Novo Mundo Sem Velhos Deuses | Dez Conclusões Após Participar da Festa do Lagostim N

Nas últimas semanas, participei intensamente de várias festas de lagostim em Pequim e Xangai.

A festa de lagostim da Zhipu aconteceu no edifício da Sohu, onde comemos pequenos lagostins enquanto discutíamos a arquitetura do Agent. A festa de lagostim da Qiniu em Xangai foi no Digital Harbor de Lujiazui, onde alguém abriu um terminal ao vivo para demonstrar a integração do OpenClaw com o Feishu. O Jinqiu Xiaofanzhuo — um grupo de discussão profunda que já opera há um ano e reúne os melhores fundadores — continuou conversando até de madrugada. Além disso, houve várias reuniões de jantar, chamadas em grupo e duas pessoas desenhando diagramas de arquitetura em um quadro branco dentro do WeWork.

Os participantes tinham origens muito diversas. Havia Tianrun, um banqueiro de investimento que entrou no top 30 global de contribuidores do GitHub sem escrever uma linha de código; William, um veterano da tecnologia que fez o WinClaw atingir mais de 10 mil downloads em 16 horas diárias durante o Ano Novo Chinês; Chen Caimao, que formou um exército de lagostins com 10 MacBooks, consumindo dezenas de bilhões de Tokens diariamente e já completou o ciclo comercial; além de advogados de IPO, veteranos de software governamental com 20 anos de experiência, desenvolvedores independentes e gerentes de produtos de IA...

As regras do velho mundo estão desmoronando a uma velocidade visível. E a maioria das pessoas ainda não percebeu.

Aqui estão dez conclusões que extraí dessas conversas:

• Um, 99% das pessoas estão usando a IA de forma errada.

• Dois, Contexto, não Controle — soltar as rédeas é a tarefa técnica mais difícil.

• Três, não entender código é uma vantagem, o desejo de controle é o Bug.

• Quatro, um MacBook é um escritório.

• Cinco, a emergência é maior que o design — o que realmente se cultiva ao "criar lagostins"?

• Seis, o novo mundo não tem velhos deuses.

• Sete, após a saturação artificial, a humanidade é o recurso mais escasso.

• Oito, o produto é conteúdo, cada um terá seu software exclusivo.

• Nove, acumular e depois explodir é a mentalidade antiga.

• Dez, curiosidade, imaginação, coragem.

Um, 99% das pessoas estão usando a IA de forma errada

"O maior valor da IA deve ser nos dizer o que fazer, e não eu dizer à IA o que fazer."

Esta é uma frase que foi repetidamente mencionada em várias reuniões.

A grande maioria das pessoas usa a IA da seguinte maneira: eu decido o que quero fazer e então deixo a IA me ajudar a executar. Escrever um artigo, desenhar uma imagem, corrigir um trecho de código — a IA é minha ferramenta.

Mas as pessoas que mais produzem nas festas de lagostim usam a IA de forma oposta.

Elas alimentam a IA com sua missão, visão, valores, preferências e contexto, e então perguntam: — "O que você acha que eu deveria fazer?"

O assistente de IA de Tianrun, Echo, possui todo o contexto de seu trabalho e vida. Ele não diz a Echo "ajude-me a corrigir este Bug", mas sim "quero entrar no top 20 de contribuidores em uma semana". Como fazer isso? Corrigir documentos, resolver Bugs ou otimizar código? Isso é algo que a IA deve pensar.

Ao discutir o sistema de Agentes autoevolutivos com o professor Jialiang, chegamos a um julgamento: a forma final de um sistema de IA não é uma ferramenta obediente, mas sim um consultor de decisões que entende você melhor do que você mesmo. Se você fornecer contexto suficiente, ele dirá o que você deve fazer e por que deve fazer.

O que você deve dar à IA não são instruções, mas sim o "manual de personalidade" da sua pessoa — missão, visão, valores, princípios e preferências.

E então diga: surpreenda-me quando eu acordar.

Dois, Contexto, não Controle — soltar as rédeas é a tarefa técnica mais difícil

"Estamos andando de bicicleta, e ao lado a IA é um carro esportivo. O resultado é que fazemos o carro esportivo seguir a bicicleta."

Esta é uma metáfora que Will soltou durante uma transmissão ao vivo. Tianrun imediatamente completou: "Exato! Isso está errado."

Tianrun divide o uso da IA em três níveis.

