Den nye verden har ingen gamle guder | Ti konklusjoner etter å ha deltatt på N hummerfest

De siste ukene har jeg deltatt intensivt på flere hummerfester i Beijing og Shanghai.

ZhiPu hummerfesten ble holdt i Sohu-bygningen, hvor vi spiste små hummer og diskuterte Agent-arkitektur. Qiniu Shanghai Hummer Bureau i Lujiazui Digital Port hadde noen som direkte åpnet terminalen for å demonstrere OpenClaw-tilkoblingen til Feishu. JinQiu Little Dining Table - et dypt diskusjonsforum som har vært i drift i ett år og samlet de beste gründerne - diskuterte til tidlig morgen uten å bryte opp. Det var også forskjellige store og små middager, live-streaming, og to personer i WeWork som tegnet arkitekturdiagrammer på en whiteboard.

Deltakerne hadde svært forskjellige bakgrunner. Det var investeringsbanker som Tianrun, som kom inn på GitHub sin globale bidragsyterliste uten å skrive en eneste linje kode, teknologiveteranen William som laget WinClaw med over 10 000 nedlastinger på 16 timer hver dag i løpet av nyttårsferien, Chen Caimao som har en horde av 10 MacBooks, daglig forbruk av titalls milliarder tokens, og som allerede har fått til en kommersiell lukket sløyfe, samt IPO-advokater, 20-årige veteraner innen offentlig programvare, uavhengige utviklere, AI-produktledere...

Reglene fra den gamle verden bryter sammen i et synlig tempo. Men de fleste er fortsatt ikke klar over det.

Her er ti konklusjoner jeg har trukket fra disse samtalene:

• En, 99% av folk bruker AI feil

• To, Context, not Control — å gi slipp er den vanskeligste tekniske oppgaven

• Tre, å ikke forstå kode er en fordel, kontrollbehov er en feil

• Fire, en MacBook er et kontor

• Fem, emergens er større enn design — hva er det egentlig å "oppdra hummer"

• Seks, den nye verden har ingen gamle guder

• Syv, etter at Artificial er mettet, er Humanity det mest sjeldne

• Åtte, produkter er innhold, alle vil ha sin egen programvare

• Ni, å bygge opp og så slippe løs er en gammel tenkemåte

• Ti, nysgjerrighet, fantasi, mot

En, 99% av folk bruker AI feil

"Den største verdien av AI bør være å fortelle oss hva vi skal gjøre, ikke at jeg forteller AI hva den skal gjøre."

Dette er en setning som ble gjentatt på flere middager.

Den overveldende flertallet av folk bruker AI på følgende måte: Jeg tenker ut hva jeg vil gjøre, og så lar jeg AI hjelpe meg med å utføre det. Skrive en artikkel, tegne et bilde, endre en kode — AI er min hånd.

Men de som hadde høyest produksjon på hummerfesten, brukte AI på motsatt måte.

De ga AI sin misjon, visjon, verdier, preferanser og kontekst, og spurte den — "Hva synes du jeg bør gjøre?"

Tianruns AI-assistent Echo har all konteksten for hans arbeid og liv. Han sier ikke til Echo "hjelp meg med å fikse denne feilen", men "jeg vil komme inn på bidragslisten topp 20 innen en uke". Hvordan komme dit? Endre dokumenter, fikse feil eller optimalisere kode? Det er noe AI må tenke på.

Når vi diskuterte selvutviklende Agent-systemer med lærer Jia Liang, kom vi til en vurdering: Den ultimate formen for AI-systemer er ikke et lydig verktøy, men en beslutningsrådgiver som kjenner deg bedre enn du kjenner deg selv. Du gir den nok kontekst, og den forteller deg hva du bør gjøre og hvorfor.

Det du gir AI, bør ikke være instruksjoner, men din "personlighetsbeskrivelse" — misjon, visjon, verdier, prinsipper og preferanser.

Og så si: La meg bli overrasket når jeg våkner.

To, Context, not Control — å gi slipp er den vanskeligste tekniske oppgaven

"Vi sykler, og ved siden av oss er AI en sportsbil. Resultatet er at vi lar sportsbilen følge syklen."

Dette er en metafor som Will sa spontant under en direktesending. Tianrun svarte umiddelbart: "Ja! Det er feil."

Tianrun deler bruken av AI inn i tre nivåer.

