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10万星开源AI助手Moltbot爆火作者揭秘AI编程新范式 爆火的开源个人AI助手Moltbot(原名Clawdbot)GitHub星标数突破10万,其开发者Peter Steinberger在深度访谈中分享了AI时代软件开发的革命性变革。这位奥地利技术创业者曾以超1亿欧元出售PSPDFKit股份,经历多年“减压期”后,因AI编程工具重归技术战场。 从自学少年到AI编程先锋 Steinberger的编程生涯始于14岁偶然接触电脑后的自学之路。他在早期工作中形成“使用感觉胜过行业标准”的理念,曾未告知管理层就将公司系统迁移到.NET技术栈。2010年左右,他重写崩溃的杂志阅读器应用,并将PDF模块独立为创业项目PSPDFKit,认为“无趣但极难”的领域更具长期价值。 作为非典型CEO,他长期亲自参与技术支持,优先回复最新工单,通过“5分钟内得到CEO回复”建立用户信任。但公司规模扩大后,他发现自己沦为“垃圾桶”式角色,最终出售股份离开技术圈。 AI编程:从写代码到系统构建 重新接触Claude Code等AI工具后,Steinberger发现软件构建逻辑已发生代际跃迁。他判断AI编程是“能力的放大器”,真正重点从逐行编码转向系统架构判断力。在开发Clawdbot时,他并行运行5-10个AI Agent协作,坦言:“我交付的代码我自己都不读的。” 他偏好OpenAI的Codex而非Claude Code,因前者会“安静地读代码10分钟”再动手,一次成功率更高。对于流行的MCP协议,他直言是“拐杖”,反而选择CLI方案利用模型天生擅长Bash命令的优势。 智能体工程的新范式 Steinberger将自身工作定义为智能体工程,强调建立反馈循环让Agent自动编译、测试并修正错误。这种模式下,开发者更像系统建造者,负责架构设计,AI负责实现。有趣的是,AI反而逼出更优质代码——为让模型自证正确,系统必须更模块化、可测试。 对于资深工程师的AI抵触,他指出三个常见错误:期待AI一次性写对、缺乏持续对话、不了解模型知识分布。他类比道,拒绝AI编程如同“仍用弹吉他的方式尝试钢琴”。 Steinberger的经历表明,AI时代代码正在贬值,而对系统的判断力和产品品味变得更具价值。这场变革本质是思维洗礼,唯有放下旧工具才能探索新构建方式。
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就在周四,AI领域又扔下一颗重磅炸弹。Anthropic发布了他们迄今为止最强的模型Claude Opus 4.6,这一次,枪口直接对准了金融研究——一个曾经被认为是高薪、高门槛、不可替代的黄金赛道。结果呢?消息一出,华尔街直接"腿软"了。FactSet股价一度暴跌10%,创下2020年3月以来的新低;汤森路透跌超8.5%,标普全球、穆迪、纳斯达克这些金融数据巨头无一幸免,股价纷纷走低。 这已经不是Anthropic第一次让华尔街"心惊肉跳"了。就在几天前,他们推出的法律服务工具已经引发了一轮软件股抛售潮。如今金融AI又来了,市场不禁要问:这些靠卖数据、卖研报、卖分析工具生存的公司,护城河还在吗? 我们先来看看这个Claude Opus 4.6到底能干些什么。据Anthropic官方介绍,这款模型能够检视企业数据、监管备案文件和市场信息,生成详细的金融分析报告。过去需要分析师团队耗时数天才能完成的活儿,现在可能只需要几分钟。更夸张的是,它现在直接集成进了Excel和PowerPoint,你可以在表格里扔给它一堆复杂数据,转眼就能生成一份排版精美的演示文稿,连字体和模板都能对齐。 但这还不是最吓人的。这次更新的核心亮点是"AI代理团队"功能。简单来说,你可以让多个AI像一支训练有素的团队那样协同工作:一个当"组长"负责任务拆解和协调,其他"组员"各自领活儿去干,它们之间还能互相发消息讨论技术细节,最后只把结果汇总给你。如果信不过,你还可以让它们互相"辩论",交叉验证结论。Anthropic的产品主管斯科特·怀特打了个比方:这相当于有一支才华横溢的人类团队为你打工。 华尔街的恐慌是有道理的。你看FactSet这家公司,财报里白纸黑字写着:他们的核心卖点是"AI驱动的金融智能平台"。可问题是,如果Anthropic能直接提供一个更强大的AI,FactSet的平台价值在哪里?这就好比有人免费发更好的渔具,谁还愿意花钱买你手里那根旧鱼竿? #anthropic #垂直模型 #agent #AI应用 #商业逻辑
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