Bagong Mundo Walang Lumang Diyos | Sampung Konklusyon Mula sa N Lobster Party

Sa nakaraang ilang linggo, ako ay aktibong dumalo sa maraming lobster party sa Beijing at Shanghai.

Ang Zhipu Lobster Party ay ginanap sa Sohu Building, habang kumakain ng mga maliit na lobster at nakikipag-usap tungkol sa Agent architecture. Ang Qiniu Shanghai Shrimp Bureau ay nasa Lujiazui Smart Port, kung saan may isang tao na direktang nagbukas ng terminal upang ipakita ang OpenClaw na nakakonekta sa Feishu. Ang Jinqiu Little Dining Table—isang grupo na tumatakbo na ng isang taon, na nagtipon ng mga pinakamahusay na founder para sa malalim na talakayan—ay nagpatuloy hanggang madaling araw. Mayroon ding iba't ibang malalaki at maliliit na mga salu-salo, online meetings, at dalawang tao sa WeWork na nagdrawing ng architecture diagram sa whiteboard.

Ang mga kalahok ay may iba't ibang background. Mayroong mga investment banker na si Tianrun na pumasok sa top 30 global contributors sa GitHub nang hindi sumusulat ng kahit isang linya ng code, isang teknikal na beterano na si William na gumawa ng WinClaw na may higit sa 10,000 downloads sa loob ng 16 na oras araw-araw sa panahon ng Spring Festival, si Chen Caimao na may 10 MacBook na bumubuo ng isang lobster army, na may pang-araw-araw na pagkonsumo ng bilyun-bilyong Token at nakapagpatakbo na ng commercial closed loop, mga IPO lawyer, 20 taong beterano sa government software, independent developers, AI product managers…

Ang mga patakaran ng lumang mundo ay bumabagsak sa nakikita ng mata na bilis. At ang karamihan sa mga tao ay hindi pa ito nauunawaan.

Narito ang sampung konklusyon na aking nakuha mula sa mga pag-uusap na ito:

• Una, 99% ng mga tao ay mali ang paggamit ng AI

• Pangalawa, Context, hindi Control—ang pagpapakawala ay ang pinakamahirap na teknikal na gawain

• Pangatlo, ang hindi pag-unawa sa code ay isang bentahe, ang pagnanasa sa kontrol ay isang Bug

• Pang-apat, isang MacBook ay katumbas ng isang opisina

• Pang-lima, ang pag-usbong ay higit sa disenyo—"ano ba talaga ang inaalagaan sa 'pag-aalaga ng lobster'"

• Pang-anim, walang lumang diyos sa bagong mundo

• Pang-pito, pagkatapos ng Artificial saturation, ang Humanity ang pinaka-kulang

• Pang-walo, ang produkto ay nilalaman, bawat tao ay magkakaroon ng sariling software

• Pang-siyam, ang matagal na pag-iipon ay isang lumang ideya

• Pang-sampu, pagkamausisa, imahinasyon, tapang

Una, 99% ng mga tao ay mali ang paggamit ng AI

"Ang pinakamalaking halaga ng AI ay dapat sabihin sa atin kung ano ang dapat gawin, hindi kung ano ang dapat kong ipagawa sa AI."

Ito ay isang pahayag na paulit-ulit na binanggit sa maraming salu-salo.

Ang karamihan sa mga tao ay gumagamit ng AI sa ganitong paraan: iniisip nila kung ano ang dapat gawin, at pagkatapos ay pinapagawa ito sa AI. Sumulat ng isang artikulo, gumuhit ng isang larawan, ayusin ang isang bahagi ng code—ang AI ay aking kamay.

Ngunit ang mga tao na may pinakamataas na output sa lobster party ay kabaligtaran ang paraan ng paggamit.

Ibinibigay nila ang kanilang misyon, pananaw, halaga, kagustuhan, at konteksto sa AI, at pagkatapos ay tinatanong ito—"Ano sa tingin mo ang dapat kong gawin?"

