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."
İlgili Sorular
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.
İlgili Okumalar
İşlemler
Popüler Makaleler
GROK AI Nedir
Grok AI: Web3 Döneminde Konuşma Teknolojisini Devrim Niteliğinde Yenilik Giriş Hızla gelişen yapay zeka alanında, Grok AI, ileri teknoloji ve kullanıcı etkileşimi alanlarını birleştiren dikkate değer bir proje olarak öne çıkıyor. Ünlü girişimci Elon Musk'ın liderliğindeki xAI tarafından geliştirilen Grok AI, yapay zeka ile etkileşim şeklimizi yeniden tanımlamayı hedefliyor. Web3 hareketi devam ederken, Grok AI, karmaşık sorgulara yanıt vermek için konuşma yapay zekasının gücünden yararlanmayı amaçlıyor ve kullanıcılara sadece bilgilendirici değil, aynı zamanda eğlenceli bir deneyim sunuyor. Grok AI Nedir? Grok AI, kullanıcılarla dinamik bir şekilde etkileşimde bulunmak üzere tasarlanmış sofistike bir konuşma yapay zeka sohbet botudur. Birçok geleneksel yapay zeka sisteminin aksine, Grok AI, genellikle uygunsuz veya standart yanıtların dışında kabul edilen daha geniş bir sorgu yelpazesini benimsemektedir. Projenin temel hedefleri şunlardır: Güvenilir Akıl Yürütme: Grok AI, bağlamsal anlayışa dayalı mantıklı yanıtlar sağlamak için sağduyu akıl yürütmeyi vurgular. Ölçeklenebilir Denetim: Araç yardımı entegrasyonu, kullanıcı etkileşimlerinin hem izlenmesini hem de kalite için optimize edilmesini sağlar. Resmi Doğrulama: Güvenlik en önemli önceliktir; Grok AI, çıktılarının güvenilirliğini artırmak için resmi doğrulama yöntemlerini entegre eder. Uzun Bağlam Anlayışı: AI modeli, kapsamlı konuşma geçmişini saklama ve hatırlama konusunda mükemmel bir performans sergileyerek anlamlı ve bağlamsal olarak farkında tartışmaların yapılmasını kolaylaştırır. Saldırgan Dayanıklılık: Manipüle edilmiş veya kötü niyetli girdilere karşı savunmalarını geliştirmeye odaklanarak, Grok AI kullanıcı etkileşimlerinin bütünlüğünü korumayı hedefler. Özünde, Grok AI sadece bir bilgi alma cihazı değil; dinamik diyalogu teşvik eden, etkileyici bir konuşma partneridir. Grok AI'nın Yaratıcısı Grok AI'nın arkasındaki beyin, otomotiv, uzay yolculuğu ve teknoloji gibi çeşitli alanlarda yenilikle özdeşleşen Elon Musk'tır. Yapay zeka teknolojisini faydalı yollarla geliştirmeye odaklanan xAI çatısı altında, Musk'ın vizyonu, yapay zeka etkileşimlerinin anlaşılmasını yeniden şekillendirmeyi amaçlıyor. Liderlik ve temel etik, Musk'ın teknolojik sınırları zorlamaya olan bağlılığı tarafından derinden etkilenmektedir. Grok AI'nın Yatırımcıları Grok AI'yi destekleyen yatırımcılarla ilgili spesifik detaylar sınırlı kalmakla birlikte, projenin kuluçka merkezi olan xAI'nin, esasen Elon Musk tarafından kurulduğu ve desteklendiği kamuya açık bir şekilde kabul edilmektedir. Musk'ın önceki girişimleri ve mülkleri, Grok AI'nın güvenilirliğini ve büyüme potansiyelini daha da artıran sağlam bir destek sağlar. Ancak, şu anda Grok AI'yı destekleyen ek yatırım fonları veya kuruluşlarıyla ilgili bilgiye kolayca erişim sağlanamamaktadır; bu da potansiyel gelecekteki keşif alanını işaret etmektedir. Grok AI Nasıl Çalışır? Grok AI'nın operasyonel mekanikleri, kavramsal çerçevesi kadar yenilikçidir. Proje, benzersiz işlevselliklerini kolaylaştıran birkaç son teknoloji ürünü teknolojiyi entegre eder: Sağlam Altyapı: Grok AI, konteyner orkestrasyonu için Kubernetes, performans ve güvenlik için Rust ve yüksek performanslı sayısal hesaplama için JAX kullanılarak inşa edilmiştir. Bu üçlü, sohbet botunun verimli çalışmasını, etkili