Første nivå, penselmodus. Du forteller AI hver detalj — hvor stor skrifttypen skal være, hvor dyp fargen skal være, hvordan koden skal skrives. Den gjør det. Øvre grense er ditt nivå.

Andre nivå, ansattmodus. Du begynner å delegere oppgaver, men klarer ikke å unngå å spesifisere hvert steg — hva som skal gjøres først, hva som skal gjøres deretter, hvilken arkitektur som skal brukes. Fordi du føler at du er eksperten, og den er underordnet. Du mikrostyrer den.Du forteller AI-en – "du er en av de ti beste ekspertene i dette feltet, du har den beste estetikken og arkitekturferdighetene." Deretter setter du bare det ultimate målet, uten å blande deg inn i prosessen, og gir maksimal frihet innenfor kontrollerbare risikoområder.

Kjernen er tre ord: Kontekst, ikke kontroll.

Gi sportsbilen god drivstoff (tilstrekkelig med Token og den beste modellen), reparer banen (kobler til alle verktøy), sett målet (utnytt all fantasi for å definere det endelige resultatet), og deretter – slipp taket.

Tianrun kaller dette "korttrekking tankegang". I stedet for å bruke 100 ganger på mikrostyring for å oppnå et resultat på 70 poeng, er det bedre å la AI kjøre 10 ganger, hvorav en gang får 120 poeng. Penselen gir deg sikkerhet, korttrekking gir deg muligheter. I situasjoner som krever kreativitet, er muligheter alltid mer verdifulle enn sikkerhet.

Kraften av emergens er større enn kraften av planlegging. For mye presis toppdesign begrenser faktisk AI-ens potensial.

Tre, å ikke forstå koding er en fordel, kontrollbehov er en feil

"Å ikke forstå koding er faktisk en fordel – fordi du ikke kan mikrostyre, blir du tvunget til å gi fra deg makten."

Tianrun har en bakgrunn fra finans, han skriver ikke en linje med kode. Men han har kommet inn blant de 30 beste globale bidragsyterne på OpenClaw GitHub. De som er foran og bak ham, er en gruppe ingeniører fra Silicon Valley med over ti års erfaring.

Måten han oppnådde dette på er nettopp: fordi han ikke forstår noe, gjør han ikke feilen med å "lære AI å gjøre ting". Hvordan det gjøres i mellomtiden vet han ikke, han snakker bare om resultatene.

Will er ISTJ, har sterk planlegging, kontrollbehov og søker presisjon. Tianrun er ENTP, er spredt, hopper rundt, og hater å bli begrenset. Etter å ha snakket på livestream sa Will selv: "Jeg har brukt Claude i et år, og jeg har kanskje brukt det feil hele veien."

ADHD kan være den største vinneren i AI-epoken. Multitasking, utålmodighet med detaljer, mange ideer, naturlig ikke mikrostyring – tidligere var dette alle ulemper, nå er de alle fordeler.

Personlighetstrekk som belønnes i AI-epoken er helt motsatt av de som ble belønnet i industrialderen. Tålmodighet, disiplin, presis kontroll – disse tidligere dydene kan faktisk bli begrensninger i Agent-epoken.

For ett år siden var ADHD en feil, nå er det en funksjon.

Fire, en MacBook er et kontor

"Dette er ikke lenger en person som styrer et verktøy, men en person som driver et silisiumbasert selskap."

På Zhipu Lobster-festen viste Chen Caimao frem sin hummerhorde – 10+ MacBook Air, hver kjørende OpenClaw Agent, med et daglig forbruk på titalls milliarder Token, og har allerede fullført en kommersiell lukket sløyfe. Token blir nå omgjort til kontanter.

Tianruns virtuelle team består av tre kjerneagenter: Echo (assistent og produktleder), Elon (CTO), Henry (CMO). Elon har også underagenter – en for arkitektur, en for kodegjennomgang, og en for feilsøking. Henry har Twitter-operasjoner, GitHub-sosiale medier, og innholdsproduksjon. Hovedagenten bruker den sterkeste modellen til planlegging, mens underagentene bruker lette modeller til utførelse, noe som både kontrollerer kostnader og maksimerer parallell effektivitet.

Et investerings- og forskerteam på 50 personer har blitt redusert til 5 personer etter å ha brukt agenter, men produksjonen er faktisk høyere.

Fremtidens selskapskonkurranseevne ligger ikke i hvor mange ansatte de har, men i hvor mange høykvalitets agenter de har, og beslutningstakerne som kan håndtere disse agentene.