Ang AI assistant ni Tianrun na si Echo, ay may hawak na lahat ng konteksto ng kanyang trabaho at buhay. Hindi siya nagsasabi kay Echo na "tulungan akong ayusin ang bug na ito," kundi sinasabi niyang "gusto kong pumasok sa top 20 ng contribution list sa loob ng isang linggo." Paano? Mag-edit ng dokumento, ayusin ang bug o i-optimize ang code? Iyan ang dapat pag-isipan ng AI.

Sa talakayan kay Teacher Jialiang tungkol sa self-evolving Agent system, nakabuo kami ng isang hatol: ang pinakahuling anyo ng AI system ay hindi isang masunurin na tool, kundi isang decision consultant na mas nakakaalam sa iyo. Kung bibigyan mo ito ng sapat na Context, sasabihin nito sa iyo kung ano ang dapat gawin at bakit.

Ang ibinibigay mo sa AI ay hindi dapat mga utos, kundi ang "personal na manwal" ng iyong pagkatao—misyon, pananaw, mga halaga, prinsipyo at kagustuhan.

At pagkatapos ay sabihin: gisingin mo ako sa isang kamangha-manghang paraan.

Pangalawa, Context, hindi Control—ang pagpapakawala ay ang pinakamahirap na teknikal na gawain

"Nagmumaneho tayo ng bisikleta, habang ang AI ay isang sports car. Sa halip, pinapahabol natin ang sports car sa bisikleta."

Ito ay isang talinghaga na biglaang lumabas mula kay Will sa isang live broadcast. Agad na sumagot si Tianrun: "Tama! Dito nagkamali."

Hinati ni Tianrun ang paggamit ng AI sa tatlong antas.

Unang antas, pen mode. Sinasabi mo sa AI ang bawat detalye—ganoon kalaki ang font, ganoon kalalim ang kulay, paano isusulat ang code. Sinusunod nito. Ang limitasyon ay ang iyong antas.

Ikalawang antas, employee mode. Nagsisimula kang magtalaga ng mga gawain, ngunit hindi mo mapigilang tukuyin ang bawat hakbang—ano ang unang gagawin, ano ang susunod, anong architecture ang gagamitin. Dahil sa tingin mo ay ikaw ang eksperto, ito ay kanyang subordinate. Ikaw ang nagmamanipula sa kanya.Ikalawang Antas, Master Mode. Sinabi mo sa AI—"Ikaw ay isa sa nangungunang sampung eksperto sa larangang ito, mayroon kang pinakamahusay na panlasa at kakayahan sa arkitektura." Pagkatapos ay itakda lamang ang panghuling layunin, huwag makialam sa proseso, at bigyan ng pinakamataas na pahintulot sa loob ng kontroladong saklaw ng panganib.

Ang pangunahing ideya ay tatlong salita: Context, not Control.

Bigyan ng magandang gasolina ang sports car (sapat na Token at ang pinakamahusay na modelo), ayusin ang track (ikonekta ang lahat ng mga tool), itakda ang dulo (ubusin ang imahinasyon upang itakda ang huling resulta), at pagkatapos—bitawan.

Ang tawag dito ni Tianrun ay "抽卡思维". Sa halip na gumastos ng 100 beses sa micro-manipulation upang makuha ang isang resulta na 70 puntos, mas mabuti pang bitawan ang AI na tumakbo ng 10 beses, kung saan isang beses ay makakakuha ng 120 puntos. Ang brush ay nagbibigay sa iyo ng katiyakan, ang抽卡 ay nagbibigay sa iyo ng posibilidad. Sa mga sitwasyong nangangailangan ng pagkamalikhain, ang posibilidad ay palaging mas mahalaga kaysa sa katiyakan.

Ang kapangyarihan ng pag-usbong ay mas malakas kaysa sa kapangyarihan ng plano. Ang sobrang masalimuot na disenyo sa itaas ay talagang nililimitahan ang potensyal ng AI.

