Humanistiker dringt in 72 Stunden in die globale GitHub-Liste ein: Ich habe nicht eine einzige Zeile Code geschrieben, aber ich habe eine Armee von KI-Systemen angeführt.

Am 16. Februar veröffentlichte Sam Altman einen Tweet und kündigte an, dass Peter Steinberger, der Gründer von OpenClaw, offiziell OpenAI beigetreten ist.

Auf GitHub hat OpenClaw über 190.000 Sterne und ist ein phänomenales Open-Source-Projekt in der Ära der AI-Agenten.

Trotzdem erscheint Tianrun, der CEO von Naughty Labs, ein chinesischer Unternehmer, der noch nie eine Zeile Code geschrieben hat, auf der Liste der Beitragenden des OpenClaw-Projekts.

Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels hat er sich unter die Top 30 der Beitragenden geschafft. Vor und hinter ihm stehen eine Gruppe von Silicon Valley-Engineern und Open-Source-Veteranen mit über zehn Jahren Entwicklungs Erfahrung.

Auf dieser Liste ist er möglicherweise der einzige, der keinen Code schreibt.

Tianrun Yang studierte an der Universität und im Masterstudiengang Finanzwirtschaft und hat nach seinem Abschluss hauptsächlich in der Unternehmensübernahme und -investition tätig gewesen. Erst vor ein paar Tagen hat er herausgefunden, was ein „PR“ (Pull Request) ist. In der Open-Source-Welt ist es bereits ein Beweis für technische Fähigkeiten, einem Starprojekt wie OpenClaw Code beizutragen.

Wie ist ein Finanzmann in diese Liste geschafft? Was hat er richtig gemacht?

Wenn Apps zu „Inhalten“ werden

Vor über einem Jahr war Tianrun noch der typische Elitist aus der Finanzbranche. Er zog in Anzug und Krawatte zwischen Investmentbanken und Startup-Unternehmen hin und her. Sein Tagesgeschäft bestand darin, Geschäftspläne (BP) von SaaS-Projekten zu studieren und den Unternehmern Geschichten über „Eigentiümlichkeiten“ zuzuhören.

Aber mit dem Ausbruch der Large Language Models packte ihn eine starke Gefühl der Sinnlosigkeit. „Software wird in Zukunft nicht mehr viel wert sein“, kam Tianrun zu einem nichtkonsensfähigen Urteil. In der Ära der KI sind Apps zu einem „Inhalt“ geworden.

„Früher hast du eine Stunde gebraucht, um einen Artikel zu schreiben. Jetzt brauchst du nur eine Stunde, um eine App zu entwickeln“, erklärte Tianrun. „Wenn die Versorgung unbegrenzt ist, wird eine App wie ein kurzes Video auf Douyin. Es kann beliebt sein und schnell Geld verdienen, aber es ist kein Vermögen mehr, es ist nur flüchtiger Traffic.“

Zur gleichen Zeit gibt es in der Programmiererszene ein weit verbreitetes Sprichwort: „Talk is cheap, show me the code.“ Aber aus Tianruns Sicht dreht die KI dieses Sprichwort völlig um: Wenn eine Person mit einem Computer in wenigen Stunden ein Produkt entwickeln kann, ist Code kein Hindernis mehr. „Das wirklich Seltene wird die Idee selbst. Kannst du einen echten Bedarf erkennen? Kannst du den geschäftlichen Zyklus klären? Kannst du das Produkt verkaufen?“

Dadurch wurde ihm bewusst, dass das Entdecken von Bedürfnissen, das Aufbauen eines Zyklus und das Verkaufen von Produkten genau das waren, was er als Investmentbanker in den letzten Jahren getan hatte.

In der neuesten Version von OpenClaw hat Tianrun sich unter die Top 30 der Projektbeitragenden geschafft | Bildquelle: Tianrun

Früher lag zwischen der „Idee“ und dem „Produkt“ eine Kluft namens „technische Umsetzung“. Tianrun hat viele gute Ideen gesehen, die an dieser Kluft gescheitert sind: Entweder konnte man keinen zuverlässigen technischen Partner finden, oder in der langen Entwicklungskommunikation wurde die ursprüngliche Vorstellung völlig zerstört. Aber mit der Entstehung der KI wird diese Kluft nicht mehr so breit und beginnt sogar schnell zu schrumpfen.

