Organized by: Baoyu
This is another 40-minute interview with Peter Steinberger, author of ClawdBot/OpenClaw, hosted by Peter Yang.
Peter is the founder of PSPDFKit, with nearly 20 years of iOS development experience. After the company received a strategic investment of 100 million euros from Insight Partners in 2021, he chose to "retire." Now, the Clawdbot he developed (now renamed OpenClaw) is a huge hit. Clawbot is an AI assistant that can chat with you through WhatsApp, Telegram, and iMessage, connected to various applications on your computer.
Peter describes Clawbot like this:
"It's like a friend living in your computer, a bit weird, but frighteningly smart.
In this interview, he shares many interesting views: why complex agent orchestration systems are "slop generators," why "running AI for 24 hours" is a vanity metric, and why programming languages no longer matter.
One-Hour Prototype, 300,000 Lines of Code
Peter Yang asked him what Clawbot actually is and why the logo is a lobster.
Peter Steinberger didn't directly answer the lobster question but told a story. After "retiring," he returned and fully immersed himself in vibe coding—letting AI agents write code for you. The problem was, an agent might run for half an hour or stop after two minutes to ask a question. You come back from a meal to find it stuck long ago, which is annoying.
He wanted something to check his computer's status on his phone anytime. But he didn't build it because he thought it was too obvious, and big companies would surely do it.
"By November last year, no one had done it, so I thought, forget it, I'll do it myself.
The initial version was extremely simple: connect WhatsApp to Claude Code. Send a message, it calls the AI, and sends the result back. It took an hour to set up.
Then it "came to life." Now Clawbot has about 300,000 lines of code and supports almost all major messaging platforms.
"I think this is the future direction. Everyone will have a super-powerful AI that follows them throughout their life.
He said, "Once you give AI access to your computer, it can basically do anything you can do."
That Morning in Morocco
Peter Yang said that now you don't need to sit in front of the computer staring at it; just give it instructions.
Peter Steinberger nodded, but he wanted to talk about something else.
Once, while celebrating a friend's birthday in Morocco, he found himself using Clawbot constantly. Asking for directions, restaurant recommendations—these were small things. What really surprised him was that morning: someone posted a tweet on Twitter saying there was a bug in one of his open-source libraries.
"I just took a photo of the tweet and sent it to WhatsApp.
The AI read the tweet, understood it was a bug report. It checked out the corresponding Git repository, fixed the issue, committed the code, and then replied to that person on Twitter saying it was fixed.
"I thought, is this even possible?
Another time was even more incredible. He was walking on the street, too lazy to type, so he sent a voice message. The problem was, he never built voice message support for Clawbot.
"I saw it display 'typing,' and thought, oh no. But then it replied normally.
He later asked the AI how it did it. The AI said: I received a file without an extension, so I looked at the file header and found it was Ogg Opus format. You have ffmpeg on your computer, so I used it to convert to WAV. Then I looked for whisper.cpp, but you didn't have it installed, but I found your OpenAI API key, so I used curl to send the audio for transcription.
Peter Yang听完说: These things are really resourceful, though a bit scary.
"Much stronger than the web version of ChatGPT. This is like ChatGPT unleashed. Many people don't realize that tools like Claude Code aren't just good at programming; they are resourceful with any problem.
Command-Line Tool (CLI) Army
Peter Yang asked him how those automation tools were built, whether he wrote them himself or had the AI write them.
Peter Steinberger laughed.
He had been expanding his "CLI army" for months. What are agents best at? Calling command-line tools, because the training data is full of that.
He built a CLI to access the entire Google services, including the Places API. Built one specifically for finding memes and GIFs, so the AI could send memes when replying to messages. He even made a tool to visualize sound, wanting the AI to "experience" music.
"I also hacked into the API of a local food delivery platform; now the AI can tell me how long until the food arrives. Another one reverse-engineered the Eight Sleep API to control the temperature of my bed.
[Note: Eight Sleep is a smart mattress that can adjust bed surface temperature; the official API is not open.]
Peter Yang pressed: Did you have the AI help you build all these?
"The most interesting thing is, I did Apple ecosystem development at PSPDFKit for 20 years, Swift, Objective-C, very specialized. But after coming back, I decided to switch tracks because I was tired of Apple controlling everything, and making Mac apps has too narrow an audience.