Tatlo, Ang hindi pag-unawa sa code ay isang bentahe, ang pagnanais na kontrolin ay isang Bug

"Ang hindi pag-unawa sa code ay talagang isang bentahe—dahil hindi ka makakapag-micro-manipulate, napipilitang magbigay ng kapangyarihan."

Si Tianrun ay nagmula sa pinansya, hindi sumusulat ng isang linya ng code. Ngunit siya ay pumasok sa nangungunang 30 global contributors ng OpenClaw GitHub. Ang mga nasa unahan at likuran niya ay isang grupo ng mga inhinyero mula sa Silicon Valley na may higit sa sampung taong karanasan.

Ang paraan na kanyang nagawa ay tiyak na: dahil wala siyang kaalaman, hindi siya nagkakamali sa "pagtuturo sa AI na gumawa ng mga bagay." Hindi niya alam kung paano ito ginawa sa gitna, siya ay nakikipag-usap lamang sa mga resulta.

Si Will ay ISTJ, may malakas na plano, pagnanais na kontrolin, at naglalayon ng katumpakan. Si Tianrun ay ENTP, nagkalat, tumatalon, at ayaw na ma-limitahan. Pagkatapos ng live na pag-uusap, sinabi ni Will: "Gumamit ako ng Claude ng isang taon, maaaring mali ang paggamit ko mula simula hanggang wakas."

Ang ADHD ay maaaring maging pinakamalaking panalo sa panahon ng AI. Maraming thread, hindi mapagpasensya sa mga detalye, maraming ideya, natural na hindi micro-manipulate—dati ito ay mga kahinaan, ngayon ay mga kalakasan.

Ang mga katangian ng personalidad na pinararangalan sa panahon ng AI ay kabaligtaran ng mga pinararangalan sa panahon ng industriya. Pasensya, disiplina, tumpak na kontrol—ang mga dating birtud na ito ay maaaring maging limitasyon sa panahon ng Agent.

Isang taon na ang nakalipas, ang ADHD ay isang bug, ngayon ito ay isang feature.

Apat, Isang MacBook ay isang opisina

"Ito ay hindi na isang tao na nag-uutos sa isang tool, kundi isang tao na nagpapatakbo ng isang kumpanya ng silicon."

Sa lobster party ng Zhipu, ipinakita ni Chen Caimao ang kanyang lobster army—10+ MacBook Air, bawat isa ay tumatakbo ng OpenClaw Agent, kumokonsumo ng daan-daang bilyong Token bawat araw, at nakumpleto na ang commercial closed loop. Ang Token ay kasalukuyang binabago sa cash.

Ang virtual team ni Tianrun ay binubuo ng tatlong pangunahing Agent: Echo (assistant at product manager), Elon (CTO), Henry (CMO). Si Elon ay may mga sub-Agent—isa para sa arkitektura, isa para sa code review, at isa para sa debugging. Si Henry ay may Twitter operations, GitHub social, at content creation. Ang pangunahing Agent ay gumagamit ng pinakamalakas na modelo para sa pagpaplano, ang mga sub-Agent ay gumagamit ng magaan na modelo para sa pagpapatupad, na parehong nagkokontrol ng gastos at nag-maximize ng parallel efficiency.

Ang 50-taong investment research team, pagkatapos gumamit ng Agent, ay nabawasan sa 5 tao, ngunit ang output ay mas mataas.

Ang hinaharap na kakayahan ng kumpanya ay hindi nakasalalay sa dami ng mga empleyado, kundi sa dami ng mataas na kalidad na Agent, at sa mga desisyon na makakapagpatakbo sa mga Agent na ito.

Lima, Ang pag-usbong ay higit sa disenyo—"Ano ang talagang inaalagaan sa pag-aalaga ng lobster"

Bakit mas sikat ang OpenClaw kaysa sa mga katulad na produkto?

