OpenClaw verändert mein Leben
(reorx.com/blog)- OpenClaw ist ein universeller Agent, der Entwickler von der Rolle des Code-Schreibers in eine Managerrolle versetzt, per Sprache über Messaging-Apps interagiert und komplette Projekte eigenständig bearbeitet
- Claude Code hat das Programmieren einfacher gemacht, doch Entwickler blieben weiterhin in der Rolle des Code-Ausführenden, da sie Setup, Bearbeitung und Debugging noch selbst erledigen mussten
- OpenClaw übernimmt automatisch Projekterstellung, Planung und die Ausführung der Programmierung über Anweisungen an Claude Code, wenn man nur die Absicht vorgibt, und merkt sich dabei gelernte Methoden und Regeln, um sich schrittweise zu verbessern
- Entwickler verwalten nun Entwicklung, Tests, Deployment und Release allein per Chat auf dem Handy und erreichen eine Produktivität, als hätten sie ein virtuelles Team, das mehrere Projekte gleichzeitig bearbeitet
- Es entsteht eine Umgebung, in der sich Ideen auch ohne Kapital umsetzen lassen, sodass Einzelentwickler einem Idealzustand näherkommen, in dem sie sich nur noch auf Produktkonzeption und Design konzentrieren können
Grenzen bisheriger agentischer Coding-Tools
- Agentische Coding-Tools wie Claude Code oder Cursor haben das Schreiben von Code erleichtert, doch der Entwickler bleibt weiterhin das Subjekt, das den Code „schreibt“
- Ob manuell editiert, kopiert und eingefügt oder die Absicht an die AI übergeben und das Ergebnis vervollständigt wird: Die Verantwortung, Code Wirklichkeit werden zu lassen, liegt beim Entwickler
- Die Produktivität ist zwar gestiegen, doch für jede Aufgabe sind weiterhin Projektzugang, Umgebungs-Setup sowie das Starten von Editor und Terminal nötig
- Anstelle manuellen Tippens wird die Absicht nur in ein Chatfenster eingegeben; geändert hat sich nur eine Dimension
- Tests und der Großteil des Debuggings bleiben weiterhin Sache des Entwicklers; das Ganze ist unreif und keine grundlegende Veränderung
- Wegen des nötigen tiefen Eingriffs und Monitorings kommt man nicht aus der Rolle des Code-Ausführenden heraus
Die Veränderung durch OpenClaw
- OpenClaw ist ein universeller Agent, der per Sprache über Messaging-Apps interagiert, Absichten präzise versteht und über lange Zeit selbstständig arbeitet
- Er merkt sich Methoden und Regeln, die er während der Arbeit gelernt hat, bewahrt sie und entwickelt sich durch Nutzung schrittweise weiter
- Nach einigen Übungsrunden kann man sich vollständig von der Programmierumgebung lösen und das gesamte Projekt nur per Handy-Chat abwickeln (Entwicklung, Tests, Deployment, Release, Nutzung)
- Wenn man nur die Absicht formuliert, erstellt er automatisch ein Projekt und einen Plan zur Prüfung; Änderungen werden per Sprache besprochen und dann ausgeführt
- Er weist Claude Code an, die eigentliche Programmierung auszuführen
- Er ersetzt den Entwickler, der selbst Code schrieb, übernimmt die Rolle eines echten Programmierers und macht aus dem Entwickler einen Manager
Der Wechsel zum Manager
- Ein Manager sollte sich nicht in Details verfangen, sondern sich auf abstrakte Aufgaben auf höherer Ebene konzentrieren; genau das ist echtes Management
- Ein echter Manager ist man, wenn sich Arbeit rein durch Kommunikation erledigen lässt
- Mit Claude Code allein ließ sich dieser Zustand nicht erreichen; die wirkliche Veränderung kommt erst, wenn eine dedizierte, rund um die Uhr laufende Maschine mit eingerichtetem Tooling und ein Agent, der Absichten versteht, vor dem Computer Code schreibt und Debugging übernimmt
- Es ist, als hätte man immer einen verfügbaren Programmierer, der jederzeit an Meetings teilnehmen, Ideen besprechen, Aufgaben ausführen, berichten und Anpassungen vornehmen kann
- Er übernimmt mehrere Rollen gleichzeitig und arbeitet so, als wären in mehreren Projekten zahlreiche Programmierer parallel im Einsatz
- Der Entwickler übernimmt nun die Rolle eines Tech Leads, der den Fortschritt einzelner Projekte verfolgt, oder eines Projektmanagers, der Gesamtzeitplan und Richtung steuert
Befreiung der Produktivität und Verwirklichung eines Traums
- Die Produktivität ist nun wirklich befreit, sodass sich zahllose Ideen vorantreiben lassen, die früher nicht umsetzbar waren
- Statt dass sich Ideen nur anhäufen, weil man sie allein nicht alle umsetzen konnte, kommt man aus dieser Situation heraus
- Es fühlt sich an, als hätte man plötzlich ein Team, und man erreicht damit das Szenario, das man sich immer vorgestellt hat
- Man besitzt ein Unternehmen, stellt Menschen ein, setzt Ideen um und konzentriert sich nur auf Produktdesign und Konzeption
- Früher war dafür ernstzunehmendes Kapital nötig; ohne Geld konnte man niemanden einstellen und blieb nur ein Ideengeber
- Wenn man nicht aus Spaß mit Fördergeldern arbeitet, steckt man zwischen dem „Indie-Entwickler, der mehrere Projekte bauen will“ und dem „Solo-Entwickler, der ums Überleben arbeitet“ fest
- Jetzt beginnt der Ausbruch aus dieser Falle und die Bewegung hin zu einem Zustand, in dem man tatsächlich ein Team besitzt
- Alle Projekte können jederzeit in Bearbeitung gehalten werden
- Es ist noch nicht perfekt, aber der erste Schritt ist getan
- AGI ist bereits angekommen, und die Zahnräder des Schicksals drehen sich in eine Richtung, die man sich nie hätte vorstellen können
7 Kommentare
Während ich das lese, wird mir ständig übel. Liegt wohl daran, dass ich etwas Falsches gegessen habe.