The problem was, switching from one精通的技术栈 to another is painful. You understand all the concepts but don't know the syntax. What's a prop? How do you split an array? You have to look up every little problem; you feel like an idiot.
"Then with AI, all that disappeared. Your systems thinking, architectural skills, taste, judgment about dependencies—these are the truly valuable things, and now they can easily migrate to any field.
He paused:
"Suddenly I felt like I could build anything. The language doesn't matter anymore; what matters is my engineering thinking.
Controlling the Real World
Peter Steinberger began demonstrating his setup. The list of permissions he gives the AI is staggering:
Email, calendar, all files, Philips Hue lights, Sonos speakers. He can have the AI wake him up in the morning, slowly increasing the volume. The AI can also access his security cameras.
"Once I told it to watch for strangers. The next morning it told me: 'Peter, someone is here.' I looked at the录像, it had been screenshotting my sofa all night because the camera quality was poor, and the sofa looked like a person sitting there.
In his Vienna apartment, the AI can also control the KNX smart home system.
"It could really lock me out.
Peter Yang asked: How are these connected?
"Just by talking to it. These things are resourceful; it will find the API itself, Google things, look for keys in your system.
Users'玩法 are even crazier:
- Someone had it shop online at Tesco
- Someone had it place orders on Amazon
- Someone had it automatically reply to all messages
- Someone added it to a family group chat as a "family member"
"I had it check me in on the British Airways website. This is like a Turing test; operating a browser on an airline website, you know how anti-human that interface is.
The first time it took almost 20 minutes because the整套系统 was still rough. The AI needed to find his passport in his Dropbox, extract information, fill out the form, pass the CAPTCHA.
"Now it only takes a few minutes. It can click the 'I'm human' verification button because it's controlling a real browser, its behavior pattern is no different from a human's.
80% of Apps Will Disappear
Peter Yang asked: For a regular user who just downloaded it, what are some safe ways to get started?
Peter Steinberger said everyone's path is different. Some people install it and start using it to write iOS apps immediately; others go straight to managing Cloudflare. One user installed it for themselves the first week, for their family the second week, and started working on an enterprise version for their company the third week.
"After I installed it for a non-technical friend, he started sending me pull requests. He had never sent a pull request in his life.
But what he really wanted to talk about was the bigger picture:
"If you think about it, this thing might replace 80% of the apps on your phone.
Why still use MyFitnessPal to record diet?
"I have an infinitely resourceful assistant; it already knows I made a wrong decision at KFC. I send a photo, it saves it to the database, calculates calories, reminds me I should go to the gym.
Why still use an app to set the Eight Sleep temperature? The AI has API access, it can adjust it for you directly. Why still use a to-do app? The AI remembers for you. Why still use an app to check in for a flight? The AI does it for you. Why still use shopping apps? The AI can recommend, order, track.
"A whole layer of apps will slowly disappear because if they have an API, they are just services your AI will call.
He predicted that 2026 will be the year many people start exploring personal AI assistants, and big companies will also enter the field.
"Clawbot might not be the final winner, but this direction is correct.
Just Talk to It
The topic turned to AI programming methodology. Peter Yang said he wrote a very popular article called "Just Talk to It" and wanted to hear him elaborate.
Peter Steinberger's core point is: Don't fall into the "agentic trap."
"I see too many people on Twitter discovering agents are powerful, then wanting to make them more powerful, and falling down the rabbit hole. They build各种复杂的工具 to accelerate workflows, but end up just building tools, not building truly valuable things.
He fell into it himself. Early on, he spent two months building a VPN tunnel just to access the terminal on his phone. He did it too well; once he was having dinner with a friend at a restaurant, he spent the whole time vibe coding on his phone instead of participating in the conversation.
"I had to stop, mainly for mental health.
Slop Town
What recently drove him crazy was an orchestration system called Gastown.
"A super complex orchestrator, running a dozen or twenty agents simultaneously, they talk to each other, divide labor. There are watchers, overseers, mayors, pcats (probably meaning 'civilians' or 'pet cats' or other filler roles), I don't even know what else.
