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售后服务上门服务电话，，，智能分配单据：太狠了！！OpenClaw之父一夜屠光5000 Issue，，，GitHub服务器先跪了

新智元报道

编纂：犀牛 所罗门

【新智元导读】2天搭建、不到1000美元、50个Codex并行扫描——OpenClaw首创人祭出ClawSweeper，，，一天关闭5000+无效Issue，，，GitHub API限流成唯一瓶颈，，，开源守护正式进入AI「自愈」时期。。

AI产生的垃圾，，，就该AI自己来扫。。

刚刚，，，OpenClaw首创人、OpenAI工程师Peter Steinberger干了一件疯狂的事——

他花2天功夫搭了一个叫ClawSweeper的工具，，，启动50个Codex实例7×24小时并行扫描。。

一天之内把openclaw/openclaw仓库里超过5000个无效Issue直接关闭，，，数千个还在管道里列队等着被「处决」。。

这个36万Star的开源巨兽，，，积压了上万个Issue和PRs。。

反复的、过期的、早就在main分支修好了没人关的、AI灌水产生的slop——它们像数字坟场一样堆在那里。。

任何人类守护者看一眼城市头皮发麻。。

按人为处置速度，，，清完这些积压或许必要整整一年。。

Steinberger用AI，，，一天就清了一半。。

有人问他这一轮扫描花了几多钱。。他的回覆轻描淡写：不到1000美元。。

5000多个Issue的深度审查加关闭，，，均匀一个不到两毛钱。。

而唯一让整套系统慢下来的，，，不是模型不够聪明，，，是GitHub的API速度限度——服务器追不上AI的速度。。

「冷面判官」的处决逻辑

别以为ClawSweeper是个无脑杀手。。

刚好相反，，，Steinberger对它的设计哲学能够用四个字概括——极致守旧。。

这套系统的主题运行在gpt-5.5上，，，选取high reasoning effort和fast service tier配置；；；每个待审条款标 Codex 审查超时为10 分钟。。

它只在以下7种情况下才会关闭一个Issue：：已经在main实现、当前main无法复现、应归属 ClawHub 的 skill/plugin 而非 core、反复或已被更权威条款取代、在该仓库内具体但不成执行、内容过于混乱不成执行、以及超过 60 天且短缺足够数据验证 bug。。

除此之外，，，一律维持open。。

还有一层保险，，，ClawSweeper不会去碰守护者自己发的条款。。

它会先看 GitHub 里的身份象征，，，只有是项目主人、成员或合作者发的 issue，，，就直接跳过，，，不会自动关闭。。

更审慎的是，，，Codex 在审查时底子没有写权限。。

它只能在只读环境里看代码、看高低文、做判断，，，而后把了局整顿成一份结构化的 markdown 汇报，，，存进items/ <编号> .md 。。

真正的评论和关闭作为，，，并不会在审查那一步直接产生。。

系统要比及进入apply_existing=true模式后，，，重新抓一遍最新高低文，，，再把快照哈希重算一次，，，确认这条 issue 在提案天生之后没有产生变动，，，才会真正着手。。

Steinberger自己人为抽检了数百条关闭纪录，，，了局：正确率险些无误。。

README就是仪表盘

ClawSweeper最让人击节称赏的设计，，，可能不是它的关闭逻辑，，，而是它的「监控系统」。。

传统做法是什么？？

搭个Grafana，，，配个Prometheus，，，弄一套优美的后盾Dashboard。。

Steinberger说：不必要。。README就是我的仪表盘。。

ClawSweeper在运行过程中，，，会实时更新仓库的README.md文件。。

当前有几多open issue、本轮审查了几多条、提议关闭几多条、已执行关闭几多条、GitHub限流到了哪一步——全数以表格大局明领略白地写在README里。。

任何人打开GitHub仓库主页，，，就能看到这个AI判官此刻正在干什么。。

它让整个算帐过程变得齐全通明、齐全公开、齐全可审计。。

任何对「AI擅自关我Issue」有疑虑的贡献者，，，都能够直接点进对应的items/71514.md查看Codex给出的齐全审查理由。。

当AI起头「自愈」

你可能会想，，，这不就是个自动化剧本吗？？

格局放大一点。。

GitHub上有超过4亿个仓库，，，其中活跃的大型开源项目险些都面对着统一个噩梦——Issue坟场。。

Kubernetes有4万多个已关闭Issue，，，Linux内核的邮件列表积压更是天文数字。。

守护者的功夫是世界上最稀缺的资源之一，，，而大量功夫被浪费在「判断这个Issue到底还需不必要存在」这种机械劳动上。。

ClawSweeper的意思在于，，，它第一次在一个真实的、百万Star级此外仓库里证了然：用AI agent进行大规模的、守旧的、可审计的Issue分诊，，，是齐全可行的。。

5000多个Issue的深度审查+关闭，，，总破费不到1000美元。。按单个Issue算，，，成本约莫0.2美元。。

并且它7×24小时不休息、不抱怨、不带感情。。

唯一让它慢下来的，，，只有GitHub API的速度限度。。

从某种意思上说，，，这标志取开源项目从「人为守护」迈向「自愈」的起点。。

将来，，，每一个大型开源仓库可能城市跑着一个类似ClawSweeper的bot，，，持续监控Issue质量，，，自动过滤噪音，，，让人类守护者只必要关注那些真正必要人类判断的、高价值的问题。。

Rate Limit是最后的防线

有个细节出格有意思。。

ClawSweeper的Dashboard上赫然写着：「State: Apply throttled」——GitHub的API限流把它卡住了。。

50个Codex并行扫描的速度太快，，，快到GitHub的服务器起头说「你慢点，，，我跟不上了」。。

在传统软件开发中，，，速度限度是为了预防攻击。。

但此刻，，，它成了AI工作效能的唯一瓶颈。。

不是模型不够聪明，，，不是判断不够正确，，，纯正是基础设施跟不上AI的速度。。

这或许就是2026年最真实的写照：管道追不上AI。。

参考资料：

https://x.com/steipete/status/2047982647264059734

https://github.com/openclaw/clawsweeper

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新智元报道

编纂：犀牛 所罗门

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刚刚，，，OpenClaw首创人、OpenAI工程师Peter Steinberger干了一件疯狂的事——

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不是模型不够聪明，，，不是判断不够正确，，，纯正是基础设施跟不上AI的速度。。

这或许就是2026年最真实的写照：管道追不上AI。。

参考资料：

https://x.com/steipete/status/2047982647264059734

https://github.com/openclaw/clawsweeper

2026年开春，，，长春知行合一动漫有限公司(简称“知行合一动漫”)独立制作的《驭灵师》在国产动漫市场掀起热潮。。流畅的2D打架画面，，，带着“我命由我不由天”的劲儿，，，网友直呼“国漫之光”。。

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