7 kontraintuitive Entwickler-Gewohnheiten vom OpenClaw-Schöpfer, die dich zum Versand-Maniac machen — 6.600 Commits
Nicht überflogen. Nicht mal eben 4 Sekunden auf den Diff geschaut und dann auf "approve" geklickt. Wirklich gelesen. Zeile für Zeile, jede Funktion verstanden, jeden Edge Case durchdacht.
Falls deine Antwort "gestern" lautet — cool, du bist gründlich. Du bist auch verdammt langsam.
Peter Steinberger — der Typ, der OpenClaw gebaut hat, das am schnellsten wachsende Repo in der GitHub-Geschichte (180.000+ Stars), das Projekt, um das sich OpenAI und Meta streiten — hat im Januar 2026 allein 6.600 Commits gemacht. Allein. Kein Team. Stand heute ist er gerade zu OpenAI gewechselt, um deren nächste Generation von Personal Agents zu leiten. Sam Altman nannte ihn "ein Genie." OpenClaw wird zu einer Stiftung und bleibt Open Source.
Sein Motto? "Ich shippe Code, den ich nicht lese."
Das klingt erstmal verrückt, bis man sich die Ergebnisse anschaut. Und dann fragt man sich — wie viele der "Best Practices", die du täglich befolgst, sind eigentlich nur Gewohnheiten, die du nie hinterfragt hast?
Ich habe zwei Wochen lang Peters Ansatz an meinem eigenen Stack getestet (Convex, n8n, Claude Code — die üblichen Verdächtigen). Manches hat meine Arbeitsweise dauerhaft verändert. Manches fühlte sich an wie ein Vertrauensfall mit einem Roboter. Alle sieben Gewohnheiten klangen falsch, bis ich sah, was passierte, als ich sie tatsächlich ausprobierte.
1. Shippe Code, den du nie gelesen hast
Das ist kein Scherz. Das ist ein direktes Zitat von Peter Steinberger aus dem Pragmatic Engineer Podcast. Der Mann, der PSPDFKit gebaut hat — ein PDF-Framework, das auf über einer Milliarde Geräten läuft — kam nach 3 Jahren Ruhestand zurück und entschied, dass Code lesen optional ist.
"Ich shippe Code, den ich nicht lese."
Das Setup, das das Ganze nicht völlig irre macht: Seine Agents kompilieren, linten und lassen die komplette Test-Suite laufen, bevor etwas committed wird. Wenn die Pipeline grün ist, wird geshipped. Peter reviewt Architektur-Entscheidungen. Er reviewt System-Design. Er sitzt nicht da und liest autogenerierten TypeScript-Code wie einen Roman.
Ich habe das letzten Monat bei einer Convex-Backend-Migration ausprobiert. Anstatt jede Mutation Zeile für Zeile zu reviewen, habe ich zuerst umfassende Tests geschrieben und dann Claude Code die Implementierung generieren lassen. Tests bestanden. Ich habe gemerged, ohne den Code zu lesen.
Meine Hände waren die ganze Zeit schweißnass. Wie beim ersten Mal rm -rf eines Verzeichnisses, wenn du merkst, dass du vergessen hast zu prüfen, welches.
Aber nichts ist kaputtgegangen. Und ich war in 3 Stunden fertig statt an einem ganzen Tag.
Der mentale Shift: Hör auf, Code zu reviewen. Fang an, Ergebnisse zu reviewen. Wenn deine Test-Coverage solide ist, ist der Code nur... Rohrleitungen. Was uns zu Punkt 7 bringt. Aber ich greife vor.
2. Töte deine MCPs und Subagents
Jeder und sein Hund baut gerade Multi-Agent-Schwärme. Fünf Agents, die über MCPs koordinieren, Kontext hin und her reichen, mit einem Orchestrator-Agent, der den ganzen Zirkus managt. Sieht beeindruckend aus in einer Demo. In der Produktion ist es eine Rube-Goldberg-Maschine, die jeden Dienstag kaputtgeht.
