这几天，Clawdbot实在是太火了。
一个能让你的电脑拥有智能的AI助手——可以发邮件、控制智能家居、甚至帮你发推特。
很多人在讨论它有多酷。但我还没有用，所以这不是个测评文章，也不是教程。
我好奇的是：这东西是谁做的？
于是我点进了创作者的GitHub主页。
然后我愣住了。
50多个项目（截图只看是一半）。 从2025年初到现在，不到一年时间。
Clawdbot只是其中之一。往下翻，他还做过管理API使用的vibemeter，让AI发推特的终端命令行，连sonos音响的终端控制器等等。
再看它的GitHub活跃时间线，从去年4月开始，大哥就是个coding疯子，越往后越疯狂。
再往下翻到他的人生哲学，和自己折叠起来的趣闻轶事。
我最喜欢他的一句话，是，把AI当做程序员的摇钱树（老虎机）。
我最受启发的一句话，是，同时运行3-6个项目。
AI那么快，只要想法跟得上，工作界面同时打开。
老虎机拉的多了，总能中“777“大奖。
所以我就开始研究这个大哥，想成为这么疯狂的人。需要什么技能。
我翻了他的blog，X，Github，总结了8条经验。
每一条我都把他的实操案例找出来了，不是空话。
一、同时运行”3-6“个AI项目，多开Claude是一种新时髦。
这就是他那个三天上线的项目vibemeter。
一块超宽的4K屏，上面铺满了claude，加上一个测试浏览器。
他在博客里说，自己当时六开Claude。（我最多双开，几开会不会成为一个梗呀）
一个跑lint检查、一个跑测试、一个做UI、一个加功能、一个修bug、一个做杂活。
3天，1个人，6个AI助手，发布了一个完整的Mac应用。
代码量：28,599行。
我还找到一张今年12月的，多开能力更夸张了。根本数不过来。
这让我有两个大启发，
第一，必须驾驭多开Claude的能力，AI在工作的时候，人不能闲着。况且一个窗口根本体现不出来AI的强大，也上不了速度。
第二，人驾驭终端（项目）界面的能力是可以被训练的。看Github的发布和窗口界面就能感受到。
二、超宽屏很重要！同时看到所有东西太重要了
https://steipete.me/posts/2025/optimal-ai-development-workflow
Peter在八月写过一篇文章，他试过各种IDE工具——VS Code、Cursor、Zed。
最后回归到最朴素的方案：简单、稳定、够用。
大屏幕 + Ghostty（终端） + Claude Code/CodeX（主力AI工具） + 极简工具（比如VS Code，只查不写代码） = 极致生产力。
三、让AI维护自己的"说明书"
800行规则文档，他一行都没写——全是AI写的
Peter有一个AGENTS.md文件，大约800行。
关键是：这800行不是他写的，是AI写的。
每次遇到问题，他就让AI记个笔记：
这不是我写的，是codex写的。每次出问题，我就让它在里面记个简短的笔记。
他把这个文件叫做"organizational scar tissue"（组织伤疤的集合）。
踩过的坑、偏好的模式、不要做的事……全在里面。下次AI就不会再犯。
他把这套规则开源了，5000多人在用。
链接：https://github.com/steipete/agent-rules
四、50%的Prompt是截图
我也非常喜欢用截图的形式，但我是因为懒，没想到误打误撞。
Peter说："I'd say at least 50% of my prompts contain a screenshot." （我估计至少50%的prompt里都带截图。）
Claude和Codex这类多模态大模型——它们本身就能"看懂"图片。
举个例子：
- 你截了一张UI的图，图里有个按钮写着"提交"
- 模型会在代码库里搜索"提交"这个字符串
- 然后直接找到对应的组件代码
这比你用文字描述"那个提交按钮的边距不对"要精准100倍。
所以他经常截个UI组件的图拖进去，说一句调下边距，或者重新设计一下。
很多时候这就能解决问题，或者改的比想要的还要更好。
而截图拖进终端只要2秒。
图片是最好的上下文，文字是最慢的沟通
五、在main分支直接工作！快且安全。
这条需要解释一下背景。
Git，就是代码的版本仓库。
就是我们普通人的“方案第一稿，方案第二稿，第三稿，最终稿1.0，最终稿2.0，最最最终稿，最最最终稿2.0，方案第一稿。”
所以程序员写代码，都会确认一个没问题的版本。
开一个分支写新功能，写完了再合并。
万一bug了，还有个能跑的。
这是程序员几十年来的"安全习惯"。
但Peter的做法是：直接在原始代码main主干道上写。
现在都有AI了，写代码快、改代码也快、出错了秒改——那还费劲搞分支干嘛？
六、最后推荐一下Peter的blog，很值得读。
我推荐看的三篇：
Peter最新的AI工作流：https://steipete.me/posts/2025/shipping-at-inference-speed
不废话的AI工程指南：https://steipete.me/posts/just-talk-to-it
三天发布Vibe Meter完整拆解：https://steipete.me/posts/2025/vibe-meter-monitor-your-ai-costs
写在最后
研究Peter这几天，我最大的感受是：
AI时代的创作者，核心能力不是"会写代码"，而是"会指挥AI"。
就像他说的：
- 把AI当老虎机，多拉几次
- 截图就是最好的上下文
- 发布比完美更重要
这些听起来简单，但组合在一起，就是50+个项目的产出。
我自己也正在学习用AI做开发。但看完Peter的工作流，我发现自己还差得远。
我的目的，第一，知道它做什么事儿了。学会什么