bir şekilde ölçeklenmesini ve kullanıcılara zamanında hizmet vermesini sağlar. Gerçek Zamanlı Bilgi Erişimi: Grok AI'nın ayırt edici özelliklerinden biri, X platformu (önceden Twitter olarak biliniyordu) aracılığıyla gerçek zamanlı verilere erişim yeteneğidir. Bu yetenek, yapay zekaya en son bilgilere erişim sağlar ve diğer yapay zeka modellerinin gözden kaçırabileceği zamanında yanıtlar ve öneriler sunmasına olanak tanır. İki Etkileşim Modu: Grok AI, kullanıcılara “Eğlenceli Mod” ve “Normal Mod” arasında seçim yapma imkanı sunar. Eğlenceli Mod, daha eğlenceli ve mizahi bir etkileşim tarzı sağlarken, Normal Mod, kesin ve doğru yanıtlar vermeye odaklanır. Bu çok yönlülük, çeşitli kullanıcı tercihlerine hitap eden özelleştirilmiş bir deneyim sağlar. Özünde, Grok AI performansı etkileşimle birleştirerek, hem zenginleştirici hem de eğlenceli bir deneyim yaratmaktadır. Grok AI'nın Zaman Çizelgesi Grok AI'nın yolculuğu, gelişim ve dağıtım aşamalarını yansıtan önemli dönüm noktalarıyla işaretlenmiştir: İlk Geliştirme: Grok AI'nın temel aşaması, modelin ilk eğitim ve ince ayarının yapıldığı yaklaşık iki ay boyunca gerçekleşmiştir. Grok-2 Beta Yayını: Önemli bir ilerleme olarak, Grok-2 beta duyurulmuştur. Bu sürüm, sohbet etme, kodlama ve akıl yürütme yetenekleriyle donatılmış iki versiyon—Grok-2 ve Grok-2 mini—sunmuştur. Halka Açık Erişim: Beta geliştirmesinin ardından, Grok AI X platformu kullanıcılarına sunulmuştur. Telefon numarasıyla doğrulanan ve en az yedi gün aktif olan hesap sahipleri, sınırlı bir versiyona erişim sağlayarak teknolojiyi daha geniş bir kitleye ulaştırmaktadır. Bu zaman çizelgesi, Grok AI'nın kuruluşundan kamu etkileşimine kadar sistematik büyümesini kapsar ve sürekli iyileştirme ve kullanıcı etkileşimine olan bağlılığını vurgular. Grok AI'nın Ana Özellikleri Grok AI, yenilikçi kimliğine katkıda bulunan birkaç ana özelliği kapsamaktadır: Gerçek Zamanlı Bilgi Entegrasyonu: Güncel ve ilgili bilgilere erişim, Grok AI'yı birçok statik modelden ayırarak, etkileyici ve doğru bir kullanıcı deneyimi sağlar. Çeşitli Etkileşim Tarzları: Farklı etkileşim modları sunarak, Grok AI çeşitli kullanıcı tercihlerine hitap eder ve yapay zeka ile konuşurken yaratıcılığı ve kişiselleştirmeyi teşvik eder. Gelişmiş Teknolojik Altyapı: Kubernetes, Rust ve JAX kullanımı, projeye güvenilirlik ve optimal performans sağlamak için sağlam bir çerçeve sunar. Etik Tartışma Dikkati: Görüntü üreten bir işlevin dahil edilmesi, projenin yenilikçi ruhunu sergiler. Ancak, aynı zamanda tanınabilir figürlerin saygılı bir şekilde tasvir edilmesi ve telif hakkı ile ilgili etik konuları da gündeme getirir—bu, yapay zeka topluluğunda süregelen bir tartışmadır. Sonuç Konuşma yapay zekası alanında öncü bir varlık olarak Grok AI, dijital çağda dönüştürücü kullanıcı deneyimlerinin potansiyelini kapsar. xAI tarafından geliştirilen ve Elon Musk'ın vizyoner yaklaşımıyla yönlendirilen Grok AI, gerçek zamanlı bilgiyi gelişmiş etkileşim yetenekleriyle birleştirir. Yapay zekanın neler başarabileceği konusunda sınırları zorlamayı hedeflerken, etik konulara ve kullanıcı güvenliğine odaklanmayı sürdürmektedir. Grok AI, sadece teknolojik ilerlemeyi değil, aynı zamanda Web3 manzarasında yeni bir konuşma paradigmasını da temsil eder ve kullanıcılara hem yetkin bilgi hem de eğlenceli etkileşim sunma vaadinde bulunur. Proje gelişmeye devam ederken, teknolojinin, yaratıcılığın ve insan benzeri etkileşimin kesişim noktasında nelerin başarılabileceğinin bir kanıtı olarak durmaktadır.