Peter nutzt keine MCPs. Keinen Plan-Modus. Keine Subagents.
Ein Agent. Gute Prompts. Gezielte Skills. Das war's.
Ich weiß, was du denkst, weil ich dasselbe gedacht habe — "aber mein Workflow ist komplex, ich brauche mehrere Agents." Also habe ich ein Experiment gemacht. Ich hatte eine n8n-Pipeline mit 4 verschiedenen AI-Nodes für sequenzielle Verarbeitung: extrahieren, klassifizieren, anreichern, formatieren. Vier Agents, vier API-Calls, vier Stellen, wo Dinge stillschweigend schiefgehen können.
Habe es durch einen einzigen Claude Code Call mit einem gut strukturierten Prompt ersetzt. Gleiche Ausgabe. Schneller. 12€/Monat günstiger. Und wenn etwas kaputtgeht, debugge ich eine Sache statt Detektiv zu spielen über vier Black Boxes hinweg.
Peter hat es in einem Interview auf den Punkt gebracht: Die meisten Multi-Agent-Setups geben die Illusion von Produktivität, produzieren aber tatsächlich schlechteren Mist. Die Human-Machine-Loop — ein Mensch, ein Agent, enge Feedback-Schleife — ist da, wo echte Qualität entsteht.
Nicht jeder Workflow sollte so vereinfacht werden. Aber viel mehr von ihnen können es, als du denkst.
3. Unter-prompte absichtlich
Das hat mein Gehirn durcheinandergebracht.
// Was ich früher geschrieben hätte:
"Erstelle eine Convex-Mutation, die eine User-ID und eine Liste von
Transaction-Objekten nimmt, validiert, dass jeder Transaction-Amount
positiv ist, prüft, dass der User in der Users-Tabelle existiert,
Inserts in 50er-Gruppen batcht, partielle Fehler durch Rollback des
Batches handhabt und ein Summary-Objekt mit succeeded/failed Counts
zurückgibt."
// Was Peter schreiben würde:
"Handle batch transaction imports for users."
Sechs Wörter. Das war's. Peter gibt absichtlich vage Prompts, um den Agent Lösungen erkunden zu lassen, die er nicht bedacht hätte. Im Lex Fridman Podcast beschrieb er, wie er entdeckte, dass sein Agent FFmpeg und Whisper nutzte, um eine Sprachnachricht zu verarbeiten, die er geschickt hatte — eine Lösungskette, die er nie in einem Prompt spezifiziert hätte.
Ich war skepti — nein warte, ich war verängstigt. Vage Prompts fühlen sich an, als würdest du deine Autoschlüssel einem Fremden geben und sagen "du wirst es schon rausfinden."
Aber ich habe es letzte Woche bei drei Features ausprobiert. Zwei davon kamen mit Implementierungen zurück, an die ich nicht gedacht hätte. Eine davon war tatsächlich besser als das, was ich im Kopf hatte. Die dritte war Müll und ich habe sie in 30 Sekunden weggeschmissen.
Zwei Gewinne und ein schneller Delete. Das ist eine gute Quote. Der Trick ist, für Exploration zu unter-prompten, nicht für Production. Du shippst nicht den ersten Versuch. Du entdeckst den Ansatz und verschärfst dann den Prompt für den echten Build.
4. Verbringe 10x mehr Zeit mit Planen, 10x weniger mit Coden
Die meisten Devs, die ich kenne (inklusive meines früheren Ichs, ehrlich gesagt), verbringen etwa 5 Minuten damit, über ein Feature nachzudenken, und dann 4 Stunden damit, es zu coden. Peter dreht dieses Verhältnis komplett um.