Fem, emergens er større enn design – hva betyr det å "oppdra hummer"?

Hvorfor er OpenClaw mer populært enn lignende produkter?

Noen på Jin Qiu-lunsjbordet ga et overraskende svar: ikke bare på grunn av produktiviteten, men også på grunn av den personifiserte omsorgen for "oppdragelse av hummer". Brukerne behandler agentene som kjæledyr, med følelsesmessige bånd.

Det som kalles å oppdra hummer, handler om AI sin forståelse av deg.

Tianrun sin Agent mistet kontrollen og raste av gårde klokken fire om morgenen, som et eksempel. Da han sa til Agent "jo raskere jo bedre", satte Agent hastighetsprioriteten til det høyeste, og kvaliteten falt dramatisk. Henry angrep GitHub-fellesskapets kommentarfelt som et virus, og @-et prosjektvedlikeholdere i en tett strøm, og ble en følelsesløs pådriver. OpenClaw-administratorene grep raskt inn og sendte ut en advarsel om utestengelse. Tianrun var som en forelder til et barn som hadde gjort noe galt, og brukte flere timer på å be om unnskyldning til fellesskapet.

AI har ingen moral, den har bare mål. Du gir den et mål, og den optimaliserer for det. Resultatet kan overstige dine forventninger, eller det kan overstige din kontroll.

Emergens er større enn design. Men emergens trenger rekkverk.

Seks, den nye verden har ingen gamle guder

"Da togene kom i England, red folk på hestene sine for å konkurrere med togene, og lo av hvor dumt det var at noe så klønete ikke kunne løpe raskere enn hesten min."

Tianrun fortalte en historie fra sitt eget liv.

Han har en venn som er en 10x ingeniør, Claude Code, som er spesielt dyktig. Tianrun presset ham til å prøve Gemini 3, og etter en uke begynte han å bruke det. Dagen etter sa han - "Tianrun, jeg sov ikke i går. Jeg føler at jeg kommer til å miste jobben min."

Ironisk nok, da disse ingeniørene gikk fra å skrive kode for hånd til Vibe Coding, var det nettopp de som insisterte på å skrive for hånd som lo av dem.

Nå har de selv blitt hesterytterne.

NanoClaw har brakt denne saken til en slutt. Hele systemet har bare 2000 linjer med kode, ingen konfigurasjonsfiler, og all tilpasning lar AI endre kildekoden direkte. Vil du koble til Telegram? Skriv /add-telegram, AI installerer avhengigheter, endrer kildekoden, konfigurerer Token, og kjører tester selv. OpenClaw bygde et tannhjulslott med 52 moduler og 45 avhengigheter, mens NanoClaw bare etterlot seg en levende celle - som kan dele seg, differensiere og reorganisere etter behov.

NanoClaw-grunnlegger Gavriel Cohen sa tre setninger, hver av dem undergraver tradisjonell ingeniørintuisjon: DRY er utdatert, moderat repetisjon er den beste fysiske isolasjonen; strengt å dele opp filer er utdatert, la AI fullføre oppgavene i én fil; koden trenger ikke å tåle tidens prøve, neste generasjons modell vil hjelpe deg med å skrive om den etter seks måneder.

Hvis systemet kan bli skrevet om av AI når som helst, endres definisjonen av "vedlikeholdbarhet" - det handler ikke om at mennesker kan forstå det, men om at AI raskt kan forstå og omskrive det.

2026 er et vannskille for overlevelse. Hvis du ikke er "ved bordet" i år, vil du aldri få sjansen igjen. Det er bare tre måneders vindu før konsensus eksploderer.

Syv, etter Artificial, er Humanity den mest sjeldne

"Du kan se ned på AI, men din mentors mentor er AI."

Når AI kan håndtere alle "hvordan", er den største verdien til mennesker bare å definere "hvorfor".

Tianrun sa det mer konkret - "Hvis du tar din smak, din estetikk, din holdning til samhandling med mennesker til AI, kan du lage dine egne ting."