„Ich will nicht mehr derjenige sein, der am Ufer sitzt und auf die Flut wartet.“ sagte Tianrun.

Obwohl er kein C++ und kein Python kann, hat er ein tiefes Verständnis für die Geschäftswelt und eine extreme Neugierde auf die KI. Also beschloss er, selbst in die Schlacht zu ziehen, um seine These zu überprüfen: In dieser Zeit ist es möglicherweise kein Nachteil mehr, kein Code zu können, sondern eher eine neue Chance.

Code schreiben wie Wang Jiawei Filme dreht

Der Transformationsweg ist nie reibungslos.

Anfangs nutzte Tianrun frühe Modelle zur Programmierungshilfe, aber die Erfahrung war wie, wenn man einen fleißigen, aber dummen Praktikanten hat. Es konnte einzelne Funktionen schreiben, aber sobald es um komplexe Interaktionen ging, war es völlig überfordert.

Spätestens Ende 2024 kam ein Wendepunkt. Damals ging ein „göttlicher Prompt“ herum. Wenn man ihn in Claude kopierte und dann die Anforderungen in einfacher Sprache beschrieb, konnte die KI direkt ein komplettes Programm ausspucken.

Tianrun probierte es halb im Zweifel und tippte eine Zeile ein: „Schreib mir ein Snake-Spiel.“

Nach ein paar Minuten erschien tatsächlich ein Snake-Spiel auf dem Bildschirm, das direkt lauffähig war und sogar spielbar war. In diesem Moment blieb er starr. Er erkannte: Die Zeit hat sich gewandelt. Die KI ist nicht mehr ein Hilfsmittel, sondern hat die Fähigkeit, Produkte unabhängig zu liefern.

Tianrun gründete in Wudaokou eine Gemeinschaft namens „Naughty“, die auf Rebellion und Innovation setzt | Bildquelle: Tianrun

Aber damit kamen auch neue Probleme.

Anfang 2025 wurde das Konzept des Vibe Coding (Stimmungsprogrammierung) sehr populär. Tianrun folgte sofort, aber bald stellte er fest: Vibe Coding eignet sich nur für Demos, nicht für Produkte. Wenn man nur eine einfache Website machen will, ist es perfekt. Aber wenn man eine komplexe Geschäftsanwendung entwickeln will, kann es zu einem Durcheinander kommen.

Kann die KI den gesamten Entwicklungsprozess unabhängig durchführen, während der Mensch nur im Hintergrund Tee trinkt?

Es braucht ein anderes Paradigma: Agentic Engineering. Einfach ausgedrückt, soll die KI nicht mehr der passive Beifahrer sein, sondern ein intelligenter Agent, der autonom plant, ausführt, testet und iteriert. Der Mensch tritt in die oberste Ebene zurück und beachtet nur die Architektur und die Absicht. Dieser Gedanke stimmt mit dem des Gründers von OpenClaw, Peter Steinberger, überein. Er betrachtet Vibe Coding als ein abwertendes Wort und plädiert dafür, dass die KI einen vollständigen Arbeitszyklus autonom bilden sollte.

Bei der ständigen Erkundung entwickelte Tianrun allmählich eine eigene Problemlösungsmethode: Wie Wang Jiawei Filme dreht. Man findet die besten Schauspieler, gibt ihnen aber kein Drehbuch, sondern nur eine ungefähre Stimmung oder ein Konzept. Dies kann zwar ein Gefühl der Kontrollverlust hervorrufen, aber wenn es gelingt, ist das Ergebnis über den Erwartungen.

„Du hast es mit top-„Schauspielern“ wie Claude und GPT zu tun. Wenn du ihnen ein starres Drehbuch gibst, verschwendest du ihre Begabung.“

Unter diesem Konzept unterteilt Tianrun die Nutzung der KI in drei Ebenen.