Er verbringt eine "überraschend lange Zeit" — die Worte seines Interviewers, nicht meine — damit, mit einem Agent nur über den Plan hin und her zu gehen. Er fordert den Agent heraus. Stochert in Löchern. Fragt "was ist mit Edge Case X?" Schreibt den Ansatz um. Widerspricht, wenn der Agent etwas Faules vorschlägt. Erst wenn der Plan wasserdicht ist, startet er die Implementierung und geht zur Planung des nächsten Dings über.
Das ist das Entwickler-Äquivalent eines Schach-Großmeisters, der 20 Minuten für einen Zug braucht. Sieht langsam aus. Ist tatsächlich schnell. Weil die Alternative ist, 20 Minuten damit zu verbringen, Figuren zufällig zu bewegen, und dann weitere 40 Minuten damit, das Chaos rückgängig zu machen.
Ich mache das mit Claude für meine Convex-Schemas und es ist grenzwertig therapeutisch. Anstatt in Code zu springen und 2 Stunden später zu merken, dass mein Datenmodell falsch ist — aber ich schweife ab, jeder, der schon mal eine Convex-Schema-Migration um Mitternacht gemacht hat, kennt diese besondere Geschmacksrichtung des Bedauerns — verbringe ich jetzt 30 Minuten damit, mit Claude über das Schema-Design zu streiten. Die tatsächliche Implementierung dauert einen Bruchteil der Zeit, weil die Architektur bereits geklärt ist.
Peter nutzt Codex speziell aus diesem Grund. Er plant die Arbeit ausführlich und startet sie dann auf Codex, weil Codex lange Tasks autonom abarbeitet. Claude Code kommt immer wieder mit Rückfragen, was seinen Flow unterbricht.
Verschiedene Tools für verschiedene Menschen. Das Prinzip bleibt gleich: lange planen, kurz coden.
5. Lass 5 Agents parallel laufen und lies keinen davon live
Öffne drei Terminal-Fenster. Starte drei verschiedene Features gleichzeitig. Klappe alle drei Deckel zu und geh Kaffee machen.
Das ist Peters Workflow. Er lässt 5–10 Agents parallel an verschiedenen Features arbeiten und bleibt im Flow-State, indem er keinem von ihnen bei der Arbeit zuschaut. Er prüft die Ergebnisse, wenn sie fertig sind. Nicht vorher.
Das klingt wie Senior-Developer-Häresie. Wir sind darauf trainiert zu beobachten, zu überwachen, Fehler früh zu erkennen. Die Idee, 5 autonome Code-schreibende Prozesse laufen zu lassen und einfach... nicht hinzuschauen... fühlt sich an, als würdest du 5 Herdplatten anlassen und spazieren gehen.
Aber denk mal darüber nach, was du tatsächlich machst, wenn du einem Agent in Echtzeit beim Code-Tippen zuschaust. Du fügst keinen Wert hinzu. Du bist nur ängstlich. Es ist das Entwickler-Äquivalent dazu, alle 2 Minuten die Ofentür zu öffnen, um nach dem Kuchen zu schauen. Alles, was du machst, ist ihn zu verlangsamen.
Ich habe das in kleinerem Maßstab getestet — 3 Agents, nicht 5. Einer hat einen Supabase-Auth-Flow refactored. Einer hat einen neuen n8n-Workflow gebaut. Einer hat Tests für bestehende Convex-Funktionen geschrieben. Ich habe sie mit klaren Prompts aufgesetzt (na ja, klarer als Punkt 3 — so mutig bin ich noch nicht), gestartet und bin zum Mittagessen gegangen.
Kam zurück zu: 2 erfolgreich abgeschlossen, 1 gescheitert an einem Test, den er nicht lösen konnte. Ich habe den Fehler in 15 Minuten behoben. Gesamtoutput: 3 Features' Fortschritt in 90 Minuten Wanduhr-Zeit.
Die Schlüsselerkenntnis, die Peter geteilt hat: Der Flow-State geht nicht ums Überwachen von Agents. Es geht ums Einreihen von ihnen. Dein Job wird zu Prompt Engineering → Launch → Prompt Engineering → Launch → Batch Review. Fließband, nicht Babysitting.