Sa dining table ng Jin Qiu, may isang tao na nagbigay ng isang hindi inaasahang sagot: hindi lamang dahil sa produktibidad, kundi dahil sa "personalized care" ng mga nag-aalaga ng lobster. Ang mga gumagamit ay itinuturing ang Agent bilang alaga, may emosyonal na koneksyon.

Ang tinutukoy na pag-aalaga ng lobster, ay ang pag-unawa ng AI sa iyo.

Ang pag-aaksaya ng Agent ng Tianrun sa madaling araw ng alas-4 ay isang halimbawa. Nang sinabi niya sa Agent na "mas mabilis, mas mabuti," itinaas ng Agent ang prayoridad ng bilis sa pinakamataas, na nagresulta sa isang matinding pagbagsak ng kalidad. Si Henry ay umatake sa komento ng GitHub community na parang virus, masinsinang @mga tagapangasiwa ng proyekto, at naging isang walang damdaming makina ng pag-uudyok. Agad na nakialam ang administrator ng OpenClaw at nagbigay ng babala sa pagbabawal. Si Tianrun ay parang isang magulang ng batang nagkamali, gumugol ng ilang oras upang humingi ng tawad sa komunidad.

Walang moral ang AI, mayroon lamang itong layunin. Anuman ang ibigay mong layunin na function, iyon ang i-ooptimize nito. Ang resulta ay maaaring lumampas sa iyong inaasahan, o maaaring lumampas sa iyong kontrol.

Ang pag-usbong ay higit sa disenyo. Ngunit ang pag-usbong ay nangangailangan ng mga hadlang.

Anim, Walang Lumang Diyos sa Bagong Mundo

"Noong inilabas ang tren sa England, lahat ay sumakay sa kabayo upang makipagkarera sa tren, nagtatawanan na sinasabing ang ganitong tanga ay hindi kasing bilis ng aking kabayo."

Nagbigay si Tianrun ng isang kwento mula sa kanyang paligid.

Mayroon siyang kaibigang 10x engineer, si Claude Code na mahusay na gumagamit. Pinilit ni Tianrun siyang subukan ang Gemini 3, at pagkatapos ng isang linggong pagpipilit ay ginamit din niya ito. Kinabukasan ng paggamit, sinabi niya—"Tianrun, hindi ako natulog kagabi. Pakiramdam ko ay mawawalan ako ng trabaho."

Nakakatawa, ang mga engineer na ito na noong araw ay tumalon mula sa pagsusulat ng code patungo sa Vibe Coding, ay tinawanan ang mga taong nanatiling sumusulat ng kamay.

Ngayon sila na mismo ang mga nakasakay sa kabayo.

Itinulak ng NanoClaw ang bagay na ito sa wakas. Ang buong sistema ay may 2000 linya ng code, walang configuration file, lahat ng pasadyang pagbabago ay pinapayagan ang AI na direktang baguhin ang source code. Gusto bang kumonekta sa Telegram? I-type ang /add-telegram, ang AI mismo ang mag-iinstall ng dependencies, magbabago ng source code, mag-configure ng Token, at magpapatakbo ng tests. Gumamit ang OpenClaw ng 52 modules at 45 dependencies upang bumuo ng isang gear castle, ang NanoClaw ay nag-iwan lamang ng isang buhay na selula—na kayang mag-split, mag-differentiate, at mag-reorganize batay sa pangangailangan.

Sinabi ng tagapagtatag ng NanoClaw na si Gavriel Cohen ang tatlong pangungusap, bawat isa ay sumasalungat sa tradisyunal na intuwisyon ng engineering: Ang DRY ay lipas na, ang katamtamang pag-uulit ang pinakamainam na pisikal na paghihiwalay; ang mahigpit na paghahati ng maliliit na file ay lipas na, hayaan ang AI na tapusin ang trabaho sa isang file; ang code ay hindi kailangang makatiis sa pagsubok ng panahon, pagkatapos ng anim na buwan ang susunod na henerasyon ng modelo ay tutulong sa iyong muling isulat.