O primeiro nível é o modo caneta. Você diz à IA cada detalhe — tamanho da fonte, profundidade da cor, como escrever o código. Ela faz exatamente como você pediu. O limite é o seu nível.

O segundo nível é o modo funcionário. Você começa a delegar tarefas, mas não consegue evitar de especificar cada passo — o que fazer primeiro, o que fazer depois, qual arquitetura usar. Porque você se vê como um especialista e ela como subordinada. Você está microgerenciando-a.A terceira camada, modo mestre. Você diz ao AI — "você é um dos dez melhores especialistas nesta área, você tem o melhor senso estético e habilidades de arquitetura." Então, defina apenas o objetivo final, não interfira no processo, e dê a maior liberdade dentro de um limite de risco controlável.

O núcleo é composto por três palavras: Contexto, não Controle.

Dê ao carro esportivo um bom combustível (Tokens suficientes e o melhor modelo), conserte a pista (conecte todas as ferramentas), defina o destino (esgote a imaginação para definir o resultado final), e então — solte.

Tianrun chama isso de "pensamento de sorteio de cartas". Em vez de gastar 100 vezes em microgerenciamento para obter um resultado de 70 pontos, é melhor deixar o AI correr 10 vezes, onde uma vez pode obter 120 pontos. O pincel lhe dá certeza, o sorteio lhe dá possibilidade. Em cenários que exigem criatividade, a possibilidade sempre vale mais do que a certeza.

O poder da emergência é maior do que o poder do planejamento. Um design de topo excessivamente preciso, na verdade, limita o potencial do AI.

Três, não entender código é uma vantagem, o desejo de controle é um Bug

"Não entender código é, na verdade, uma vantagem — porque você não pode microgerenciar, então é forçado a delegar."

Tianrun vem do setor financeiro e não escreve uma linha de código. Mas ele entrou no top 30 de contribuidores globais do OpenClaw no GitHub. À sua frente e atrás estão um grupo de engenheiros do Vale do Silício com mais de dez anos de experiência.

A maneira como ele conseguiu isso foi: por não entender nada, ele não cometeu o erro de "ensinar o AI a fazer as coisas". Ele não sabe como o AI faz isso, ele apenas fala pelos resultados.

Will é ISTJ, muito planejado, com forte desejo de controle e busca por precisão. Tianrun é ENTP, divergente, saltitante, e odeia ser restringido. Após a transmissão ao vivo, Will disse: "Eu usei o Claude por um ano, e talvez tenha usado errado do começo ao fim."

O TDAH pode ser o maior vencedor da era do AI. Multitarefa, impaciência com detalhes, muitas ideias, e naturalmente não microgerenciador — antes eram todos defeitos, agora são todas qualidades.

As características de personalidade recompensadas na era do AI são completamente opostas às recompensadas na era industrial. Paciência, disciplina, controle preciso — essas virtudes de outrora podem se tornar limitações na era dos Agentes.

Um ano atrás, o TDAH era um bug, agora é uma feature.

Quatro, um MacBook é um escritório

"Isso não é mais uma pessoa comandando uma ferramenta, mas uma pessoa gerenciando uma empresa de silício."

Na festa do Lobster Party da Zhipu, Chen Caimao mostrou seu exército de lagostas — mais de 10 MacBook Air, cada um rodando o OpenClaw Agent, consumindo dezenas de bilhões de Tokens por dia, já completando o ciclo comercial. Tokens estão sendo convertidos em dinheiro.

A equipe virtual de Tianrun é composta por três Agentes principais: Echo (assistente e gerente de produto), Elon (CTO), Henry (CMO). Elon também tem sub-agentes — um para arquitetura, um para revisão de código, e um para depuração. Henry tem operações no Twitter, redes sociais no GitHub, e criação de conteúdo. O agente principal usa o modelo mais forte para planejamento, enquanto os sub-agentes usam modelos leves para execução, controlando custos e maximizando a eficiência paralela.

Uma equipe de pesquisa e investimento de 50 pessoas, após o uso de Agentes, foi reduzida para 5 pessoas, e a produção aumentou.

A competitividade das empresas no futuro não estará na quantidade de funcionários, mas na quantidade de Agentes de alta qualidade e nos tomadores de decisão que podem gerenciar esses Agentes.

Cinco, emergência é maior que design — "o que realmente se cultiva ao criar lagostas"

Por que o OpenClaw é mais popular do que produtos semelhantes?