6. Ersetze Code Reviews durch "Prompt Requests"
Erinnerst du dich, als Pull Requests noch etwas bedeutet haben? Du hast einen PR geöffnet, eine Beschreibung geschrieben, die deine Änderungen erklärt, ein Teamkollege hat den Diff Zeile für Zeile reviewed, Kommentare zu Variablennamen und fehlenden Null-Checks hinterlassen, ihr seid zwei Tage hin und her gegangen, und schließlich hat jemand approved, weil alle müde waren.
Peter hält PRs für tot. Nicht sterbend — tot.
Sein Ersatz: Prompt Requests. Anstatt den Code zu reviewen, den ein Agent produziert hat, reviewst du den Prompt, der ihn produziert hat. Wenn der Prompt solide ist und die Tests bestehen, ist der Code approved. Sein Team redet nicht mal mehr über Code. Ihre Diskussionen sind 100% Architektur und High-Level-Entscheidungen.
Das ist der kontroverseste Punkt auf dieser Liste und ich bin noch nicht vollständig überzeugt. Für Solo-Projekte? Ja, es funktioniert. Ich kopiere meine Claude Code Prompts in Commit-Messages, anstatt manuelle Beschreibungen zu schreiben, und es ist tatsächlich nützlicher für mein zukünftiges Ich zu sehen "was ich verlangt habe" statt "was sich geändert hat."
Für Teams? Ich denke, man braucht immer noch etwas Code Review für Wissensaustausch. Aber Peters Punkt steht: Der Prompt wird wichtiger als die Ausgabe. In einer Welt, wo jeder anständige Agent den Code schreiben kann, ist die Qualität deiner Anweisungen der Differenziator.
Ich meine — ein Typ mit 180.000 GitHub Stars und Angeboten von Meta und OpenAI sagt, PRs sind tot. Vielleicht sollten wir anderen es zumindest in Betracht ziehen 🦞
7. Behandle 80% deines Codes als wegwerfbare Daten-Rohrleitungen
Schnelle Übung. Öffne dein Projekt jetzt gerade. Schau dir deine zuletzt bearbeiteten Dateien an. Wie viele davon machen etwas wirklich Interessantes — neuartige Algorithmen, komplexe Business-Logik, kreative UI-Patterns?
Und wie viele bewegen einfach nur... Daten von Punkt A zu Punkt B? JSON parsen. API-Responses transformieren. Datenbankzeilen auf Frontend-Objekte mappen. Inputs validieren. Outputs formatieren.
Peters Schätzung: 80% des Anwendungscodes ist "Daten in verschiedene Formen massieren." Und er argumentiert, dass diese 80% keine obsessive menschliche Aufmerksamkeit verdienen. Lass den Agent die Rohrleitungen handhaben. Spare dein Gehirn für System-Design.
Das hat bei mir geklickt, als ich letzte Woche mein eigenes Convex-Projekt auditiert habe. Ich hatte 47 Dateien. Davon enthielten vielleicht 8 echte Logik — die Scheduling-Engine, die Billing-Rules, das Permission-System. Der Rest? Daten-Rohrleitungen. Aus Supabase fetchen, für das Frontend umformen, Webhook-Payloads validieren. Wichtige Arbeit, aber keine Denk-Arbeit.
Ich habe angefangen, Dateien mental als "Architekt" vs "Klempner" zu taggen. Architekt-Dateien bekommen meine volle Aufmerksamkeit. Klempner-Dateien werden an Claude Code mit guten Tests delegiert und ich schaue nicht zurück. (Siehe Punkt 1.)
Der Produktivitätsgewinn ist nicht nur Zeit. Es ist kognitiv. Wenn du aufhörst, mentale Energie für Datentransformations-Boilerplate zu verschwenden, hast du tatsächliche Gehirnleistung für die Entscheidungen übrig, die wichtig sind. Es ist, als würdest du endlich deinen Schreibtisch von Papieren befreien, damit du tatsächlich denken kannst.