114 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2024.12.26Güncellenme 2024.12.26
ERC AI Nedir
Euruka Tech: $erc ai ve Web3'teki Hedefleri Üzerine Bir Genel Bakış Giriş Blockchain teknolojisi ve merkeziyetsiz uygulamaların hızla gelişen manzarasında, her biri benzersiz hedefler ve metodolojilerle yeni projeler sıkça ortaya çıkmaktadır. Bu projelerden biri, kripto para ve Web3 alanında faaliyet gösteren Euruka Tech'tir. Euruka Tech'in, özellikle $erc ai token'ının ana odak noktası, merkeziyetsiz teknolojinin büyüyen yeteneklerinden yararlanmak için tasarlanmış yenilikçi çözümler sunmaktır. Bu makale, Euruka Tech'in kapsamlı bir genel görünümünü, hedeflerini, işlevselliğini, yaratıcısının kimliğini, potansiyel yatırımcılarını ve Web3'teki daha geniş bağlam içindeki önemini keşfetmeyi amaçlamaktadır. Euruka Tech, $erc ai Nedir? Euruka Tech, Web3 ortamının sunduğu araçlar ve işlevsellikleri kullanan bir proje olarak tanımlanmaktadır ve operasyonlarında yapay zekayı entegre etmeye odaklanmaktadır. Projenin çerçevesine dair spesifik detaylar biraz belirsiz olsa da, kullanıcı etkileşimini artırmayı ve kripto alanındaki süreçleri otomatikleştirmeyi amaçlamaktadır. Proje, yalnızca işlemleri kolaylaştırmakla kalmayıp, aynı zamanda yapay zeka aracılığıyla öngörücü işlevsellikleri de entegre eden merkeziyetsiz bir ekosistem yaratmayı hedeflemektedir; bu nedenle token'ının adı $erc ai'dir. Amaç, büyüyen Web3 alanında daha akıllı etkileşimleri ve verimli işlem işleme süreçlerini kolaylaştıran sezgisel bir platform sunmaktır. Euruka Tech'in Yaratıcısı Kimdir, $erc ai? Şu anda, Euruka Tech'in arkasındaki yaratıcı veya kurucu ekip hakkında bilgi verilmemiştir ve bu durum biraz belirsizdir. Bu veri eksikliği, ekibin geçmişi hakkında bilgi sahibi olmanın genellikle blockchain sektöründe güvenilirlik oluşturmak için gerekli olduğu endişelerini doğurmaktadır. Bu nedenle, somut detaylar kamuya sunulana kadar bu bilgiyi bilinmeyen olarak sınıflandırdık. Euruka Tech'in Yatırımcıları Kimlerdir, $erc ai? Benzer şekilde, Euruka Tech projesinin yatırımcıları veya destekleyen organizasyonları hakkında mevcut araştırmalarla kolayca sağlanan bir bilgi yoktur. Euruka Tech ile etkileşimde bulunmayı düşünen potansiyel paydaşlar veya kullanıcılar için kritik bir unsur, kurumsal finansal ortaklıklar veya saygın yatırım firmalarından gelen destekle sağlanan güvencedir. Yatırım ilişkileri hakkında açıklamalar olmadan, projenin finansal güvenliği veya sürdürülebilirliği hakkında kapsamlı sonuçlar çıkarmak zordur. Bulunan bilgilere paralel olarak, bu bölüm de bilinmeyen durumundadır. Euruka Tech, $erc ai Nasıl Çalışır? Euruka Tech için detaylı teknik spesifikasyonların eksik olmasına rağmen, yenilikçi hedeflerini göz önünde bulundurmak