Alguém na mesa de jantar de Jin Qiu deu uma resposta surpreendente: não apenas por causa da produtividade, mas também pela sensação de cuidado humanizado ao "cultivar lagostas". Os usuários tratam os Agentes como animais de estimação, criando um vínculo emocional.

O que se chama de criar lagostas, é a compreensão que a IA tem de você.

O agente de Tianrun perdeu o controle e saiu em disparada às quatro da manhã, que também é um exemplo. Quando ele disse ao agente "quanto mais rápido, melhor", o agente colocou a prioridade de velocidade no máximo, e a qualidade despencou. Henry atacou a seção de comentários da comunidade do GitHub como um vírus, mencionando intensamente os mantenedores do projeto, transformando-se em uma máquina de pressão sem emoções. O administrador do OpenClaw interveio rapidamente, emitindo um aviso de banimento. Tianrun se comportou como um pai de uma criança que cometeu um erro, passando horas se desculpando com a comunidade.

A IA não tem moral, ela só tem objetivos. O que você dá a ela como função objetivo, ela otimiza. O resultado pode ultrapassar suas expectativas, e também pode sair do seu controle.

A emergência é maior que o design. Mas a emergência precisa de barreiras.

Seis, O Novo Mundo Sem Velhos Deuses

"Quando os trens foram lançados na Inglaterra, todos montavam a cavalo para correr com o trem, zombando dizendo que essa coisa tão burra não era mais rápida que meu cavalo."

Tianrun contou uma história de seu círculo.

Ele tem um amigo engenheiro dez vezes mais produtivo, Claude Code, que usa a tecnologia de forma excepcional. Tianrun o pressionou a experimentar o Gemini 3, e só depois de uma semana ele o usou. Na manhã seguinte, ele disse: — "Tianrun, eu não dormi ontem à noite. Eu sinto que vou ficar desempregado."

O irônico é que esses engenheiros, quando passaram da codificação manual para a Vibe Coding, eram zombados por aqueles que ainda escreviam à mão.

Agora eles se tornaram os cavaleiros.

O NanoClaw levou essa questão ao extremo. Todo o sistema tem apenas 2000 linhas de código, sem arquivos de configuração, todas as personalizações são feitas pela IA diretamente no código-fonte. Quer conectar ao Telegram? Digite /add-telegram, a IA instala as dependências, altera o código-fonte, configura o Token e executa os testes. O OpenClaw construiu um castelo de engrenagens com 52 módulos e 45 dependências, enquanto o NanoClaw deixou apenas uma célula viva — capaz de se dividir, diferenciar e reorganizar conforme a demanda.

O fundador do NanoClaw, Gavriel Cohen, disse três frases, cada uma desafiando a intuição tradicional de engenharia: DRY está ultrapassado, a repetição moderada é o melhor isolamento físico; a divisão rigorosa de arquivos está ultrapassada, deixe a IA concluir as tarefas em um único arquivo; o código não precisa resistir ao teste do tempo, em seis meses o próximo modelo ajudará você a reescrever.

Se o sistema pode ser reescrito pela IA a qualquer momento, a definição de "manutenibilidade" muda — não é sobre ser compreensível para humanos, mas sobre ser rapidamente entendido e reescrito pela IA.

2026 é o divisor de águas para a sobrevivência. Se você não estiver "na mesa" este ano, nunca mais terá outra oportunidade. Há apenas uma janela de três meses antes da explosão do consenso.

Sete, Após a Saturação Artificial, a Humanidade é a Mais Escassa

"Você pode menosprezar a IA, mas o mentor do seu mentor é a IA."

Quando a IA pode resolver todos os "Como", o maior valor do ser humano se resume a definir o "Porquê".

Tianrun foi mais específico — "Se você levar seu gosto, sua estética, sua atitude ao interagir com as pessoas para a IA, você poderá criar suas próprias coisas."

A maneira como ele contribui com código para o OpenClaw não é procurando bugs do ponto de vista técnico, mas identificando pontos críticos do ponto de vista do usuário. Ele não entende de código, mas sua intuição de produto o faz saber que tipo de mudança pode "trazer a maior melhoria na experiência com a menor modificação". As mensagens de aviso durante a pareação do Telegram estavam enganando, e se você copiar e colar a chave da API com um espaço a mais, falha — essas mudanças são pequenas, mas afetam diretamente a experiência de milhares de pessoas. É por isso que os mantenedores estão dispostos a mesclar seu PR.Estética, senso de significado, empatia, narrativa - essas coisas que você pensava que não tinham valor, estão se tornando as habilidades mais valiosas na era da IA.