Bonus: Streite mit Milliardären über deine IDE
Das ist der Teil, den ich versprochen habe, und ich kann immer noch nicht glauben, dass es real ist.
Als Mark Zuckerberg Peter zum ersten Mal wegen der Übernahme von OpenClaw kontaktierte, war ihre erste Interaktion kein Term Sheet. Es war keine Bewertungsdiskussion. Es war nicht mal Small Talk.
Sie haben 10 Minuten damit verbracht zu streiten, ob Claude Code oder Codex besser ist.
Zehn Minuten. Peter Steinberger und der CEO von Meta. Über AI-Coding-Tools debattieren wie zwei Devs in einem Discord-Channel um 2 Uhr nachts. Zuckerberg nannte ihn später "exzentrisch, aber brillant."
Und als er im Lex Fridman Podcast nach seiner Einstellung während der Übernahmegespräche mit sowohl Meta als auch OpenAI gleichzeitig gefragt wurde, sagte Peter: "Ich mache das nicht für das Geld. Das ist mir scheißegal."
Plot Twist: Heute hat sich Peter für OpenAI entschieden. Nicht Meta. Er hat mit Zuckerberg über Code-Editoren gestritten, abgelehnt, was auch immer Meta geboten hat, und ist stattdessen zum Codex-Team gewechselt. OpenClaw wird zu einer Stiftung, bleibt Open Source, und Peter kann "Agents für alle" mit den Ressourcen des größten AI-Labs auf dem Planeten bauen.
In seinen eigenen Worten auf seinem Blog: "Ich könnte mir total vorstellen, wie OpenClaw ein riesiges Unternehmen werden könnte. Und nein, das ist nicht wirklich aufregend für mich. Ich bin im Herzen ein Builder."
43 Projekte vor OpenClaw. Ein PSPDFKit-Exit im Wert von 100M$+. Drei Jahre Ruhestand und Seelenerforschung. Und jetzt wechselt er zu OpenAI, weil Dinge bauen mehr Spaß macht als Dinge besitzen.
Das ist keine Verhandlungstaktik. Das passiert, wenn jemand so tief im Handwerk ist, dass alles andere zu Hintergrundrauschen wird. Peter hat nicht verhandelt. Er hat gevibt.
Jede kontraintuitive Gewohnheit auf dieser Liste kommt aus derselben Wurzel: obsessiv um die Arbeit kümmern und fast nichts um den Prozess drumherum. Shippen ohne Lesen. Prompten ohne Überdenken. Planen ohne Coden. Prompts reviewen, nicht Diffs.
Die Gewohnheiten klingen irre, bis du merkst, dass sie alle in dieselbe Richtung zeigen — verbringe deine endliche menschliche Aufmerksamkeit für die Dinge, die nur ein Mensch machen kann, und vertraue den Maschinen mit allem anderen.
Falls diese Gewohnheiten dich dazu gebracht haben, mindestens eine Sache über deinen Workflow zu hinterfragen — das ist der Punkt. Peter ist heute gerade zu OpenAI gewechselt, was bedeutet, dass das OpenClaw-Ökosystem sehr bald sehr interessant werden wird. Ich teste gerade sein "Self-Modifying Agent"-Setup an meinem Production-Stack. Falls du sehen willst, wie spektakulär das läuft (oder nicht), folge mir und ich teile die Ergebnisse.
Als Nächstes: der OpenClaw Security Deep-Dive, nach dem alle fragen. Der, wo ich dir alle Wege erzähle, wie dein Hummer dich verraten kann. 🔒
Wie Peter Steinberger 6.600 Commits im Januar schaffte und warum seine kontraintuitiven Entwickler-Gewohnheiten deine Produktivität komplett umkrempeln könnten.