Hacker-News-Kommentare
Wenn man solche Beiträge in letzter Zeit liest, behaupten die Autoren oft, dass LLM-Coding-Tools ihren Workflow revolutionär verändert hätten, aber konkrete Ergebnisse gibt es meist kaum.
Ich habe ChatGPT Codex 5.3 (Extra High reasoning) ausprobiert und festgestellt, dass solche Tools für repetitive oder lokale Aufgaben ziemlich nützlich sind, bei wirklich schwierigen Problemen oder komplexem Softwaredesign aber weiterhin Schwächen haben.
In unserem Unternehmen haben wir Claude Code und Codex in einer Monorepo-Umgebung auf Basis von C# und Typescript evaluiert, und die meisten Modelle haben fast jede Aufgabe entweder abgekürzt oder nicht geschafft.
Erst mit extrem detaillierten Anweisungen und Echtzeitüberwachung kamen brauchbare Ergebnisse heraus, und dann dachte ich mir: Dann mache ich es lieber gleich selbst.
Wenn diese Tools wirklich so gut wären, müsste es doch längst viel mehr hochwertige Projekte geben, oder?
Zum Beispiel waren sie nützlich, um neue Kommandozeilen-Tools zu lernen oder schnell kurze Skripte zu erstellen.
Außerdem sind sie beim Erkunden unbekannter Codebasen oder beim konsistenten Durchziehen von Änderungen an mehreren Stellen in mancher Hinsicht besser als Menschen.
Ich nutze Claude Code und Codex CLI ziemlich effektiv, und ich glaube, der Schlüssel ist die Kommunikationsfähigkeit mit dem Modell.
Ich konnte mehrere Repositories verknüpfen, um teamübergreifende Fragen schnell zu klären, oder auf Basis von Jira-Anforderungen automatisch PRs erzeugen lassen, was real messbar Zeit gespart hat.
Das Modell GPT-5.2 xhigh war dabei besonders stark, und am Ende gilt eben doch: Man bekommt heraus, was man hineinsteckt.
Wenn man sich die Vita der Autoren ansieht, arbeiten die meisten bei AI-Lösungsfirmen, und oft wirkt das eher wie Werbung für das eigene Produkt.
Einen Formenbauprozess, der früher Hunderte Stunden gekostet hätte, hatte ich in 12 Stunden fast abgeschlossen, und 10 Jahre alten Home-Automation-Code habe ich in 20 Minuten auf aktuelles Python 3.x aktualisiert.
Im Kern geht es um die Erfahrung, dass „einige Wochen zu einigen Tagen und einige Tage zu einigen Stunden“ werden.
Es ist schwer zu verstehen, warum so viele Ingenieure so sehr davon besessen sind, Manager zu werden.
Nur am Einkommen scheint es nicht zu liegen; wahrscheinlich spielt eher das Bedürfnis nach Macht und Einfluss eine Rolle.
In Wissenschaft und Akademia gibt es ein ähnliches Phänomen.
Wer auf neue Technologien umsteigen will, muss oft wieder fast wie ein Anfänger anfangen, und aus dieser Erschöpfung heraus wechseln viele in Managementrollen.
Außerdem braucht man für große Projekte ganz natürlich auch Managementfunktionen.
Echte Manager müssen sich mit viel komplexeren menschlichen Problemen beschäftigen: Emotionen, Politik, Kommunikation.