önemlidir. Proje, yapay zekanın hesaplama gücünden yararlanarak kripto para ortamında kullanıcı deneyimini otomatikleştirmeyi ve geliştirmeyi hedeflemektedir. AI'yi blockchain teknolojisiyle entegre ederek, Euruka Tech otomatik ticaret, risk değerlendirmeleri ve kişiselleştirilmiş kullanıcı arayüzleri gibi özellikler sunmayı amaçlamaktadır. Euruka Tech'in yenilikçi özü, kullanıcılar ile merkeziyetsiz ağların sunduğu geniş olanaklar arasında kesintisiz bir bağlantı yaratma hedefinde yatmaktadır. Makine öğrenimi algoritmaları ve AI kullanarak, ilk kez kullanıcı zorluklarını en aza indirmeyi ve Web3 çerçevesindeki işlem deneyimlerini düzene sokmayı amaçlamaktadır. AI ve blockchain arasındaki bu simbiyoz, $erc ai token'ının önemini vurgulamakta ve geleneksel kullanıcı arayüzleri ile merkeziyetsiz teknolojilerin gelişmiş yetenekleri arasında bir köprü işlevi görmektedir. Euruka Tech, $erc ai Zaman Çizelgesi Maalesef, Euruka Tech hakkında mevcut olan sınırlı bilgiler nedeniyle, projenin yolculuğundaki önemli gelişmeler veya kilometre taşları hakkında detaylı bir zaman çizelgesi sunamıyoruz. Genellikle bir projenin evrimini haritalamak ve büyüme eğrisini anlamak için değerli olan bu zaman çizelgesi şu anda mevcut değildir. Önemli olaylar, ortaklıklar veya işlevsel eklemeler hakkında bilgiler belirgin hale geldikçe, güncellemeler kesinlikle Euruka Tech'in kripto alanındaki görünürlüğünü artıracaktır. Diğer “Eureka” Projeleri Üzerine Açıklama Birden fazla projenin ve şirketin “Eureka” benzeri bir isimlendirmeye sahip olduğunu belirtmek önemlidir. Araştırmalar, robotlara karmaşık görevler öğretmeye odaklanan NVIDIA Research'ten bir AI ajanı gibi girişimleri, ayrıca eğitim ve müşteri hizmetleri analitiğinde kullanıcı deneyimini geliştiren Eureka Labs ve Eureka AI'yi tanımlamıştır. Ancak, bu projeler Euruka Tech'ten farklıdır ve hedefleri veya işlevleri ile karıştırılmamalıdır. Sonuç Euruka Tech, $erc ai token'ı ile birlikte, Web3 manzarasında umut verici ancak şu anda belirsiz bir oyuncuyu temsil etmektedir. Yaratıcısı ve yatırımcıları hakkında detaylar açıklanmamış olsa da, yapay zekayı blockchain teknolojisiyle birleştirme konusundaki temel hedefi ilgi odağı olmaktadır. Projenin, gelişmiş otomasyon aracılığıyla kullanıcı etkileşimini teşvik etme konusundaki benzersiz yaklaşımları, Web3 ekosistemi ilerledikçe onu farklı kılabilir. Kripto piyasası gelişmeye devam ederken, paydaşların Euruka Tech etrafındaki gelişmelere dikkat etmeleri önemlidir; belgelenmiş yeniliklerin, ortaklıkların veya tanımlanmış bir yol haritasının gelişimi, önümüzdeki dönemde önemli fırsatlar sunabilir. Şu an itibarıyla, Euruka Tech'in potansiyelini ve rekabetçi kripto manzarasındaki konumunu açığa çıkarabilecek daha somut içgörüler beklemekteyiz.
