Ich selbst lese nicht einmal den Code, den ich abgegebe. Lass Clawdbot auf 100.000 Sterne zusteuern. Der Autor enthüllt die Hintergründe der Entwicklung.
Nach Berichten von Zhidongxi am 30. Januar hat sich der Open-Source-Persönliche-AI-Assistent Moltbot (früher Clawdbot) kürzlich zu einem der heißesten Projekte in der AI-Community entwickelt. Als eigenständiges Projekt eines Einzelentwicklers ist die Suchnachfrage nach Moltbot sogar höher als die nach ähnlichen Produkten von führenden AI-Spielern wie Cowork. Die Anzahl seiner GitHub-Sterne hat sogar die Marke von 100.000 überschritten und nähert sich legendären Open-Source-Projekten wie Next.js.
▲ Veränderung der Anzahl der GitHub-Sterne von Moltbot (Quelle: Plattform X)
Der Entwickler hinter Moltbot, Peter Steinberger, hat auch nach dem Durchbruch des Projekts häufig Interviews gegeben. Gestern hat er in einem fast zweistündigen tiefgehenden Podcast seine Überlegungen zur Softwareentwicklung in der AI-Ära ausführlich analysiert.
Steinbergers technische Karriere begann, als er vierzehn Jahre alt war. Ein zufällig auftauchendes Computer eröffnete ihm den Weg zum Selbststudium des Programmierens. In seiner ersten Arbeit hat er das gesamte Technologie-Stack der Firma ohne vorherige Genehmigung neu strukturiert. Auch in dieser Phase hat er eine Schlüsselurteil gebildet: Das Benutzergefühl ist wichtiger als die Branchenstandards.
Später gründete Steinberger ein Unternehmen und verkaufte schließlich seine Anteile an der PDF-Technologie-Firma PSPDFKit für über 100 Millionen Euro. Nach seiner finanziellen Unabhängigkeit hat der ehemalige Technikenthusiast beschlossen, jeglichen Kontakt mit Code zu unterbrechen und ist in eine lange „Entspannungsphase“ eingetreten. Dieser Zustand hat sich erst geändert, als er wieder vor einem Computer saß und auf neue Generationen von AI-Programmiertools stieß.
Als Steinberger zurückkehrte, stellte er fest, dass sich die Programmierwelt grundlegend verändert hatte. Er erkannte schnell, dass die Logik des Softwarebaus sich von der zeilenweisen Eingabe von Code hin zu einem geflechtartigen Systemaufbau verlagert hat.
Beim Entwickeln des neuen Projekts Clawdbot koordiniert er gleichzeitig 5 - 10 AI-Agenten. In seiner Ansicht ist die AI-Programmierung ein „Kraftverstärker“. Früher war die Programmierarbeit genauso langweilig wie die Arbeit eines Installateurs. Die neue Paradigma der AI-Programmierung lässt ihn nicht mehr in Details zu verstricken, sondern konzentriert seine Energie auf die modulare Gestaltung, die automatische Tests und die Systemarchitektur. Er gesteht ein: „Ich lese den Code, den ich abliefer, selbst nicht.“
Angesichts des Widerstands vieler erfahrener Ingenieure gegen die AI meint Steinberger, dass das wirkliche Geheimnis darin besteht, einen Feedback-Kreislauf zu etablieren. Das heißt, der Agent sollte in der Lage sein, automatisch zu kompilieren, zu testen und Fehler selbst zu beheben, anstatt darauf zu hoffen, dass er alles auf Anhieb richtig macht.
Er vergleicht es mit folgendem: Diejenigen, die glauben, dass die AI nicht in der Lage ist, komplexe Logiken zu verarbeiten, versuchen es so, als wollten sie eine Gitarre auf einer Klavier spielen. Dank der AI hat nicht nur die Qualität des Codes nicht nachgelassen, sondern es hat sich sogar eine bessere, modularere Architektur entwickelt, weil das Modell die Notwendigkeit hat, sich selbst zu rechtfertigen.
Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten Inhalte des neuesten Interviews mit Steinberger:
01. Der Wert von Software hängt vom „Benutzergefühl“ ab
Steinberger wurde auf dem Land in Österreich geboren. Ein zufälliges Ereignis hat ihn mit der Technologie in Kontakt gebracht. Als er vierzehn war, kamen Touristen in die Gegend, und einer von ihnen hatte ein Computer mitgebracht.
