bestaat er zoiets als "ai code generation skills"? Telkens een model update, merk ik toch dat ik mijn instructies moet herformuleren omdat de instructies van ocharme 3 maand geleden eigenlijk niet meer optimaal zijn (met dan wel betere resultaten hé voor de duidelijkheid)
Ik heb het dan over optimaal gebruik van tooling, automatisatie, .... Ik zit er altijd nog vrij dicht op, de agent doet hooguit een paar minuten tot pakweg 15 minuten werk en levert dan iets op dat ik kan nakijken. Want ik wil nog steeds snappen wat ik maak en de code kunnen nakijken, en eigenlijk nog dezelfde (of zelfs betere) standaarden halen alsof het 2-3 jaar geleden 100% door mensen geschreven was.
Eerder dit jaar had ik daar een workshop over van een persoon die al ruim een jaar aan zijn open-source tool werkt met quasi geen code meer te bekijken. Ontwikkeling in een cloudcontainer die hem vanop eender welk toestel kan aansturen. Loops die met verschillende modellen werken, model A van Anthropic dat bv. het werk doet en dan model B van OpenAI dat de boel gaat reviewen, waarna het weer terugkeert naar het vorige model om te verbeteren tot model B niet meer van zijn oren maakt.
Hem gaf zelf ook wel aan dat dit voor belangrijkere software nog niet zo evident is. Op dit moment wil ik daar, zeker voor enterprise-ontwikkeling, nog niet van afstappen. Maar ik maak me dan ook meer en meer de bedenking dat die standaarden die we hanteren er vooral voor mensen waren, om het makkelijk(er) te maken voor een ander of toekomstig teamlid om die code binnen x maanden/jaar te onderhouden. Maar die toekomst bestaat eigenlijk al niet meer, want de bulk van dat aspect van ontwikkeling, zoals het interpreteren en effectief schrijven van code, gaat niet meer door mensen gebeuren.
Wat zijn eigen uitdagingen gaat brengen. Ik merk nu op de werkvloer ook al dat de ene zijn AI-output niet hetzelfde is als de andere zijn AI-output. Wie voor AI al bedenkelijk werk opleverde, levert nu bijvoorbeeld nog meer slop op. Soms trek ik echt mijn ogen open van wat sommigen durven indienen voor review. Ik doe het open en denk een paar seconden later al 'wtf man?'. Ze hebben het zelfs niet meer nagekeken noch grondig getest (laatste was dan vroeger ook al niet het geval uiteraard).
Boris Cherny publiceerde vorige week een overzicht van hoe hij AI-adoptie ziet:
https://claude.ai/code/artifact/bfdfaef9-bc62-4dfe-ba9e-c58a26c9accf Ik zie mezelf daar vooral op stap 1 zitten, met bepaalde elementen van stap 2 die toegepast worden op één agent. Stap 2 is al een pak lastiger te bereiken en ik stel me nog vragen bij hoe economisch haalbaar dat allemaal is met usage-based billing.