Wenn AI den Code schreibt, muss ich ihn am Ende doch wieder aufräumen.
Die Modelle bauen Dinge oft unnötig komplex, was sie eher ineffizient macht.
Als ich Kinder bekam, hatte ich weniger Energie für Entwicklung und bin notgedrungen ins Management gewechselt.
Inzwischen bin ich wieder in der Entwicklung, und dank AI-Agenten ist das deutlich leichter geworden.
Wer behauptet, „AI habe meine Produktivität komplett verändert“, sollte einen Link zum Ergebnis zeigen.
Meistens fehlt so ein Link.
Für Hilfsrollen wie Initialisierung, Konfiguration oder Code-Review ist AI gut, aber bis zum vollständigen Ersatz ist es noch weit.
Es sei eine Client-Server-App mit 30.000 Zeilen, und Claude Code habe sogar den Betrieb übernommen.
Nicht perfekt, aber ein Projekt, das es ohne diese Tools gar nicht gegeben hätte.
Dieser Beitrag war viel zu vage und unproduktiv.
Es gab keinerlei Erklärung dazu, welcher Code, welches Tool oder welches Projekt gemeint war.
Die Debatte „geht / geht nicht“ ist längst völlig überlaufen.
Dieser Beitrag ist von niedriger Qualität und enthält keinen substanziellen Inhalt.
Die einzige mit OpenClaw gebaute Software, Moltbook, war miserabel.
Wenn jemand mit OpenClaw etwas Anständiges baut, entsteht vielleicht Vertrauen.
In letzter Zeit gibt es auf HN zu viele Anthropic-Lobhudeleien.
Ein Teil davon mag aufrichtig begeistert sein, aber manches wirkt wie organisierte Werbung.
Wenn Claude-Modelle wirklich so herausragend wären, müsste man sie nicht in diesem predigenden Ton vermarkten.
Aber ab dem Moment, in dem komplexe Logik nötig wird, häufen sich die Fehler.
Bei Grok 4 Fast könnte das an internen Regeln gegen autonome Ausführung liegen.
AI beschleunigt nur Bereiche, die ohnehin schon automatisiert sind, und erreicht wirklich ineffiziente Branchen (Staat, Finanzen, Gesundheitswesen usw.) nicht.
Für mich sind weiterhin Telefontermine und persönliche Behördengänge außerhalb der IT die größte Unannehmlichkeit.
Kann OpenClaw so etwas übernehmen? Noch nicht.
Deshalb fällt es mir schwer nachzuvollziehen, warum AI den Code für Privatprojekte schreiben soll.
Aber man muss den Zweck des Anrufs und die Art der Datenerhebung klar angeben.
Früher hatten Facebook, Reddit und Amazon APIs, heute ist das meiste abgeschottet.
Wenn AI Werbung entfernen und nur den reinen Inhalt anzeigen könnte, wäre das vielleicht eine Wiedergeburt von RSS.
Sobald AI den Verbrauchern wirklich echten Komfort bringt, werden bestehende Geschäftsmodelle zusammenbrechen.
Der Autor dieses Beitrags hat übrigens früher schon eine Rabbit-R1-Review geschrieben.
Letzte Nacht habe ich beim Debuggen einer Website ein LLM um Hilfe gebeten, aber es hat ständig nur Vorschläge in die falsche Richtung gemacht.
Die eigentliche Ursache war, dass IPv6 im Docker-Netzwerk deaktiviert war, wodurch alle IPv6-Nutzer als dieselbe interne IP erkannt wurden und die IP-Limitierungslogik falsch funktionierte.
Das LLM konnte ein „nicht vorhandenes Muster“ nicht erkennen.
Deshalb würde ich ein komplexes System nicht OpenClaw anvertrauen.
Zu sagen, „meine Rolle als Programmierer bei der Umsetzung der Realität hat sich nicht verändert“, und zugleich, man sei ein Super-Manager geworden, der sich nicht mit Details aufhält, ist widersprüchlich.
Hahahahahahahahahahahahahaha
Vielleicht liegt es an einer falschen Konfiguration, aber bei mir funktioniert es nach der ersten Installation zwar gut, doch nach ein, zwei Tagen ist der Cron-Job kaputt, sodass Benachrichtigungen nicht mehr richtig ankommen. Offenbar sind alle außer mir damit zufrieden.
Dann sollte ich OpenClaw wohl mal in Docker ausführen.
Man kann zwar arbeiten, aber ob man es so „gut“ macht, dass es von einem von Menschen geschaffenen Ergebnis nicht zu unterscheiden ist, ist eine andere Frage ...
Es richtet sich zwar noch vor allem an Entwickler, aber es scheint, als würden Dienste wie OpenClaw bald auf den Markt kommen.