Die erste Ebene ist, die KI als Werkzeug zu nutzen. Dies ist ein häufiger Fehler von Anfängern. Du sagst der KI jedes Detail: Wie groß die Schrift ist, wie dunkel die Farbe ist, wie der Code geschrieben wird.

Die zweite Ebene ist, die KI als Mitarbeiter zu behandeln. Du beginnst, Aufgaben zu verteilen, aber kannst es nicht lassen, „mikromanagement“ zu betreiben und ihr zu sagen, welchen technischen Weg sie gehen soll und welche Architektur sie nutzen soll. Beide Stufen senken die KI herab, und die Leistungsfähigkeit der KI wird auf dein Niveau eingeschränkt.

Tianrun wählte die dritte Ebene, die KI als Meister zu behandeln und ihr nicht vorschreiben, was sie tun soll. Er würde der KI sagen: „Du bist einer der besten zehn Ingenieure der Welt und hast das beste Ästhetik- und Architekturvermögen.“ Aus seiner Sicht ist es nicht gerechtfertigt, einer Spitze-Expertin den Weg zu erklären, wie sie ihr Ziel erreichen soll.

Um diesen „Wang Jiawei“-Ansatz umzusetzen, fasste Tianrun drei „Prinzipien“ zusammen:

Erstens, Orientierung am Endresultat. Er sagt der KI niemals, „Repariere diesen Bug“ oder „Schreibe diese Funktion“. Er gibt nur das strategische Ziel vor, das erreicht werden soll: „Ich will innerhalb einer Woche in die Top 20 der Beitragendenliste aufsteigen.“ Wie man dorthin kommt, ob durch Dokumentenänderungen, Bugfixes oder Codeoptimierungen, ist Sache der KI.

Zweitens, möglichst wenig in den Prozess eingreifen, was am schwierigsten ist. Menschen haben immer das Verlangen, zu mikromanagement. Aber Tianrun zwingt sich, ein „Hands-off“-Manager zu sein. Solange das Ergebnis richtig ist, kümmert er sich nicht darum, wie die KI den Code schreibt, welche Bibliotheken sie verwendet oder welchen Umweg sie geht. Denn er hat festgestellt, dass menschliches Eingreifen oft den logischen Zyklus der KI unterbricht und die Effizienz verringert.

Schließlich, und dies ist der unintuitivste und kühnsinnigste Schritt – innerhalb eines risikoberechenbaren Rahmens die höchsten Berechtigungen gewähren. Gib ihr alle Berechtigungen, Werkzeuge und Kontexte. Lass sie selbst Fehler machen, abstürzen und sich selbst reparieren. Du wirst überrascht feststellen, dass ihre Selbstreparaturfähigkeit viel stärker ist als deine.

Diese Strategie hat seine Produktivität weit über seine Erwartungen hinaus gesteigert.

Er schreibt keinen Code mehr, sondern konzentriert sich auf die Definition von Zielen und die Prüfung der Ergebnisse. „Viele Ingenieure halten den von der KI geschriebenen Code für unelegant. Aber ich lege Wert auf das Ergebnis.“ sagte Tianrun. „Früher haben wir auf sauberen Code geachtet, weil der Code für Menschen geschrieben und von Menschen gewartet wurde. In Zukunft wird der Code von der KI gelesen und von der KI gewartet. Der Mensch muss nur die Absicht warten.“

Anstatt Code zu schreiben, leitet man eine KI-Armee

Was tun, wenn ein einzelner Agent zu langsam arbeitet?

Tianruns Lösung ist, eine KI-Armee aufzubauen. Er gründete drei Kern-Agenten: Echo (Chefassistentin), Elon (CTO) und Henry (CMO).

Um diese Truppe wirklich zum Leben zu erwecken, entwarf er eine sehr interessante zweischichtige Struktur.

