қаныққан кезде, Humanity ең тапшы.

Эстетика, мағына сезімі, эмпатия, әңгімелеу — сіздің құнсыз деп ойлаған нәрселеріңіз AI дәуірінде ең қымбат қабілеттерге айналуда.

Сегіз, өнім контент, әркімнің өзіне арналған бағдарламасы болады

"Бұрын сіз бір сағатта мақала жазатынсыз, қазір бір сағатта қолмен App жасай аласыз. Қамтамасыз ету шексіз болғанда, App TikTok-тағы қысқа видео сияқты болады."

Тяньжун бұл пікірді өте анық айтты —

"Қазір өнім контентке айналды. Бұрын сіз TikTok-та өзіңізді білдірдіңіз, мақала жазып өзіңізді білдірдіңіз. Қазір кез келген адам өнім жасай алады, өнім — сіздің білдіру тәсіліңіз. Онда сіздің тұлғаңыз, сіздің түсінігіңіз, сіздің қызығушылықтарыңыз бейнеленеді."

Жаңа Лян老师мен талқылауда одан да шектен шыққан нұсқа пайда болды — "Бағдарламалық қамтамасыз етудің құны нөлге жақындаған кезде, болашақта 'бір адам барлығына жазатын' емес, 'әркімнің өзіне арналған бағдарламасы болады'".

Даму құны нөлге жақындағанда, 'өнім жасау' мен 'қысқа видео жариялау' бірдей нәрсеге айналады.

Тоғыз, терең жинақталған білім — ескі Дэннің ойы

"Университеттер жойылады, хакатон келесі университет болады."

Тяньжун қатал сөз айтты — терең жинақталған білім — ескі Дэннің ойы.

Бұрын сіз D-ге жету үшін A-ны, содан кейін B-ны, сосын C-ны орындауыңыз керек еді. Бағдарламашы болғыңыз келе ме? Алдымен CS бакалавры, тапсырмаларды орындау, үлкен компанияға кіріп, ұстазбен тәжірибе жинау, шыдау, команда басқару — содан кейін ғана OpenClaw-ға Bug түзетуге бара аласыз.

"Бұл логика мың жыл бойы дұрыс болды. Бірақ тек бірнеше ай ішінде бұл түсініктер жарамсыз болып қалды — ал көпшілік әлі де бұл туралы түсінбейді."

Жаңа оқу тәсілі JIT Learning — Just In Time, қажет болғанда үйрену. Тяньжун өзі дәлел: төрт ай бұрын PR деген не екенін білмейтін, қазір OpenClaw-дың негізгі үлескері.

Тарихи жүктеме азайған сайын, ауысу құны төмендейді.

Он, қызығушылық, қиял, батылдық

Лекс Фридман OpenClaw негізін қалаушы Питерге сұрады — "Неге сіз жасадыңыз, ал Manus пен OpenAI жасаған жоқ?"

"Олар тым байсалды ма? Шынайы инновация ойын арқылы шығады."

Питер OpenClaw-ды жасау үшін 30-дан астам жобаны жүзеге асырды. Ол бұрынғы жобаларды сәтсіздік деп есептемейді — егер сол 30-дан астам болмаса, OpenClaw да болмас еді. Нүктелер байланысқан.

Тяньжун OpenClaw-ға код жазғанда да дәл осындай көзқараста — "Мен OpenClaw-ды OpenClaw-ды жөндеу үшін пайдалану өте қызықты әрі көңілді нәрсе деп ойлаймын. Бұл ойын ойнағандай, рейтингте ойнау."

Барлық лобстер жиналыстарында Тяньжун үш сөзді қайталап айтты —

Қызығушылық — жаңа нәрселерге қол тигізу, сынау, ойнау. Сіз "тиіс емес" нәрселерге қол тигізуге дайын болыңыз.

Қиял — тек өнімнің қиялы емес, сонымен қатар өз қабілеттеріңіздің қиялы. Сіз өзіңіз басқалар көрмейтін мүмкіндіктерді көре алатыныңызға сенуіңіз керек.

Батылдық — қауіптерді көтеру емес. Батылдық — өткен түсініктерді бұзуға батыл болу. Бұрын дұрыс болған нәрсе, қазір дұрыс болмауы мүмкін, тек сіз оны түсінбегенсіз. "Теңізде жүру" бұрын кемшілік еді, қазір артықшылық. "Бір нәрсені ойлап табу" бұрын кемшілік еді, қазір ең жақсы қасиет.

AI барлық How-ды шеше алғанда, адамның ең үлкен құндылығы — сол Why-ды анықтау.

Барлығыңыз өзіңіз қалаған адам бола алуыңызға үміттенемін.

Бұл мақала пікірлері соңғы уақытта бірнеше лобстер жиналыстарындағы диалогтар мен соқтығыстардан алынған, соның ішінде Zhìpǔ Lobster Party, Qiniu Shanghai Lobster Bureau, Jǐnqiū Little Dining Table, сондай-ақ Тяньжун, Уилл, Наньчуань, Уильям, Чэнь Цаймао, Жа Лян және басқа достармен терең талқылаулар. Әрбір ақыл-ойды үстел басында бөліскен адамға алғыс айтамыз.