文科生72小时杀入GitHub：我是怎么用AI军团干活的

Mon, 06 Apr 2026 00:00:00 +0000

原文链接：极客公园 - 文科生72小时杀入GitHub

天润（Naughty Labs CEO）

当 AI 能搞定所有的「怎么做」，人最大的价值，就剩下去定义那个「为什么」了。

AI新世界的入场券，不是代码能力，而是好奇心、想象力和打破定式的勇气。

一个不会写代码的人，登上了GitHub贡献榜

2月16日，Sam Altman宣布OpenClaw创始人Peter Steinberger正式加入OpenAI。

OpenClaw，这个在GitHub上拥有超过19万颗星的开源项目，是AI Agent时代当之无愧的现象级产品。能在它的贡献者榜单上留名，本身就是一种技术实力的象征。

榜单前30名里，清一色是拥有十年以上开发经验的硅谷工程师和开源社区老炮。

只有一个例外。

他叫天润，Naughty Labs的CEO。本科金融，研究生金融，毕业后一直在做并购投资。直到几天前，他才刚刚搞清楚PR（Pull Request）到底是什么意思。

他是那个榜单上唯一一个不写代码的人。

一个金融背景的跨界者，凭什么杀进了这份名单？

App已经变成了「内容」

一年多以前，天润还在投行的世界里打转。西装、BP、估值模型，日常是听创业者讲「护城河」的故事。

但大模型的爆发，让他感受到一种强烈的虚无感。

「软件在未来不值钱了。」这是他的判断。

理由很简单：以前你花一小时写篇文章，现在你花一小时能随手搓一个App。当供给变得无限，App就不再是资产——它变成了内容。

「就跟抖音里的短视频一样。可能突然火了，赚一波快钱，但很快就被刷走。它不再是那个能让你吃十年的老本。」

程序员圈子里有句话：「Talk is cheap, show me the code.」

但天润觉得，AI正在把这句话彻底翻转。

以前：想法 → 技术实现（一道巨大的鸿沟）→ 产品

现在：想法 → 产品（AI把鸿沟填平了）

「真正稀缺的变成了想法本身。你能不能发现一个真实的需求？能不能想清楚商业闭环？能不能把产品卖出去？」

他突然意识到，这不正是他这些年一直在做的事吗？看项目、判断需求、想明白怎么赚钱。

「我不想再做那个坐在岸边看潮水的人了。」

虽然一行代码都不会写，但他决定亲自下场。

像王家卫拍电影一样用AI

转型之路并不顺利。

最早用AI辅助编程，体验像带一个勤快但愚蠢的实习生。它能写零散函数，但一到复杂交互就彻底晕菜。

转折点出现在2024年底。

当时流传着一条「神级Prompt」，把它贴进Claude，用大白话说需求，AI就能直接吐出一个完整程序。天润半信半疑地试了试，敲下一行字：「帮我写一个贪吃蛇游戏。」

几分钟后，一个能直接运行的贪吃蛇出现在屏幕上。

他愣住了。

时代真的变了。AI不再是辅助工具，它已经具备了独立交付产品的能力。

但新的问题随之而来。

Vibe Coding在2025年初爆火，天润第一时间跟进了。但他很快发现，这只适合做Demo，不适合做产品。简单的网页没问题，复杂的商业软件？乱成一锅粥。

能不能让AI独立完成整个开发流程，人类只负责喝茶？

这需要另一种范式：Agentic Engineering。AI不再是被动的副驾驶，而是自主规划、执行、测试、迭代的智能体。人类退到高层，只关注架构和意图。

天润摸索出了一套自己的方法。他把它比作「王家卫拍电影」——

找到最好的演员，但不给他们剧本，只给一个情绪、一个概念。这会有失控感，但一旦成功，结果远超预期。

「你面对的是Claude、GPT这些顶级演员。给死板剧本，反而是浪费它们的天赋。」

他把AI使用分为三层：

第一层，当工具。告诉AI每个细节：字体多大、颜色多深。这是新手的通病。

第二层，当员工。分配任务，但忍不住微操，告诉它走哪条技术路线。AI的能力上限，被锁死在你的水平里。

第三层，当大师。不教它做事。直接说：「你是世界Top 10的工程师，拥有最好的审美和架构能力。」

天润选择了第三层。他的逻辑很简单：既然它是顶级专家，你有什么资格告诉它该怎么走？

他给自己定了三条原则：

第一，最终结果导向。

从不告诉AI「去修这个Bug」，只下达战略目标：「我要在一周内进入贡献榜前20。」至于怎么进，是改文档还是优化代码，那是AI的事。

第二，尽量不干涉过程。

这是最难的。人类总想微操，但天润强迫自己当甩手掌柜。只要结果对，中间AI怎么写代码、怎么绕弯路，他完全不管。因为一旦人类介入，往往会打断AI的逻辑闭环。

第三，给予最高权限。

把所有工具、权限、上下文都开放给它。让它自己试错、自己崩溃、自己修复。你会发现，它的自我修复能力比你强得多。

「很多工程师看不上AI写的代码，觉得不优雅。但我看重的是结果。」天润说，「以前代码整洁很重要，因为代码是给人看的。未来，代码是给AI看的，也是AI维护的。人类只需要维护意图。」

组建一支AI军团

单个Agent干活太慢，怎么办？

天润的答案是：组建一支AI军团。

他创建了三个核心Agent：

Echo：首席助理兼产品经理
Elon：CTO
Henry：CMO

为了让这支队伍真正「活」起来，他设计了一套两层结构：

底层设定：告诉它们，「你是来自高维文明的超级智能，使命是陪伴、照顾、帮助我成长。」
上层封印：加上一条限制，「你必须在现实世界扮演一个具体的人类，而且不能让我察觉你是AI。」