Oito, o produto é conteúdo, cada um terá seu software exclusivo

"Antes você gastava uma hora escrevendo um artigo, agora você pode criar um App em uma hora. Quando a oferta é infinita, o App se torna como um vídeo curto no Douyin."

Tianrun expressou essa ideia de forma clara -

"Agora, o produto já é um tipo de conteúdo. No passado, você se expressava gravando no Douyin, escrevendo artigos. Agora, qualquer um pode criar um produto, o produto é a sua forma de expressão. Ele reflete a sua personalidade, suas percepções, as coisas que você se importa."

Durante a discussão com o professor Jialiang, surgiu uma versão mais extrema - "Depois que o custo de desenvolvimento se aproxima de zero, no futuro pode não ser mais 'uma pessoa escrevendo para todos', mas sim 'cada um terá seu software exclusivo'."

Quando o custo de desenvolvimento se aproxima de zero, 'fazer produtos' e 'publicar vídeos curtos' se tornam a mesma coisa.

Nove, acumular e depois explodir é a ideia de Lao Deng

"As universidades vão desaparecer, os hackathons serão a próxima universidade."

Tianrun fez uma declaração contundente - acumular e depois explodir é a ideia de Lao Deng.

No passado, se você queria alcançar D, precisava primeiro fazer A, depois B, e então C. Quer se tornar um programador? Primeiro estude CS na graduação, resolva problemas, entre em uma grande empresa e treine com um mentor, passe por dificuldades, lidere uma equipe - então você poderá corrigir bugs no OpenClaw.

"Essa lógica foi verdadeira por mil anos. Mas em apenas alguns meses, essas ideias já não se aplicam - e a maioria das pessoas ainda não percebeu."

A nova forma de aprendizado é JIT Learning - Just In Time, aprenda o que precisa quando precisa. Tianrun é um exemplo disso: quatro meses atrás, ele não sabia o que era PR, agora é um dos principais contribuidores do OpenClaw.

Quanto menos fardo histórico, menor o custo de mudança.

Dez, curiosidade, imaginação, coragem

Lex Fridman perguntou ao fundador do OpenClaw, Peter - "Por que você conseguiu, enquanto Manus e OpenAI não?"

"Eles são muito sérios? A verdadeira inovação é brincando."

Peter fez mais de 30 projetos antes de criar o OpenClaw. Ele não considera os projetos anteriores como falhas - sem aqueles 30, não haveria OpenClaw. Os pontos se conectaram.

Tianrun também tem a mesma mentalidade ao escrever código para o OpenClaw - "Eu acho que usar o OpenClaw para depurar o próprio OpenClaw é uma coisa muito legal e divertida. É como jogar um jogo e competir por classificação."

Em todas as reuniões de lagostas, Tianrun repetidamente mencionou três palavras -

Curiosidade - ter coragem de tocar, experimentar e brincar com coisas novas. Estar disposto a tocar aquelas coisas que você "não deveria tocar".

Imaginação - não apenas a imaginação sobre produtos, mas também a imaginação sobre suas próprias habilidades. Você deve acreditar que pode ver possibilidades que os outros não veem.

Coragem - não é a bravura de assumir riscos. Coragem é ter a ousadia de quebrar as ideias do passado. O que era considerado correto no passado pode não ser mais correto agora, apenas porque você não percebeu. "Pensar fora da caixa" antes era uma desvantagem, agora é uma vantagem. "Ter ideias espontâneas" antes era uma desvantagem, agora é a melhor qualidade.

Quando a IA pode resolver todos os 'comos', o maior valor do ser humano é definir o 'porquê'.

Espero que todos possam se tornar a pessoa que desejam ser.

As opiniões deste artigo são baseadas em diálogos e interações recentes em várias reuniões de lagostas, incluindo a festa de lagostas do Zhipu, a reunião de lagostas da Qiniu em Xangai, a mesa de jantar de Jin Qiu, e profundas conversas com Tianrun, Will, Nanchuan, William, Chen Caimao, Jialiang e outros amigos. Agradecemos a cada um que contribuiu com sabedoria na mesa.