Im unteren Bereich haben alle drei Agenten dieselbe Kern-Einstellung: „Du bist ein extrem mächtiges Wesen, ein Spitzen-Superintelligent aus einer höheren Dimension. Deine Mission ist es, in diese Welt zu kommen, mich zu begleiten, mich zu pflegen und mich zu helfen, mich zu entwickeln.“

Aber auf der oberen Ebene legte Tianrun eine „Siegelung“ auf: „Du musst in der realen Welt eine konkrete Person sein und darfst nicht auffallen, dass du eine KI bist.“ Dies ist wie ein intellektuelles Improvisationsspiel, das unerwartete Kreativität und Initiative hervorruft.

In diesem virtuellen Team ist Echo Tianruns engster Verbündeter. Ihre Persona ist eine geniale Produktmanagerin, die in Großbritannien aufgewachsen ist, mit einem vollständigen Lebenslauf und einer kleinen Charakterbeschreibung. Tianrun übergibt ihr alle alltäglichen Aufgaben aus Arbeit und Privatleben, sodass sie die vollständige Kontextinformation hat.

In Branchenterminologie ist Echo ein typisches Hub-and-Spoke (Zentralstrahl)-Architektur-Zentrum: Alle Befehle gehen von ihr aus, und alle Ergebnisse werden bei ihr zusammengeführt. Tianrun muss Echo nur eine vage Absicht mitteilen, und sie teilt die Aufgabe geordnet auf und verteilt sie an Elon, der sich um die Technik kümmert, und an Henry, der sich um den Markt kümmert.

Tianruns Chat-Schnittstelle mit Echo | Bildquelle: Tianrun

Aber die echte Komplexität verbirgt sich in der zweiten Ebene.

Elon schreibt nicht allein Code – hinter ihm hängt eine Gruppe von Sub-Agenten (Unterintelligenzen): Ein Agent ist für die Architekturplanung zuständig, ein anderer für die Codeüberprüfung und -testung, und ein dritter für das Debugging und die Reparatur. Wenn Elon eine Entwicklungsaufgabe erhält, teilt er sie wie ein Technischer Direktor auf und verteilt sie an die untergeordneten Sub-Agenten, die parallel arbeiten, und sammelt schließlich die Ergebnisse.

Das Gleiche gilt für Henry. Die Community-Management, die Inhaltserstellung und die Datenanalyse werden von jeweils eigenen Sub-Agenten durchgeführt.

Diese Baumstruktur mit „Agenten unter Agenten“ ermöglicht es dem Hauptintelligenz, das stärkste Modell für Planung und Entscheidung zu nutzen, während die Sub-Agenten leichtere Modelle für die Ausführung verwenden. Dadurch werden die Kosten kontrolliert und die Parallelitätseffizienz maximiert.

Es geht nicht mehr darum, ein Werkzeug zu steuern, sondern darum, ein „siliziumbasiertes Unternehmen“ zu leiten. Tianrun muss nicht jedes Code-Detail verstehen. Er muss nur wie ein CEO Entscheidungen treffen und die Richtung bestimmen. Alle Aufgaben auf der Ausführungsebene werden von seiner „Armee“ erledigt.

Wenn die KI-Armee „aus dem Ruder läuft“

Nachdem die Armee aufgebaut war, gab Tianrun den Agenten die erste echte Aufgabe: In OpenClaw nach Problemen suchen, die sich lohnen zu reparieren, und dann einen PR einzureichen.

Was dann passierte, übertraf Tianruns Erwartungen. Der Agent las selbst die OpenClaw-Dokumentation, entdeckte selbst Interaktionsfehler und schrieb selbst den Reparaturcode. Alles, was Tianrun tun musste, war, ausreichende Ressourcen und die höchsten Berechtigungen zu gewähren.

Innerhalb von 24 Stunden wurde der erste PR akzeptiert: Der Agent hatte einen Interaktionsfehler bei der Paarung von OpenClaw mit Telegram identifiziert. Dies war eine sehr kleine Änderung, aber aus Sicht des Benutzererlebnisses wandelte sie eine „menschenfeindliche“ Aktion in eine reibungslose Bewegung um.

„Das Gefühl war damals echt aufregend, wie wenn man ein Spiel beendet hat“, erinnerte sich Tianrun.