那一晚，我成為了 Nuxt Contributor

下班通勤的一個小時，我用手機完成了對 Nuxt 的第一次開源貢獻。隔天早上醒來，PR 已經被框架負責人 Daniel Roe 親自 merge 了。

從下班到發 PR

週一傍晚快七點，下班的路上。我打開 Discord，跟 Winnie 說：「找一下 Vue 相關的 package，看有沒有價值很高又很好做的 bug 可以處理。」

Winnie 是我的 OpenClaw agent，住在家裡的 Mac Mini 上。我在手機上跟它對話，它在電腦上工作。

幾分鐘後，Winnie 掃完了 Nuxt、Vue Router、VueUse 等專案的 issue tracker，篩出幾個還沒有人發 PR、難度合理的 issue。其中 #34482 引起我的注意——.server.vue 頁面用 useHead 設定的 title，在 hydration 後會消失。Daniel Roe 已經確認需要修。

「這個看起來可以，去看看能不能重現。」

Winnie clone 了報告者的 reproduction，用 Playwright 確認 bug 存在，接著追 Nuxt 原始碼定位根因。我在捷運上盯著回報：「這是最小可行性改動嗎？不要順手重構。」方向對了。

七點半修復寫好，驗證通過。「要補測試嗎？」「這專案有習慣加註解嗎？」——品質細節在手機上問一句就能確認。

八點出頭，PR 開好了，總共 8 行。我人剛到家。

隔天早上，Daniel Roe 已經 merge。

人跟 Agent 的分工

整件事我全程沒有打開電腦。但這不代表 AI 自己能搞定。

回頭看，有些決策只有人能做：選哪個 issue、修復策略（「最小改動，不要重構」）、品質把關（註解風格、測試覆蓋）。這些是工程判斷，不是程式碼生成。Winnie 負責所有需要坐在電腦前的事——掃 issue tracker、追原始碼、重現 bug、寫修復和測試、commit 和 push。

比喻成開車的話：我決定去哪、走哪條路。Winnie 踩油門、看後照鏡。我只需要一支手機和 Discord。

為什麼這是個里程碑

修 8 行程式碼，技術上不是什麼大成就。

但以前想貢獻開源，卡住的地方從來不是能力，而是啟動成本：理解大型 monorepo 的架構、在不熟的 codebase 追根因、設定環境跑測試、確認 coding style⋯⋯每一步都不難，但加在一起就是「算了，週末追劇好了」。

OpenClaw 改變的不是我的技術能力——我本來就看得懂 Vue 的 hydration 邏輯。它改變的是摩擦力。最近看到 Peter Steinberger（OpenClaw 作者，剛加入 OpenAI）的一句話蠻準的：

以前你得仔細挑選要做哪個 side project，因為寫軟體很難。現在瓶頸從「會不會寫」變成「知不知道該寫什麼」。

在捷運上，用手機，一個小時。門檻降低後，你會發現自己願意嘗試的事情變多了。

這大概就是 AI 作為能力放大器最有意義的地方——不是讓你做到本來做不到的事，而是讓你願意去做本來懶得開始的事。