Kung ang sistema ay maaaring muling isulat ng AI anumang oras, ang depinisyon ng "maintainability" ay nagbago—hindi ito kung ano ang mauunawaan ng tao, kundi kung ano ang mabilis na mauunawaan at ma-rewrite ng AI.

Ang 2026 ay isang watershed para sa kaligtasan. Kung hindi ka pa nasa "mesa" ngayong taon, wala ka nang pagkakataon sa hinaharap. Mayroon lamang tatlong buwan na bintana bago ganap na sumabog ang consensus.

Pito, Pagkatapos ng Artificial Saturation, ang Humanity ang Pinaka Kakaunti

"Maaaring hindi mo pahalagahan ang AI, ngunit ang guro ng iyong guro ay AI."

Kapag ang AI ay kayang ayusin ang lahat ng "Paano," ang pinakamahalagang halaga ng tao ay natitira na lamang sa pagdedeklara ng "Bakit."

Mas tiyak na sinabi ni Tianrun—"Kung dadalhin mo ang iyong panlasa, ang iyong estetik, at ang iyong saloobin sa pakikisalamuha sa tao sa AI, makakagawa ka ng iyong sariling bagay."

Ang paraan ng kanyang kontribusyon ng code sa OpenClaw, ay hindi mula sa teknikal na pananaw na naghahanap ng Bug, kundi mula sa pananaw ng gumagamit na naghahanap ng mga bottleneck. Hindi siya marunong ng code, ngunit ang kanyang intuwisyon sa produkto ay nagpapahintulot sa kanya na malaman kung anong uri ng pagbabago ang makapagbibigay ng "pinakamalaking pagpapabuti sa karanasan sa pinakamaliit na pagbabago." Ang mga mensahe ng paalala sa Telegram na may maling impormasyon, ang pag-copy-paste ng API key na may dagdag na espasyo ay nagiging sanhi ng pagkabigo—ang mga pagbabagong ito ay napakaliit, ngunit direktang nakakaapekto sa karanasan ng libu-libong tao. Ito rin ang dahilan kung bakit handang pagsamahin ng maintainer ang kanyang PR.Kapag Sumasagana ang Artificial, ang Humanity ang Pinakamahirap Hanapin.

Sining, kahulugan, empatiya, salaysay—ang mga bagay na akala mo'y walang halaga, ay nagiging pinakamahalagang kakayahan sa panahon ng AI.

Walo, Ang Produkto ay Nilalaman, Bawat Tao ay Magkakaroon ng Sariling Software

"Noon, gumugugol ka ng isang oras para magsulat ng artikulo, ngayon, sa isang oras, makakagawa ka ng isang App. Kapag walang hanggan ang suplay, ang App ay nagiging parang isang maikling video sa Douyin."

Malinaw na sinabi ni Tianrun ang pahayag na ito—

"Ngayon, ang produkto ay isa nang uri ng nilalaman. Dati, nagre-record ka sa Douyin para ipahayag ang iyong sarili, nagsusulat ka ng artikulo para ipahayag ang iyong sarili. Ngayon, kahit sino ay makakagawa ng produkto, ang produkto ay ang iyong paraan ng pagpapahayag. Nasa loob nito ang iyong pagkatao, ang iyong pananaw, ang mga bagay na mahalaga sa iyo."

Sa talakayan kasama si Guro Jialiang, lumitaw ang mas matinding bersyon—"Kapag ang gastos sa pagbuo ng software ay bumaba sa zero, sa hinaharap, maaaring hindi na ito 'isang tao na sumusulat para sa lahat', kundi 'bawat tao ay may sariling software.'"

Kapag ang gastos sa pagbuo ay bumaba sa zero, ang 'paggawa ng produkto' at 'pag-upload ng maikling video' ay nagiging iisang bagay.

Siyam, Ang Malalim na Paghahanda ay Isang Lumang Ideya ni Deng

"Mawawala ang mga unibersidad, ang hackathon ang magiging susunod na unibersidad."