Das war Steinbergers erster Kontakt mit einer Maschine, die durch Befehle und Logik gesteuert werden konnte. Er war schnell fasziniert und überredete seine Mutter, ihm ein Computer zu kaufen. Seitdem hat er jahrelang selbstständig gelernt und praktiziert.
In dieser Phase gab es keine systematische Ausbildung. Steinberger sagt, er habe eher „herumexperimentiert“. Er hat Skripte geschrieben, Websites erstellt, Spiele gespielt und modifiziert. Er erinnert sich, dass eines seiner ersten Projekte darin bestand, ein altes DOS-Spiel aus der Schule zu stehlen, ein Kopierschutzprogramm für die Diskette zu schreiben und es dann weiterzuverkaufen.
Während seines Studiums musste Steinberger aufgrund der begrenzten finanziellen Möglichkeiten seiner Familie die Studiengebühren selbst tragen. Die Ferien galten nicht als Ruhepause, sondern als Vollzeitjob. Im Vergleich zu seinen Altersgenossen war er früher in einen langfristigen, intensiven Arbeitsrhythmus eingetreten.
Seine erste offizielle Arbeit war in Wien und sollte ursprünglich nur ein kurzer Übergang zwischen der Militärdienstzeit und dem Studium sein, dauerte aber fast fünf Jahre. Am ersten Arbeitstag bekam er ein dickes Buch über die Microsoft Foundation Classes, aber er hat diesen Technologie-Stack verworfen und stattdessen .NET verwendet.
Dies hat sich auch zu seiner frühesten und markantesten Arbeitsweise entwickelt: Offiziell folgt er den Anweisungen der Organisation, in Wirklichkeit handeln aber nach eigenen Überlegungen. In dieser Firma hat er Teile des Systems ohne vorherige Ankündigung auf den .NET-Technologie-Stack umgestellt. Erst Monate später hat er der Leitung mitgeteilt, dass er „einige Modernisierungsmaßnahmen“ vorgenommen habe, aber es war dann schon zu spät.
Obwohl in der Zeit von .NET 2.0 die Anwendungen langsam starteten, die Kompilierung lange dauerte und die Festplatte häufig gelesen und geschrieben wurde, hat er weiterhin Interesse an den unterliegenden Mechanismen gehabt und war bereit, Zeit in die Verbesserung der Details zu investieren. Diese Aufmerksamkeit für Details wurde in einem späteren Projekt noch verstärkt.
Um 2010 wurde der iPad eingeführt, und Magazine-Apps wurden zu einem beliebten Startup-Thema. Ein Team hat ihn gebeten, einen Magazine-Reader zu reparieren, der häufig abstürzte. Nach der Überprüfung des Codes hat er festgestellt, dass das Problem nicht auf lokale Mängel zurückzuführen war, sondern auf eine unkontrollierte Gesamtstruktur: Der Code war stark zentralisiert und eng verzahnt, und es gab fast keine Wartbarkeit.
Nachdem er den Reparaturansatz verworfen hatte, hat er sich entschieden, die App neu zu schreiben und hat die ursprünglich für sechs Monate geplanten Arbeit in zwei Monaten abgeschlossen. Anstatt des Apple-PDF-Renderers hat er einen eigenen entwickelt und das Problem der PDF-Rendering systematisch gelöst. Schließlich konnte diese App auch bei extrem begrenztem Arbeitsspeicher große Dokumente laden.
Nach Abschluss des Projekts hat er die PDF-bezogenen Code-Module unabhängig gemacht. Zuerst waren sie nur für Freunde zugänglich, später hat er versucht, sie als Komponenten zu verkaufen, und der Erlös hat seinen Gehalt aus der Vollzeitbeschäftigung übertroffen. Einige Monate später hat die Firma ihn aufgefordert, zwischen seiner Arbeit und seinem persönlichen Projekt zu wählen.
Steinberger hat sich entschieden, sich voll und ganz diesem Projekt zu widmen. Er meint, dass PDF ein „langweiliges, aber äußerst schwieriges“ Gebiet ist, und genau deshalb hat es langfristigen Wert. Diese Einschätzung hat schließlich den Ausgangspunkt für sein Startup-Projekt PSPDFKit gebildet. Gleichzeitig hat er auch erkannt, dass der Wert von Software mehr im endgültigen „Benutzergefühl“ liegt als in Normen, Standards oder Autoritäten.
