Umetna inteligenca

Povej mu, da so se vsaj 10 let tudi assembler maherji zgražali nad compilano kodo, pa to kmalu ni več nikogar brigalo. Ker se je malo izboljšala in ker je to toliko pohitrilo stvari da je postalo nepomembno, če je malo "slabša".

"AI does the coding, and the human in the loop is the orchestrator"

This is the sentiment being hyped up around the industry currently: traditional coding is all but dead, and Spec Driven Development (SDD) is the future. You generate a plan, and disconnect from writing any code. The agents know better, and handle all the implementation. You are there as the expert, to provide "good taste", review the outputs, and constantly steer the agent(s) to execute the plan that you meticulously put together.

The workflow takes many shapes at this point, but in general, it is a process where someone defines the project's requirements (simultaneously at a micro and macro level), generates a plan, and then pulls the slot machine lever over and over, iterating and reiterating with often multiple agent instances until it's done. All the while, putting a growing distance between the "orchestrator" and the code that is being generated and committed.

Coding Agents are helpful, and powerful, but there's already some quantifiable trade-offs that need to be discussed:

An increase in the complexity of the surrounding systems to mitigate the increased ambiguity of AI's non-determinism.
Atrophying skills for a wide swath of the population.
Vendor lock-in for individuals and entire teams (Claude Code outages have already had entire teams at a stand-still).
Fluctuating and increasing costs to access the tools. An employee's cost is fixed; tokens are a constantly moving target.
Being successful with this approach to coding agents hinges on a rather crucial element: only a skilled developer who's thinking critically, and comfortable operating at the architectural level, can spot issues in the thousands of lines of generated code, before they become a problem.

Yet, in an ironic twist of fate, it's the individual's critical thinking skills and cognitive clarity that AI tooling has now been proven to impact negatively.

https://larsfaye.com/articles/agentic-c...

Utk je 13. jul 2026 ob 17:57:05 izjavil:

Povej mu, da so se vsaj 10 let tudi assembler maherji zgražali nad compilano kodo, pa to kmalu ni več nikogar brigalo. Ker se je malo izboljšala in ker je to toliko pohitrilo stvari da je postalo nepomembno, če je malo "slabša".

Assembler maherji so se zgrazali nad prevajano kodo vse dokler prevajalniki niso postali dovolj dobri, da so proizvajali kodo, ki je bila boljsa od tiste, ki so jo pisali assembler maherji. Enako bo z LLMi. Kako pomembno je da je koda "malo slabsa" je odvisno predvsem od namena kode in v cem je malo slabsa. Posplosevanje je mati vseh zajebov.

OP sestavek sem jaz razumel drugace, bolj v stilu, da Fable sedaj melje neko stvar pol ure, Opus jo je pa v pol ure trikrat iteriral in prisel do enakega ali pa boljsega zakljucka. Tudi moja opazanja so podobna, mene Fable zaenkrat se ni preprical in tezko recem, da je nek blazno viden napredek. To je bila prva stvar, kot druga je pa to, da so ljudje sedaj bolj odklopljeni od kode, in posledicno cutijo manj odgovornosti do tega kar so sproducirali.

Jaz sem ze veckrat imel primere, ko sem ljudi spraseval zakaj so kodo popravili tako kot so jo, pa tega niso znali razloziti, ker je kodo pisal LLM. A je to dobro ali slabo lahko vsak sam presodi.

To da ti zarad ene male spremembe vse obrne na glavo je sicer zoprno, ampak če je tak refactoring zastonj, why not. Seveda je problem to potem stalno na novo testirat, ampak a ni bolje da je narejeno prav in optimalno (recimo da je) kot pa da čim bolj podobno kot prej.

Ne vsak dan, je pa kak dan ko je tako. Če imaš recimo kako poročilo, malo sql, malo html, javascripta, itd, se tega nabere. Jaz naredim sql, ki vrne neke podatke, on pa zgenerira html, ki to prikaže na razne načine, z interaktivnimi grafi itd. Vrstic je ogromno, lahko je kar komplicirano, in sigurno ne preverjam vrstico po vrstico kode, preverim pa rezultate.
Ali pa mu dam nek xml kot primer, ki ga vrne nek webservis, skupaj s shemo in mu rečem da mi naj naredi nek človeški prikaz, povežemo to še z opisi polj iz drugih virov, dodamo neke povzetke samo določenih stvari, itd.
To je delo za codemonkeya, ne rečem, ampak codemonkey mi ne naredi tega cel mesec kar dobim od AI v uri ali dveh (ko skupaj dodelamo stvari).

Jaz zdaj vmes med nogometom lepo opencode poganjam, da mi potestira kar sem danes implementiral. Agent ve kaj je relevantno za feature, ze ce samo primerja branch z master, zna iti tudi skozi coverage report, in tako ima vse kar rabi, da pokritost pride na 100%. Mi je nekaj malenkosti nasel, nismo pa se na 100%. Jutri bom malo pregledal teste in predal kolegu v review. Verjetno vseeno bolje, kot pa da sam svojo kodo testiram. Po vsem tem itak se pride fuzz testing, pa bo ze moralo biti za silo OK. Za implementacijo pa ga jaz ne uporabljam na tak nacin. Tu imam rad nadzor in mentalno sliko produkta, pa se stik s kodiranjem ohranjam, dokler je to kaj vredno.

Dobro to je drugo. To menda boš dobro preveril. Pa tega ni toliko, glede na vse drugo.

Menda si boš pomagal z njim tam kjer si lahko čim bolj. Ne pa tam kjer ti ne prihrani nič.

delavec44 je včeraj ob 21:55:04 izjavil:

Dobro ajde, če delaš reporte res ni nič kritičnega. Drugo bi bilo, če bi mu dal za narediti kakšno obdelavo podatkov (beri insert in update) na produkciji.

Pa spet vprašam, komu je tak produkt zadosten? A je pod reportom tudi vključen disclamer, da ga je zgeneriral LLM in so notri lahko napake?

Productivity gaini, ki jih nekateri baje dosegajo so pa tudi fenomen zase. Zavijem vsake toliko v r/futurology, r/accelerate, ipd in se čudim. Bereš same zgodbe o uspehu, vsi x10 gain, ...

Po 5 letih tega je rezultat kaj točno? Očiten padec kvalitete in kup klonov aplikacij, brez dodane vrednosti.

Utk je včeraj ob 20:39:35 izjavil:

Način dela se bo moral spremenit. Firma, ki bo vsakih 500 vrstic kode, ki je pljune AI, analizirala do zadnje pike, bo pač zaostala za tisto, ki ne bo.

Do zadnje pike nihce ne pogleda nicesar. Ampak, ko delas z osebnimi podatki, ko delas z varnostno obcutljivimi podatki, stvari enostavno moras pogledati. Ko lovis mili in mikro sekunde pri dostavi rezultatov je pomembna marsikatera malenkost, ki se zdi trivialna. Ena dodatna milisekunda se ne slisi veliko, sam, ce mas pa nekaj milijonov uporabnikov, se pa nabere. Marsikaj ti ujamejo performace testi, ne pa vsega. Plus, ce ti testi trajajo predolgo, ti testiranje postane bottleneck. Je kar frustrirajoce, ko cakas 20 ljudi, da se merge queue zvrti do konca, samo zato, da na koncu ugotovis, da je tvoja koda prepocasna in mors se enkrat cez vse.

Tudi UI in UX testi trajajo nekaj casa in ce mors Clauda tepst, da ti en gumb premakne tri piksle v desno in za to porabis tri iteracije, se stvari pocasi nabirajo.