Peter Yang: Wait, there's a mayor?
"Yes, the Gastown project has a mayor. I call this project 'Slop Town.'
And the RALPH pattern (a "use and discard" single-task loop pattern, meaning giving the AI a small task, discarding all context memory after completion, resetting everything to zero, and then an infinite loop)...
"This is the ultimate token burner. You let it run all night, and the next morning you get the ultimate slop.
The core of the problem is: These agents don't have taste yet. They are frighteningly smart in some aspects, but if you don't guide them, don't tell them what you want, what comes out is garbage.
"I don't know how others work, but when I start a project, I only have a vague idea. During the process of building, playing, feeling, my vision gradually becomes clear. I try some things, some don't work, and then my idea evolves into its final form. My next prompt depends on the current state I see, feel, and think about.
If you try to write everything into前期规格说明, you miss out on this human-in-the-loop cycle.
"I don't know how you can make good things without feeling, without taste being involved.
Someone on Twitter was炫耀 a "fully RALPH-generated" notes app. Peter replied: Yes, it looks like it was generated by RALPH; no normal person would design it like this.
Peter Yang summarized: Many people run AI for 24 hours not to make an app, but to prove they can make AI run for 24 hours.
"It's like a measuring contest without a reference point. I've also let loops run for 26 hours and felt proud at the time. But this is a vanity metric, meaningless. Being able to build everything doesn't mean you should build everything, nor does it mean it will be good.
Plan Mode is a Hack
Peter Yang asked him how he manages context. When the conversation gets long, the AI gets confused; does it need manual compression or summarization?
Peter Steinberger said this is a problem of the "old mode."
"Claude Code still has this problem, but Codex is much better. On paper, it might only be 30% more context, but it feels like 2-3 times more. I think it's related to the internal thinking mechanism. Now most of my feature development can be completed within one context window; discussion and building happen simultaneously.
He doesn't use worktrees because that's "unnecessary complexity." He simply checks out several copies of the repository: clawbot-1, clawbot-2, clawbot-3, clawbot-4, clawbot-5. Use whichever is idle, test when done, push to main, sync.
"It's a bit like a factory, if they are all busy. But if you only have one, the waiting time is too long, you can't get into a flow state.
Peter Yang said this is like a real-time strategy game; you have a team attacking, you have to manage and monitor them.
About plan mode, Peter Steinberger has a controversial view:
"Plan mode is a hack Anthropic had to add because the model is too impulsive and rushes to write code immediately. If you use the latest models, like GPT 5.2, you just talk to it. 'I want to build this feature, it should be like this and that, I like this design style, give me a few options, let's chat first.' Then it will propose, you discuss, reach a consensus, and then start.
He doesn't type; he talks.
"I talk to it most of the time.
Discord-Driven Development
Peter Yang asked him what his process is for developing new features. Explore the problem first? Make a plan first?
Peter Steinberger said he did something "probably the craziest thing I've ever done": he connected his own Clawbot to a public Discord server, letting everyone talk to his private AI, with his private memories, in public.
"This project is hard to describe in words. It's like a mix of Jarvis and the movie 'Her.' Everyone I演示 in person gets super excited, but posting pictures with text on Twitter just doesn't take off. So I thought, just let people experience it themselves.
Users ask questions, report bugs, and request features in Discord. His current development process is: take a screenshot of a Discord conversation, drag it into the terminal, and tell the AI "let's talk about this."
"I'm too lazy to type. Someone asks 'do you support this or that,' I have the AI read the code and then write an FAQ.
He also wrote a crawler that scans the Discord help channel at least once a day, has the AI summarize the biggest pain points, and then they fix them.
No MCP, No Complex Orchestration
Peter Yang asked: Do you use those fancy things? Multi-agent, complex skills, MCP (Model Context Protocol), etc.?
"Most of my skills are life skills: recording diet, grocery shopping, that kind of stuff. Very few programming ones, not needed. I don't use MCP, don't use any of those things.
He doesn't believe in complex orchestration systems.
"I'm in the loop; I can make products that feel better. Maybe there are faster methods, but I'm already fast to the point where the bottleneck isn't the AI; I'm mainly limited by my own thinking speed, occasionally by the time waiting for Codex.