02. Lange persönliche Beteiligung an der technischen Unterstützung, Müdigkeit über die Rolle als „Mülleimer“ und anschließender Verkauf der Anteile
Zu Beginn der Gründung des Unternehmens hat Steinberger erkannt, dass es in seinem Heimatland Österreich schwierig wäre, das benötigte Ingenieurstalent zu finden. Daher war PSPDFKit von Anfang an ein Remote-first-Unternehmen, das später in ein Hybridmodell überging. Mit der Zunahme der Teamgröße von dreißig auf sechzig bis siebzig und schließlich fast zweihundert Personen hat auch die Organisationskomplexität zugenommen.
Steinberger ist kein typischer CEO. Er hat nie aktiv nach einer Managementposition gestrebt und hat seine Hauptenergie immer auf das Schreiben von Code, das Lösen technischer Probleme und die Produktentscheidungen gelegt. Vertrieb, Geschäftsentwicklung und Betrieb wurden an andere Partner und Führungskräfte übertragen.
PDF ist ein relativ komplexes technisches Gebiet. Steinberger gibt ein Beispiel: Die Links in einem PDF-Dokument. Die ursprüngliche Designannahme war, dass ein Dokument hunderte von Links enthalten könnte. Aber einmal hat ein wichtiger Kunde eine PDF-Datei mit fünftausend Seiten eingereicht, wobei jede Seite über hundert Links hatte, insgesamt also über fünfhunderttausend Links. Das ursprüngliche Datenmodell war bei dieser Größe völlig unbrauchbar.
Genau diese Art von Problemen hat Steinberger am liebsten gelöst. Er hat lange Zeit persönlich an der technischen Unterstützung beteiligt und die Tickets bewusst rückwärts bearbeitet, indem er zuerst die neuesten Probleme beantwortet hat.
Seine Logik ist einfach: Eine Antwort des CEO innerhalb von fünf Minuten erzeugt ein starkes Vertrauen bei den Entwicklern. Diese Art der „direkten Unterstützung durch den Gründer“ hat zwar die Wachstumsgeschwindigkeit des Unternehmens begrenzt, aber die Bindung zwischen Produkt und Benutzer verstärkt.
Mit dem Eintritt des Unternehmens in die Wachstumsphase hat sich der Arbeitsinhalt jedoch von der „Lösung von Problemen“ hin zur „Wartung des Systems“ verlagert. Die Organisationsreibung, die durch die Vergrößerung der Mitarbeiterzahl entstanden ist, hat sich zunehmend bemerkbar gemacht. Steinberger hat festgestellt, dass er immer mehr Zeit damit verbracht hat, Konflikte zu vermitteln, Risiken zu übernehmen und die Stimmung zu stabilisieren.
Er beschreibt es so: Der CEO ist wie ein „Mülleimer“: Alles, was andere nicht bewältigen können, landet schließlich bei ihm. Die langfristige intensive Arbeit ohne Wochenenden, zusammen mit den inneren Konflikten über die Unternehmensrichtung und die Managementweise, haben schließlich zu einer deutlichen Erschöpfung geführt.
Nachdem er seine Anteile an PSPDFKit für etwa 100 Millionen Euro verkauft hat, hat er fast vollständig die technische Welt verlassen. Eine Zeit lang hat er keine Blogs mehr geschrieben und selten den Computer eingeschaltet. Es war ein langer Entspannungsprozess. Er hat sich kompensatorisch an Partys und sozialen Aktivitäten beteiligt und hat sogar einige Monate lang keine Vorstellung davon gehabt, was er als Nächstes tun sollte.
Für ihn war es nicht das Austreten, was schwierig war, sondern das Wiederfinden der Motivation nach dem Erfolg.
03. „Ich lese den Code, den ich abliefer, selbst nicht.“ Urteilsvermögen und Geschmack sind wertvoller
Einige Jahre später hat Steinberger wieder vor einem Computer gesessen. In diesem Prozess hat er erstmals systematisch mit der neuen Generation von AI-Programmiertools, Claude Code, in Kontakt gekommen. Da er die Anfangsphase verpasst hat, hat er direkt die Version mit erhöhter Leistung erlebt. Diese Erfahrung hat ihn stark beeindruckt.