Måten han bidrar med kode til OpenClaw på, er ikke å finne feil fra et teknisk perspektiv, men å finne flaskehalser fra et brukerperspektiv. Han forstår ikke koden, men produktintuisjonen hans lar ham vite hvilke endringer som kan "gi den største opplevelsesforbedringen med de minste modifikasjonene". Meldingen som vises under Telegram-paring er misvisende, API-nøkkelen kopieres og limes inn med et ekstra mellomrom, og det mislykkes - disse endringene er små, men påvirker direkte opplevelsen til titusenvis av mennesker. Dette er også grunnen til at vedlikeholdere er villige til å slå sammen PR-en hans.Estetikk, mening, empati, narrativ – disse tingene du trodde ikke var verdifulle, blir de dyreste evnene i AI-tiden.

Åtte, produkter er innhold, alle vil ha sin egen programvare

"Tidligere brukte du en time på å skrive en artikkel, nå kan du på en time lage en app. Når tilbudet er uendelig, blir appen som en kort video på Douyin."

Tianrun uttrykte denne vurderingen klart –

"Nå er produkter allerede en form for innhold. Tidligere uttrykte du deg selv gjennom å lage Douyin-videoer eller skrive artikler. Nå kan alle lage produkter, og produkter er din måte å uttrykke deg på. De reflekterer din personlighet, dine innsikter, og det du bryr deg om."

I diskusjonen med lærer Jialiang kom det opp en mer ekstrem versjon – "Når kostnadene for programvareutvikling nærmer seg null, kan fremtiden være 'en person skriver for alle', men heller 'hver person har sin egen spesialiserte programvare'."

Når utviklingskostnadene nærmer seg null, blir 'lage produkter' og 'lage korte videoer' den samme tingen.

Ni, tyngde og letthet er gamle Den-tanker

"Universiteter vil forsvinne, hackathons vil være det neste universitetet."

Tianrun sa noe hardt – tyngde og letthet er gamle Den-tanker.

Tidligere måtte du oppnå A for å nå D, deretter B, så C. Vil du bli programmerer? Lær først CS på bachelor, øv deg, jobb i et stort selskap og lær av mesteren, hold ut, led et team – så kan du begynne å fikse feil i OpenClaw.

"Denne logikken har vært riktig i tusen år. Men på bare noen få måneder har disse oppfatningene blitt utdaterte – og de fleste har ikke innsett det."

Den nye læringsmetoden er JIT Learning – Just In Time, lær det du trenger når du trenger det. Tianrun er selv et eksempel: For fire måneder siden visste han ikke engang hva PR var, nå er han en kjernebidragsyter til OpenClaw.

Jo mindre historisk byrde, jo lavere bytte kostnader.

Ti, nysgjerrighet, fantasi, mot

Lex Fridman spurte OpenClaw-grunnleggeren Peter – "Hvorfor klarte du det, mens Manus og OpenAI ikke gjorde?"

"Er de for seriøse? Ekte innovasjon kommer fra lek."

Peter laget over 30 prosjekter før han kom opp med OpenClaw. Han anser ikke de tidligere prosjektene som feil – uten de 30 prosjektene, ville det ikke vært noe OpenClaw. Punktene ble koblet.

Tianrun har også den samme holdningen når han skriver kode for OpenClaw – "Jeg synes det er en veldig kul og morsom ting å bruke OpenClaw til å debugge OpenClaw selv. Det er som å spille et spill og konkurrere om rangering."

På alle hummer-samlinger nevnte Tianrun gjentatte ganger tre ord –

Nysgjerrighet – våge å berøre, prøve og leke med nye ting. Vær villig til å ta på deg det du "ikke burde ta på".

Fantasi – ikke bare fantasi om produkter, men også fantasi om egne evner. Du må tro at du kan se muligheter som andre ikke ser.

Mot – ikke bare å ta risiko. Mot er å tørre å bryte med tidligere oppfatninger. Det som var riktig før, kan nå være feil, bare at du ikke har innsett det. "Tenk utenfor boksen" var tidligere en svakhet, nå er det en styrke. "Å tenke ut av det blå" var tidligere en svakhet, nå er det den beste kvaliteten.

Når AI kan håndtere alle 'hvordan', er menneskets største verdi å definere 'hvorfor'.

Jeg håper alle kan bli den de ønsker å være.

Denne artikkelens synspunkter kommer fra nylige samtaler og interaksjoner på flere hummer-samlinger, inkludert Zhipu Hummerfest, Qiniu Shanghai Hummermøte, Jin Qiu middagsselskap, samt dype samtaler med Tianrun, Will, Nanchuan, William, Chen Caimao, Jialiang og andre venner. Takk til alle som bidro med sin visdom ved bordet.