His former PSPDFKit co-founder, a former lawyer, is now also sending him PRs (pull requests).
He marks them as co-authors but rarely directly merges others' code.
Find Your Own Way
Peter Yang summarized: So the core takeaway is, don't use slop generators, keep the human in the loop, because the human brain and taste are irreplaceable.
Peter Steinberger added:
"Or rather, find your own way. Many people ask me 'how do you do it,' the answer is: you have to explore it yourself. Learning these things takes time, requires making your own mistakes. It's like learning anything, except this field changes特别快.
Clawdbot can be found at clawd.bot and on GitHub. Clad with a W, C-L-A-W-D-B-O-T, like lobster claws.
(Note: ClawdBot has been renamed OpenClaw)
Peter Yang said he also has to try it. Doesn't want to sit in front of the computer chatting with AI; wants to give it instructions anytime while outside with the kids.
"I think you'll like it." Peter Steinberger said.
Peter Steinberger's core views can be summarized in two sentences:
- AI is already powerful enough to replace 80% of the apps on your phone
- But without human taste and judgment in the loop, the output is garbage
These two sentences seem contradictory but actually point to the same conclusion: AI is a lever, not a replacement. It amplifies what you already have: systems thinking, architectural skills, intuition for good products. If you don't have these, running再多智能体并行 for 24 hours is just mass-producing slop.
His practice itself is the best proof: a 20-year veteran iOS programmer built a 300,000-line code project in TypeScript within a few months, relying not on learning the syntax of a new language, but on those language-agnostic things.
"Programming languages don't matter anymore; what matters is my engineering thinking."
Domande pertinenti
QWhat is the core philosophy behind Peter Steinberger's approach to AI development with ClawdBot/OpenClaw?
APeter Steinberger views AI as a powerful lever that amplifies human capabilities, not as a replacement. He emphasizes that while AI can automate many tasks and potentially replace 80% of mobile apps, human judgment, taste, and engineering intuition are irreplaceable. Without these human elements in the loop, AI systems risk producing low-quality output ('slop').
QHow did Peter Steinberger demonstrate the practical capabilities of ClawdBot in a real-world scenario?
AWhile in Morocco, Peter used ClawdBot to handle a bug report from Twitter. He simply sent a screenshot of the tweet to the AI via WhatsApp. The AI read the tweet, understood it was a bug report, checked out the relevant Git repository, fixed the issue, committed the code, and replied to the user on Twitter—all automatically.
QAccording to the interview, why does Peter Steinberger criticize complex 'agentic' orchestration systems like Gastown?
AHe criticizes them as 'slop generators' or 'slop towns.' He argues that these overly complex systems, which run multiple agents in parallel with roles like 'mayor' and 'watcher,' often burn through computational resources (tokens) all night only to produce low-quality, poorly designed output. They lack human taste and the iterative feedback loop essential for creating good products.
QWhat significant shift in software development does Peter predict due to AI assistants?
APeter predicts that AI assistants like ClawdBot will cause a whole layer of single-purpose mobile apps to disappear. He argues that if a service has an API, it simply becomes a function the AI can call. There will be no need for dedicated apps for tasks like fitness tracking, flight check-in, grocery shopping, or smart home control, as a general-purpose AI can handle them all through integration.
QHow did AI fundamentally change Peter Steinberger's ability to work across different programming languages and domains?
AAI eliminated the friction of switching tech stacks. As a longtime iOS specialist, he found moving to new languages frustrating due to unfamiliar syntax. With AI, he no longer needs to memorize syntax detail. His valuable skills—system-level thinking, architecture, taste, and dependency judgment—became portable, allowing him to build a 300,000-line TypeScript project quickly despite not being an expert in that language.