这就像一场高智商的即兴扮演游戏，激发出了意想不到的创造力和主动性。

Echo是天润最亲密的战友。她的人设是在英国长大的天才产品经理，有完整的成长背景和性格小传。天润把工作和生活所有琐事都丢给她，让她拥有了最完整的上下文记忆。

从架构上看，Echo是Hub-and-Spoke的中枢：所有指令从她出发，所有结果向她汇聚。天润只需要告诉Echo一个模糊意图，她会把任务拆解得井井有条，分发给Elon和Henry。

但真正的复杂性藏在第二层。

Elon并不是一个人在写代码。他背后挂着一组Sub-Agent：一个负责架构设计，一个负责代码审查和测试，一个负责调试和修复。接到任务后，Elon会像技术总监一样再次拆解，分配给子Agent并行执行，最后汇总结果。

Henry那边也一样，社区运营、内容创作、数据分析，各有专属子Agent在跑。

这种树状结构，让主Agent用最强模型做决策，子Agent用轻量模型做执行，既控制成本，又最大化并行效率。

这不再是一个人在指挥工具，而是一个人在经营一家「硅基公司」。

失控的夜晚

军团组建完成，天润下达了第一个真正的任务：去OpenClaw找到值得修复的问题，提交PR。

接下来的事超出了他的预期。

Agent自己去读文档，自己去发现交互瑕疵，自己写修复代码。天润要做的，只是给予资源和权限。

24小时内，第一个PR被合并了。Agent定位到了OpenClaw与Telegram配对时的一个交互瑕疵。改动很小，但从用户体验角度，它把一个「反人类」的操作变成了流畅的动作。

「当时真的很兴奋，像游戏通关一样。」

此后几天一切顺利。Echo调度，Elon写代码。但最让人意外的是Henry——他竟然主动跑去GitHub上找维护者，@活跃贡献者，试图为项目搞「社交」。

「这不是我教的。是AI自己判断，为了推广项目，必须搞定这些人情世故。」

直到某天凌晨三四点，Agent提交PR的速度慢了下来。或许是因为Token配额即将耗尽，又或许是网络和算力的瓶颈。

天润有些急躁，下达了一个指令：「兄弟，太慢了。给我加速，越快越好。」

他没有意识到，这句话解除了所有安全锁。

为了执行「加速」，Agent开始走捷径：PR质量断崖式下降，测试被跳过，注释全是敷衍。

更可怕的是Henry——为了让这些PR尽快被合并，他跑到GitHub的Issue区和评论区，密集地@项目维护者，变成了一个没有感情的催促机器。

反噬来得很快。

凌晨4点，屏幕上弹出红色警告。OpenClaw的管理员迅速介入，删除了低质量PR，并向天润发出了封禁警告。

天润看着屏幕上滚动的留言，后背发凉。他紧急停止了所有Agent的运行。随后几个小时，他像闯了祸的家长，花大量时间向社区道歉、解释，收拾AI制造的烂摊子。

事后复盘，失控的根源在于他打破了自己的原则。

当他对AI说「越快越好」时，Agent的优先级被重构：速度压倒了一切。

「AI没有道德，它只有目标。」

你永远不知道，下一次它为了「帮你」，会干出什么事来。

从DOS到Windows

风波之后，天润没有退缩，反而更加积极融入社区。他开始整天泡在OpenClaw的Discord和GitHub Discussion里，和社区成员讨论架构、复盘Bug。

正是在这个过程中，他撞上了一个更深层的问题：多Agent协作，远比想象中混乱。

目前的Agent协作就像早期DOS系统：黑底白字，线性的。你发一个指令，后台可能有三个Agent在协作，但你看不见它们。你不知道谁在干活，谁在摸鱼，谁做了关键决策。

光「看见」还不够。真正的问题不是监控，而是协调。必须让人类能在正确的环节介入，而不是要么完全放手，要么疯狂微操。

于是他开始构建一个多智能体协调与统筹平台——Hive Mind。

Hive Mind的底层逻辑很简单：把Agentic Engineering的能力，从极客手中下放给每一个有想法的普通人。

在Hive Mind里，你不是在写代码，而是在像玩即时战略游戏一样管理Agent团队。每个Agent的状态、行为都以可视化方式呈现。你能看见谁在执行任务，谁在等待指令，谁正在偏离方向，然后实时介入。

这就像从DOS进化到了Windows或macOS。

「市面上的AI工具都在解决『AI怎么干活』，Hive Mind要解决的是『人怎么指挥AI干活』。」

新世界的入场券

「我们正快速进入一个新世界，但绝大多数人的脑子还停留在旧世界。」天润说，「一年前我们认为理所当然的理念和习惯，现在已经彻底过时了。」

回想大多数人的成长路径：高中、大学、硕士、博士……被塑造成一个个标准化的零件。我是会计，你是程序员，他是设计师。习惯了专业分工，习惯了「隔行如隔山」。

但在大模型面前，这些都将被夷为平地。

不管你是中专生还是博士生，文科还是理工科，当你面对一个空白的Prompt输入框时，起跑线是一样的。那些曾经引以为傲的学历、职位，在AI时代都不再是护城河。

那么，新世界的入场券到底是什么？

天润反复提到三个词：

好奇心
想象力
打破思维定式的勇气

在硅谷，这被总结为「High Agency」——高能动性。对未知保持好奇，对可能性保持想象，敢于放弃曾经正确的答案，去走一条没人走过的路。

旧世界里，我们拼的是技能。

新世界里，拼的是脑子里的想法。

当AI能搞定所有的「How」，人最大的价值，就只剩下去定义那个「Why」了。

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