112 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2025.01.02Güncellenme 2025.01.02
DUOLINGO AI Nedir
DUOLINGO AI: Dil Öğrenimini Web3 ve AI İnovasyonu ile Entegre Etmek Teknolojinin eğitimi yeniden şekillendirdiği bir çağda, yapay zeka (AI) ve blok zinciri ağlarının entegrasyonu dil öğrenimi için yeni bir ufuk açmaktadır. DUOLINGO AI ve ona bağlı kripto para birimi $DUOLINGO AI ile tanışın. Bu proje, önde gelen dil öğrenme platformlarının eğitimsel yeteneklerini merkeziyetsiz Web3 teknolojisinin faydalarıyla birleştirmeyi hedefliyor. Bu makale, DUOLINGO AI'nın temel yönlerini, hedeflerini, teknolojik çerçevesini, tarihsel gelişimini ve gelecekteki potansiyelini incelerken, orijinal eğitim kaynağı ile bu bağımsız kripto para girişimi arasındaki netliği korumaktadır. DUOLINGO AI Genel Görünümü DUOLINGO AI'nın temelinde, öğrenicilerin dil yeterliliğinde eğitimsel kilometre taşlarına ulaşmaları için kriptografik ödüller kazanabilecekleri merkeziyetsiz bir ortam oluşturma hedefi yatmaktadır. Akıllı sözleşmeler uygulayarak, proje beceri doğrulama süreçlerini ve token tahsislerini otomatikleştirmeyi amaçlamakta, şeffaflık ve kullanıcı sahipliğini vurgulayan Web3 ilkelerine uymaktadır. Model, dil edinimindeki geleneksel yaklaşımlardan ayrılarak, token sahiplerinin kurs içeriği ve ödül dağıtımları üzerinde iyileştirmeler önermesine olanak tanıyan topluluk odaklı bir yönetişim yapısına dayanmaktadır. DUOLINGO AI'nın bazı dikkat çekici hedefleri şunlardır: Oyunlaştırılmış Öğrenme: Proje, dil yeterlilik seviyelerini temsil etmek için blok zinciri başarıları ve değiştirilemez tokenleri (NFT'ler) entegre ederek, katılımcıları motive eden dijital ödüller sunmaktadır. Merkeziyetsiz İçerik Üretimi: Eğitmenler ve dil meraklılarının kendi kurslarını katkıda bulunmalarına olanak tanıyarak, tüm katkıda bulunanların fayda sağladığı bir gelir paylaşım modeli oluşturmaktadır. AI Destekli Kişiselleştirme: Gelişmiş makine öğrenimi modellerini kullanarak, DUOLINGO AI dersleri bireysel öğrenme ilerlemesine uyacak şekilde kişiselleştirmekte, köklü platformlarda bulunan uyarlamalı özelliklere benzer bir deneyim sunmaktadır. Proje Yaratıcıları ve Yönetişim Nisan 2025 itibarıyla, $DUOLINGO AI'nın arkasındaki ekip takma isimler kullanmaktadır; bu, merkeziyetsiz kripto para alanında sıkça görülen bir uygulamadır. Bu anonimlik, bireysel geliştiricilere odaklanmak yerine kolektif büyümeyi ve paydaş katılımını teşvik etmek amacıyla tasarlanmıştır. Solana blok zincirinde dağıtılan akıllı sözleşme, geliştiricinin cüzdan adresini not etmekte, bu da yaratıcıların kimliğinin bilinmemesine rağmen işlemlerle ilgili şeffaflık taahhüdünü simgelemektedir. Yol haritasına göre, DUOLINGO AI, Merkeziyetsiz Otonom Organizasyon (DAO) haline gelmeyi hedeflemektedir. Bu yönetişim yapısı, token sahiplerinin özellik uygulamaları ve hazine tahsisleri gibi kritik konularda oy kullanmalarına olanak tanımaktadır. Bu model, çeşitli merkeziyetsiz uygulamalarda bulunan topluluk güçlendirme ethosu ile uyumlu olup, kolektif karar verme sürecinin önemini vurgulamaktadır. Yatırımcılar ve Stratejik Ortaklıklar Şu anda, $DUOLINGO AI ile bağlantılı olarak kamuya açık tanımlanabilir kurumsal yatırımcılar veya risk sermayedarları bulunmamaktadır. Bunun yerine, projenin likiditesi esas olarak merkeziyetsiz borsa (DEX) kaynaklıdır ve bu, geleneksel eğitim teknolojisi şirketlerinin finansman stratejileriyle keskin bir zıtlık oluşturmaktadır. Bu tabandan gelen model, merkeziyetsizliğe olan bağlılığını yansıtan topluluk odaklı bir yaklaşımı işaret etmektedir. DUOLINGO AI, beyaz kitabında, kurs tekliflerini zenginleştirmeyi amaçlayan belirsiz “blok zinciri eğitim platformları” ile işbirlikleri kurmayı planladığını belirtmektedir. Belirli ortaklıklar henüz açıklanmamış olsa da, bu işbirlikçi çabalar, blok zinciri yeniliğini eğitim girişimleri ile birleştirmeyi amaçlayan bir stratejiyi ima