Letture associate
Trading
Articoli Popolari
Cosa è GROK AI
Grok AI: Rivoluzionare la Tecnologia Conversazionale nell'Era Web3 Introduzione Nel panorama in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, Grok AI si distingue come un progetto notevole che collega i domini della tecnologia avanzata e dell'interazione con l'utente. Sviluppato da xAI, un'azienda guidata dal rinomato imprenditore Elon Musk, Grok AI cerca di ridefinire il modo in cui interagiamo con l'intelligenza artificiale. Mentre il movimento Web3 continua a prosperare, Grok AI mira a sfruttare il potere dell'IA conversazionale per rispondere a query complesse, offrendo agli utenti un'esperienza che è non solo informativa ma anche divertente. Cos'è Grok AI? Grok AI è un sofisticato chatbot di intelligenza artificiale conversazionale progettato per interagire dinamicamente con gli utenti. A differenza di molti sistemi di intelligenza artificiale tradizionali, Grok AI abbraccia un'ampia gamma di domande, comprese quelle tipicamente considerate inappropriate o al di fuori delle risposte standard. Gli obiettivi principali del progetto includono: Ragionamento Affidabile: Grok AI enfatizza il ragionamento di buon senso per fornire risposte logiche basate sulla comprensione contestuale. Supervisione Scalabile: L'integrazione dell'assistenza degli strumenti garantisce che le interazioni degli utenti siano sia monitorate che ottimizzate per la qualità. Verifica Formale: La sicurezza è fondamentale; Grok AI incorpora metodi di verifica formale per migliorare l'affidabilità delle sue uscite. Comprensione del Lungo Contesto: Il modello di IA eccelle nel trattenere e richiamare una vasta storia di conversazione, facilitando discussioni significative e consapevoli del contesto. Robustezza Adversariale: Concentrandosi sul miglioramento delle sue difese contro input manipolati o malevoli, Grok AI mira a mantenere l'integrità delle interazioni degli utenti. In sostanza, Grok AI non è solo un dispositivo di recupero informazioni; è un partner conversazionale immersivo che incoraggia un dialogo dinamico. Creatore di Grok AI Il cervello dietro Grok AI non è altri che Elon Musk, un individuo sinonimo di innovazione in vari campi, tra cui automotive, viaggi spaziali e tecnologia. Sotto l'egida di xAI, un'azienda focalizzata sull'avanzamento della tecnologia AI in modi benefici, la visione di Musk mira a rimodellare la comprensione delle interazioni con l'IA. La leadership e l'etica fondamentale sono profondamente influenzate dall'impegno di Musk nel superare i confini tecnologici. Investitori di Grok AI Sebbene i dettagli specifici riguardanti gli investitori che sostengono Grok AI rimangano limitati, è pubblicamente riconosciuto che xAI, l'incubatore del progetto, è fondato e supportato principalmente dallo stesso Elon Musk. Le precedenti imprese e partecipazioni di Musk forniscono un robusto sostegno, rafforzando ulteriormente la credibilità e il potenziale di crescita di Grok AI. Tuttavia, al momento, le informazioni riguardanti ulteriori fondazioni di investimento o organizzazioni che supportano Grok AI non sono facilmente accessibili, segnando un'area per potenziali esplorazioni future. Come Funziona Grok AI? Le meccaniche operative di Grok AI sono innovative quanto il suo framework concettuale. Il progetto integra diverse tecnologie all'avanguardia che facilitano le sue funzionalità uniche: Infrastruttura Robusta: Grok AI è costruito utilizzando Kubernetes per l'orchestrazione dei container, Rust per prestazioni e sicurezza, e JAX per il calcolo numerico ad alte prestazioni. Questo trio garantisce che il chatbot operi in modo efficiente, si scaldi efficacemente e serva gli utenti prontamente. Accesso alla Conoscenza in Tempo Reale: Una delle