Comment Peter Steinberger a construit un agent IA viral en solo
Peter Steinberger — créateur de PSPDFKit (plus d’un milliard d’appareils) devenu responsable des agents chez OpenAI — s’installe pour le premier épisode de la série “Builders Unscripted” d’OpenAI. Après avoir rejoint OpenAI suite au succès de son agent IA personnel open-source OpenClaw, qui a accumulé plus de 180 000 étoiles sur GitHub et engendré un événement communautaire (ClawCon) rassemblant plus d’un millier de participants, Steinberger partage le parcours profondément personnel qui l’a mené du burn-out à la création de ce qu’il appelle “la forme finale” de ce qu’il a toujours voulu construire.
Sur le moment où l’IA a tout changé : Après 13 ans à diriger PSPDFKit, Steinberger a souffert d’épuisement professionnel et s’est éloigné de la tech. À son retour, il a alimenté un projet à moitié terminé dans Gemini Studio pour générer une spécification, puis a glissé cette spécification dans Claude Code et tapé “build.” “One hour later, it actually worked. It was the worst slop. But this was the moment where it really clicked — I got goosebumps for the possibilities.” (Une heure plus tard, ça fonctionnait vraiment. C’était du code médiocre. Mais c’est à ce moment que tout a pris sens — j’ai eu la chair de poule face aux possibilités.) Cette montée de dopamine l’a conduit à une année de construction obsessionnelle.
Sur les agents comme résolveurs de problèmes, pas seulement comme codeurs : Lorsque Steinberger a envoyé un message vocal via son bot WhatsApp, l’agent a trouvé comment le gérer entièrement seul — en inspectant l’en-tête du fichier, en le convertissant avec FFmpeg, en trouvant une clé OpenAI dans l’environnement et en utilisant cURL pour transcrire via l’API. “We built these things for agentic engineering. But really, the skill is more abstract — if you want to be a really good coder, you need to be a really good problem solver. And that just maps in any domain.” (Nous avons construit ces outils pour l’ingénierie agentique. Mais en réalité, la compétence est plus abstraite — si vous voulez être un excellent développeur, vous devez être un excellent résolveur de problèmes. Et cela s’applique dans n’importe quel domaine.)
Sur le “piège agentique” : Steinberger met en garde contre les développeurs qui s’enlisent à sur-optimiser leur configuration d’IA au lieu de vraiment construire. “A lot of people get stuck trying to super optimize their setup. It doesn’t really make you more productive, but it feels like you’re more productive.” (Beaucoup de gens restent bloqués à essayer de super-optimiser leur configuration. Ça ne les rend pas vraiment plus productifs, mais ça en donne l’impression.) Sa propre approche est délibérément simple : pas de worktrees, juste 1 à 10 checkouts, et des prompts conversationnels où il demande toujours au modèle “Avez-vous des questions ?”
Sur le vibe coding versus l’ingénierie agentique : Dans une prise de position caractéristique, Steinberger maintient sa position controversée : “I think vibe coding is a slur. They try AI, but they don’t understand that it’s a skill. You pick up the guitar — you’re not going to be good at the guitar in the first day.” (Je pense que le vibe coding est une insulte. Ils essaient l’IA, mais ils ne comprennent pas que c’est une compétence. On prend la guitare — on ne devient pas bon à la guitare dès le premier jour.) La différence réside dans le fait de traiter le codage assisté par IA comme un artisanat qui demande de la pratique, et non comme un bouton magique.
Sur les PR qui deviennent des “demandes de prompt” : Avec plus de 2 000 PR ouvertes sur OpenClaw, Steinberger a modifié sa façon de réviser les contributions. Il ne lit pas le code en premier — il demande au modèle “Quelle est l’intention de cette PR ?” Étant donné que de nombreux contributeurs ont utilisé l’IA pour générer leur code, l’intention compte plus que l’implémentation. Souvent, un correctif localisé révèle un problème architectural plus profond qui nécessite une solution entièrement différente.
6 enseignements de Steinberger sur le développement IA en solo
- Une seule personne peut construire ce que des équipes entières ne pouvaient pas — 90 000 contributions GitHub réparties sur plus de 120 projets en un an, quelque chose qui “n’aurait pas été possible pour un seul être humain” avant les agents IA
- Optimisez votre base de code pour les agents, pas pour les humains — La structure de code qui permet à l’IA de fonctionner au mieux n’est pas toujours celle qu’un développeur humain préférerait, et c’est normal
- Abordez-le avec légèreté — Ne commencez pas par des projets professionnels ; construisez quelque chose que vous avez toujours voulu créer. L’apprentissage passe par l’exploration
- La confiance se construit avec le temps — La confiance de Steinberger envers Codex pour “construire ce que je veux, avec tous les outils disponibles actuellement, est la plus élevée”, mais cela vient de mois de pratique
- L’agent vous surprendra — Placé dans un conteneur Docker sans cURL, l’agent a construit son propre client HTTP à partir d’un compilateur C et de sockets TCP
- Le logiciel auto-modifiable est là — Les utilisateurs d’OpenClaw peuvent littéralement demander à l’agent de modifier son propre code source, ce qui explique pourquoi des non-développeurs soumettent des PR pour la première fois
Ce que cela signifie pour les créateurs solo et l’adoption des agents IA
L’histoire de Steinberger est une preuve concrète de la thèse de la “licorne individuelle” défendue par Sam Altman. La combinaison d’une expertise sectorielle approfondie, d’outils agentiques et d’un état d’esprit de bâtisseur crée un effet de levier qui n’existait tout simplement pas il y a un an. Son conseil aux développeurs européens qui n’ont pas encore adopté les outils agentiques : “Si vous avez beaucoup d’énergie, si vous êtes intelligent, vous serez plus demandé que jamais.” La question n’est pas de savoir s’il faut adopter les agents IA — c’est de savoir à quelle vitesse vous pouvez développer la compétence pour les manier efficacement.