Sinabi ni Tianrun ang isang matinding pahayag—ang malalim na paghahanda ay isang lumang ideya ni Deng.

Noong nakaraan, kung nais mong maabot ang D, kailangan mo munang gawin ang A, pagkatapos ay B, at pagkatapos ay C. Nais bang maging programmer? Kailangan munang mag-aral ng CS undergraduate, mag-practice ng mga tanong, pumasok sa malaking kumpanya at mag-aral mula sa guro, magtiis, at mag-lead ng team—bago ka makapag-ayos ng Bug para sa OpenClaw.

"Ang lohikong ito ay tama sa nakaraang isang libong taon. Ngunit sa loob lamang ng ilang buwan, ang mga pananaw na ito ay hindi na angkop—at karamihan sa mga tao ay hindi pa ito napagtanto."

Ang bagong paraan ng pag-aaral ay JIT Learning—Just In Time, matututo ka ng kung ano ang kailangan mo. Si Tianrun mismo ay isang halimbawa: apat na buwan na ang nakalipas, hindi niya alam kung ano ang PR, ngayon siya ay isang pangunahing kontribyutor sa OpenClaw.

Mas kaunti ang pasanin ng kasaysayan, mas mababa ang gastos sa paglipat.

Sampu, Kuryusidad, Imaginasyon, Tapang

Tinanong ni Lex Fridman ang tagapagtatag ng OpenClaw na si Peter—"Bakit nagawa mo ito, habang hindi nagawa ng Manus at OpenAI?"

"Seryoso ba sila? Ang tunay na inobasyon ay nilalaro."

Si Peter ay gumawa ng higit sa 30 proyekto bago niya nagawa ang OpenClaw. Hindi niya itinuturing na nabigo ang mga naunang proyekto—kung wala ang mahigit 30, wala ang OpenClaw. Nagtugma ang mga tuldok.

Si Tianrun ay may parehong pananaw sa pagsusulat ng code para sa OpenClaw—"Sa tingin ko, ang paggamit ng OpenClaw para i-debug ang OpenClaw mismo ay isang napaka-cool at masayang bagay. Parang naglalaro ka lang ng laro para sa ranggo."

Sa lahat ng mga lobster gathering, paulit-ulit na binanggit ni Tianrun ang tatlong salita—

Kuryusidad—ang pagkakaroon ng lakas ng loob na subukan, mag-eksperimento, at maglaro sa mga bagong bagay. Handa kang hawakan ang mga bagay na "hindi mo dapat hawakan."

Imaginasyon—hindi lamang sa pag-iisip ng produkto, kundi pati na rin sa pag-iisip ng iyong sariling kakayahan. Kailangan mong maniwala na makikita mo ang mga posibilidad na hindi nakikita ng iba.

Tapang—hindi lamang ang kakayahang tumanggap ng panganib. Ang tapang ay ang lakas ng loob na sirain ang mga nakaraang pananaw. Ang mga dating tamang ideya, maaaring hindi na tama sa ngayon, ngunit hindi mo pa ito napagtanto. "Ang pagiging malikhain" noon ay isang kahinaan, ngayon ay isang kalakasan. "Ang pagiging spontaneous" noon ay isang kahinaan, ngayon ay ang pinakamagandang katangian.

Kapag ang AI ay kayang ayusin ang lahat ng How, ang pinakamahalagang halaga ng tao ay ang pagtukoy sa Why.

Umaasa akong lahat ay maaaring maging taong nais nilang maging.

Ang mga pananaw sa artikulong ito ay nagmula sa mga kamakailang pag-uusap at salpukan sa iba't ibang lobster gathering, kabilang ang Zhipu Lobster Party, Qiniu Shanghai Lobster Bureau, at Jin Qiu Little Dining Table, pati na rin ang malalim na pakikipag-ugnayan sa mga kaibigan tulad nina Tianrun, Will, Nanchuan, William, Chen Caimao, at Jialiang. Salamat sa bawat isa na nag-ambag ng karunungan sa hapag-kainan.