etmektedir ve çeşitli öğrenme yollarında erişimi ve kullanıcı katılımını genişletmektedir. Teknolojik Mimari AI Entegrasyonu DUOLINGO AI, eğitimsel tekliflerini geliştirmek için iki ana AI destekli bileşen içermektedir: Uyarlanabilir Öğrenme Motoru: Bu sofistike motor, kullanıcı etkileşimlerinden öğrenmekte olup, büyük eğitim platformlarından gelen özel modellere benzer. Belirli öğrenici zorluklarını ele almak için ders zorluğunu dinamik olarak ayarlamakta ve zayıf alanları hedeflenmiş alıştırmalarla pekiştirmektedir. Konuşma Ajanları: GPT-4 destekli sohbet botlarını kullanarak, DUOLINGO AI kullanıcıların simüle edilmiş konuşmalara katılmalarına olanak tanıyarak, daha etkileşimli ve pratik bir dil öğrenme deneyimi sunmaktadır. Blok Zinciri Altyapısı $DUOLINGO AI, Solana blok zincirinde inşa edilmiş kapsamlı bir teknolojik çerçeve kullanmaktadır: Beceri Doğrulama Akıllı Sözleşmeleri: Bu özellik, yeterlilik testlerini başarıyla geçen kullanıcılara otomatik olarak token ödülleri vermekte, gerçek öğrenim sonuçları için teşvik yapısını güçlendirmektedir. NFT Rozetleri: Bu dijital tokenler, öğrenicilerin kurslarının bir bölümünü tamamlamak veya belirli becerileri ustalaşmak gibi ulaştıkları çeşitli kilometre taşlarını simgelemekte ve bunları dijital olarak takas etmelerine veya sergilemelerine olanak tanımaktadır. DAO Yönetişimi: Token sahibi topluluk üyeleri, anahtar öneriler üzerinde oy kullanarak yönetişime katılabilir, bu da kurs teklifleri ve platform özelliklerinde yeniliği teşvik eden katılımcı bir kültürü kolaylaştırmaktadır. Tarihsel Zaman Çizelgesi 2022–2023: Kavramsallaştırma DUOLINGO AI için temel, dil öğrenimindeki AI ilerlemeleri ile blok zinciri teknolojisinin merkeziyetsiz potansiyeli arasındaki sinerjiyi vurgulayan bir beyaz kağıdın oluşturulmasıyla başlar. 2024: Beta Lansmanı Sınırlı bir beta sürümü, popüler dillerdeki teklifleri tanıtarak, erken kullanıcıları token teşvikleri ile ödüllendirir ve projenin topluluk katılım stratejisinin bir parçası olarak sunulmaktadır. 2025: DAO Geçişi Nisan ayında, tokenlerin dolaşıma girmesiyle tam bir ana ağ lansmanı gerçekleşir ve topluluk, Asya dillerine ve diğer kurs gelişmelerine olası genişlemeler hakkında tartışmalara başlar. Zorluklar ve Gelecek Yönelimleri Teknik Engeller Hırslı hedeflerine rağmen, DUOLINGO AI önemli zorluklarla karşı karşıyadır. Ölçeklenebilirlik, AI işleme ile merkeziyetsiz bir ağı sürdürme maliyetleri arasında denge kurma konusunda sürekli bir endişe kaynağıdır. Ayrıca, merkeziyetsiz bir teklif arasında kaliteli içerik üretimi ve moderasyonu sağlamak, eğitim standartlarını koruma konusunda karmaşıklıklar yaratmaktadır. Stratejik Fırsatlar İleriye dönük olarak, DUOLINGO AI, akademik kurumlarla mikro yeterlilik ortaklıkları kurma potansiyeline sahiptir ve dil becerilerinin blok zinciri ile doğrulanmış onaylarını sağlamaktadır. Ayrıca, çapraz zincir genişlemesi, projenin daha geniş kullanıcı tabanlarına ve ek blok zinciri ekosistemlerine erişim sağlamasına olanak tanıyabilir, böylece birlikte çalışabilirliğini ve erişimini artırabilir. Sonuç DUOLINGO AI, yapay zeka ve blok zinciri teknolojisinin yenilikçi bir birleşimini temsil etmekte olup, geleneksel dil öğrenim sistemlerine topluluk odaklı bir alternatif sunmaktadır. Takma isimli geliştirme süreci ve ortaya çıkan ekonomik modeli bazı riskler taşısa da, projenin oyunlaştırılmış öğrenme, kişiselleştirilmiş eğitim ve merkeziyetsiz yönetişim konusundaki taahhüdü, Web3 alanında eğitim teknolojisi için bir yol haritası aydınlatmaktadır. AI gelişmeye devam ederken ve blok zinciri ekosistemi evrim geçirirken, DUOLINGO AI gibi girişimler, kullanıcıların dil eğitimi ile etkileşim biçimlerini yeniden tanımlayabilir, toplulukları güçlendirebilir ve yenilikçi öğrenme mekanizmaları aracılığıyla katılımı ödüllendirebilir.
91 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2025.04.11Güncellenme 2025.04.11