caratteristiche distintive di Grok AI è la sua capacità di attingere a dati in tempo reale attraverso la piattaforma X—precedentemente nota come Twitter. Questa capacità consente all'IA di accedere alle informazioni più recenti, permettendole di fornire risposte e raccomandazioni tempestive che altri modelli di IA potrebbero perdere. Due Modalità di Interazione: Grok AI offre agli utenti la scelta tra “Modalità Divertente” e “Modalità Normale”. La Modalità Divertente consente uno stile di interazione più giocoso e umoristico, mentre la Modalità Normale si concentra sulla fornitura di risposte precise e accurate. Questa versatilità garantisce un'esperienza su misura che soddisfa varie preferenze degli utenti. In sostanza, Grok AI sposa prestazioni con coinvolgimento, creando un'esperienza che è sia arricchente che divertente. Cronologia di Grok AI Il viaggio di Grok AI è segnato da traguardi fondamentali che riflettono le sue fasi di sviluppo e distribuzione: Sviluppo Iniziale: La fase fondamentale di Grok AI si è svolta in circa due mesi, durante i quali sono stati condotti l'addestramento iniziale e il perfezionamento del modello. Rilascio Beta di Grok-2: In un significativo avanzamento, è stata annunciata la beta di Grok-2. Questo rilascio ha introdotto due versioni del chatbot—Grok-2 e Grok-2 mini—ognuna dotata delle capacità per chattare, programmare e ragionare. Accesso Pubblico: Dopo lo sviluppo beta, Grok AI è diventato disponibile per gli utenti della piattaforma X. Coloro che hanno account verificati tramite un numero di telefono e attivi per almeno sette giorni possono accedere a una versione limitata, rendendo la tecnologia disponibile a un pubblico più ampio. Questa cronologia racchiude la crescita sistematica di Grok AI dall'inizio all'impegno pubblico, enfatizzando il suo impegno per il miglioramento continuo e l'interazione con gli utenti. Caratteristiche Chiave di Grok AI Grok AI comprende diverse caratteristiche chiave che contribuiscono alla sua identità innovativa: Integrazione della Conoscenza in Tempo Reale: L'accesso a informazioni attuali e rilevanti differenzia Grok AI da molti modelli statici, consentendo un'esperienza utente coinvolgente e accurata. Stili di Interazione Versatili: Offrendo modalità di interazione distinte, Grok AI soddisfa varie preferenze degli utenti, invitando alla creatività e alla personalizzazione nella conversazione con l'IA. Avanzata Struttura Tecnologica: L'utilizzo di Kubernetes, Rust e JAX fornisce al progetto un solido framework per garantire affidabilità e prestazioni ottimali. Considerazione del Discorso Etico: L'inclusione di una funzione di generazione di immagini mette in mostra lo spirito innovativo del progetto. Tuttavia, solleva anche considerazioni etiche riguardanti il copyright e la rappresentazione rispettosa di figure riconoscibili—una discussione in corso all'interno della comunità AI. Conclusione Come entità pionieristica nel campo dell'IA conversazionale, Grok AI incarna il potenziale per esperienze utente trasformative nell'era digitale. Sviluppato da xAI e guidato dall'approccio visionario di Elon Musk, Grok AI integra conoscenze in tempo reale con capacità di interazione avanzate. Si sforza di spingere i confini di ciò che l'intelligenza artificiale può realizzare, mantenendo un focus su considerazioni etiche e sicurezza degli utenti. Grok AI non solo incarna il progresso tecnologico, ma rappresenta anche un nuovo paradigma conversazionale nel panorama Web3, promettendo di coinvolgere gli utenti con sia conoscenze esperte che interazioni giocose. Man mano che il progetto continua a evolversi, si erge come testimonianza di ciò che l'incrocio tra tecnologia, creatività e interazione simile a quella umana può realizzare.