Er hat allmählich erkannt, dass der Widerstand beim Softwarebau rapide abnimmt und dass es nicht mehr darum geht, Code zu schreiben, sondern um das Urteilsvermögen und den Geschmack auf Systemebene. Die Fähigkeit, zu beurteilen, ob die Struktur sinnvoll und die Richtung richtig ist, ist an sich eine Kernkompetenz.
Steinberger meint, dass der echte Wendepunkt in der AI-Programmierung diesen Sommer erreicht wurde. Die AI ist so stark geworden, dass Entwickler nun vollständige Softwaresysteme erstellen können, ohne selbst Code zu schreiben. Was ihn endgültig überzeugt hat, sind die in seiner Ansicht stark unterschätzten GPT-5.2 und Codex.
Er sagt direkt, dass die aktuellen Produkte von OpenAI im Vergleich zu dem noch weit verbreiteten Claude Code eine bessere Benutzererfahrung bieten. Fast jeder Prompt liefert direkt ein brauchbares Ergebnis. In komplexen Projekten hält er Codex für deutlich überlegen gegenüber Claude Code. Der Unterschied liegt hauptsächlich in der Arbeitsweise.
Claude Code ist schnell, beginnt aber oft nach dem Lesen nur weniger Dateien mit der Codegenerierung und erfordert ständige Korrekturen. Codex „liest stillschweigend 10 Minuten lang Code“ und beginnt dann erst mit der Arbeit. Die Erfolgsquote bei einem Versuch ist höher, was Codex besser für komplexe Systeme, tiefgreifende Umstrukturierungen und langfristige Wartungsprojekte macht.
In seinem neuesten Projekt, Clawdbot, betreibt er 5 - 10 Programmier-Agenten parallel. Der gesamte Entwicklungsprozess hat sich von der Codeerstellung hin zum Dialog mit dem Modell und zur gemeinsamen Planung verlagert.
Derzeit verwendet Clawdbot die CLI-Lösung anstelle von MCP. Steinberger sagt direkt: Nach seiner Meinung ist MCP wie eine Gehhilfe.
MCP erfordert die Vorladung aller Tool-Funktionen und -Beschreibungen, was zu einer Überladung des Kontexts führt. Die Datenübertragung basiert auf einem festen JSON-Format, was es unflexibel macht und die Möglichkeit zur Datenselektion und zur kettenförmigen Aufrufung einschränkt. Dies begrenzt die Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu bewältigen.
Der natürliche Vorteil der CLI liegt darin, dass das Modell von Natur aus gut darin ist, Bash-Befehle zu verwenden, und dass man auch durch das Schreiben von Skripten automatisierte kettenförmige Operationen durchführen kann.
Steinberger sagt: „Ich lese den Code, den ich abliefer, selbst nicht.“ Dies bedeutet jedoch nicht, dass er die Codequalität nicht schätzt. Im Gegenteil, er investiert viel Energie in die Umstrukturierung und die Architekturgestaltung.
Der Kern der meisten Anwendungen besteht aus langweiligen Datenflüssen und Formatkonvertierungen, von der API bis zur Analyse, Speicherung und Darstellung, ähnlich wie die Arbeit eines Installateurs. Steinberger meint, dass die echten komplexen Probleme in der Regel von der unterliegenden Technologie gelöst wurden. Daher sollten Ingenieure sich eher auf die Gesamtstruktur und die Gestaltung des Systems konzentrieren, anstatt sich in die Details jeder einzelnen Zeile zu verstricken.
In diesem neuen Paradigma sieht Steinberger die Rolle des Menschen nicht mehr darin, die Logik zeilenweise umzusetzen, sondern eher als Systembauer (Builder). Der Mensch ist für die Systemstruktur, die Produktform und die Architekturentscheidungen verantwortlich, während das Modell für die konkrete Umsetzung, die Codegenerierung und das Debugging zuständig ist. Die Verantwortung liegt immer noch vollständig beim Menschen, und der Agent ist nur ein „Kraftverstärker“.
Durch die Einbeziehung der AI hat sich Steinbergers Arbeitsweise vollständig