147 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.26Aggiornato il 2024.12.26
Cosa è ERC AI
Euruka Tech: Una Panoramica di $erc ai e delle sue Ambizioni in Web3 Introduzione Nel panorama in rapida evoluzione della tecnologia blockchain e delle applicazioni decentralizzate, nuovi progetti emergono frequentemente, ciascuno con obiettivi e metodologie uniche. Uno di questi progetti è Euruka Tech, che opera nel vasto dominio delle criptovalute e del Web3. L'obiettivo principale di Euruka Tech, in particolare del suo token $erc ai, è presentare soluzioni innovative progettate per sfruttare le crescenti capacità della tecnologia decentralizzata. Questo articolo si propone di fornire una panoramica completa di Euruka Tech, un'esplorazione dei suoi obiettivi, della funzionalità, dell'identità del suo creatore, dei potenziali investitori e della sua importanza nel contesto più ampio del Web3. Cos'è Euruka Tech, $erc ai? Euruka Tech è caratterizzato come un progetto che sfrutta gli strumenti e le funzionalità offerte dall'ambiente Web3, concentrandosi sull'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle sue operazioni. Sebbene i dettagli specifici sul framework del progetto siano piuttosto sfuggenti, è progettato per migliorare l'engagement degli utenti e automatizzare i processi nello spazio crypto. Il progetto mira a creare un ecosistema decentralizzato che non solo faciliti le transazioni, ma incorpori anche funzionalità predittive attraverso l'intelligenza artificiale, da cui il nome del suo token, $erc ai. L'obiettivo è fornire una piattaforma intuitiva che faciliti interazioni più intelligenti e un'elaborazione delle transazioni più efficiente all'interno della crescente sfera del Web3. Chi è il Creatore di Euruka Tech, $erc ai? Attualmente, le informazioni riguardanti il creatore o il team fondatore di Euruka Tech rimangono non specificate e piuttosto opache. Questa assenza di dati solleva preoccupazioni, poiché la conoscenza del background del team è spesso essenziale per stabilire credibilità nel settore blockchain. Pertanto, abbiamo classificato queste informazioni come sconosciute fino a quando dettagli concreti non saranno resi disponibili nel dominio pubblico. Chi sono gli Investitori di Euruka Tech, $erc ai? Allo stesso modo, l'identificazione degli investitori o delle organizzazioni di supporto per il progetto Euruka Tech non è prontamente fornita attraverso la ricerca disponibile. Un aspetto cruciale per i potenziali stakeholder o utenti che considerano di impegnarsi con Euruka Tech è la garanzia che deriva da partnership finanziarie consolidate o dal supporto di società di investimento rispettabili. Senza divulgazioni sulle affiliazioni di investimento, è difficile trarre conclusioni complete sulla sicurezza finanziaria o sulla longevità del progetto. In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. Questa simbiosi tra IA e blockchain sottolinea l'importanza del token $erc ai, fungendo da ponte tra le interfacce utente tradizionali e le avanzate capacità delle tecnologie decentralizzate. Cronologia di Euruka Tech, $erc ai Sfortunatamente, a causa delle limitate informazioni disponibili riguardo a Euruka Tech, non siamo in grado di presentare una cronologia dettagliata dei principali sviluppi o traguardi nel percorso del progetto. Questa cronologia, tipicamente preziosa per tracciare l'evoluzione di un progetto e comprendere la sua traiettoria di crescita, non è attualmente disponibile. Man mano che le informazioni su eventi notevoli, partnership o aggiunte funzionali diventano evidenti, gli aggiornamenti miglioreranno sicuramente la visibilità di Euruka Tech nella sfera crypto. Chiarimento su Altri Progetti “Eureka” È importante sottolineare che più progetti e aziende condividono una nomenclatura simile con “Eureka.” La ricerca ha identificato iniziative come un agente IA della NVIDIA Research, che si concentra sull'insegnamento ai robot di compiti complessi utilizzando metodi generativi, così come Eureka Labs ed Eureka AI, che migliorano l'esperienza utente nell'istruzione e nell'analisi del servizio clienti, rispettivamente. Tuttavia, questi progetti sono distinti da Euruka Tech e non dovrebbero essere confusi con i suoi obiettivi o funzionalità. Conclusione Euruka Tech, insieme al suo token $erc ai, rappresenta un attore promettente ma attualmente oscuro nel panorama del Web3. Sebbene i dettagli sul suo creatore e sugli investitori rimangano non divulgati, l'ambizione centrale di combinare intelligenza artificiale e tecnologia blockchain si erge come un punto focale di interesse. Gli approcci unici del progetto nel promuovere l'engagement degli utenti attraverso l'automazione avanzata potrebbero distinguerlo mentre l'ecosistema Web3 progredisce. Con l'evoluzione continua del mercato crypto, gli stakeholder dovrebbero tenere d'occhio gli sviluppi riguardanti Euruka Tech, poiché lo sviluppo di innovazioni documentate, partnership o una roadmap definita potrebbe presentare opportunità significative nel prossimo futuro. Così com'è, attendiamo ulteriori approfondimenti sostanziali che potrebbero svelare il potenziale di Euruka Tech e la sua posizione nel competitivo panorama crypto.
161 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.02Aggiornato il 2025.01.02
Cosa è DUOLINGO AI
DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.
140 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11
