La codificación agéntica es indudablemente muy útil. También es muy mala. O más bien, está teniendo efectos horribles en nosotros, nuestro oficio y nuestras relaciones entre nosotros. Lo siento en mis huesos, y muchos otros también. Pero cada vez que trato de explicar qué es exactamente lo que está mal, me encuentro agitando las manos salvajemente y saltando de un punto a otro. Bien, aquí hay una lista. 4 problemas sin solución a la vista, o, como los llamo, los cuatro jinetes de la codificación agéntica.
El código generado por LLM tiene un fuerte olor que hace que los codebases sean repulsivos para los humanos. Rápidamente le pusimos un nombre: slop, y sin duda tiene una connotación negativa. Claude ahora se comunica famosamente a través de ensalada de palabras, y Astra escribe en un extraño estilo competitivo de code-golf, incomprensible para los humanos normales. La desaliñación resultó ser una propiedad sorprendentemente persistente de la salida de LLM y en este punto parece un movimiento característico más que un dolor de crecimiento.
Una vez que se permiten los agentes, se apoderan muy rápidamente. Lo que solía ser un espacio compartido para humanos donde cada miembro del equipo contribuía se convirtió en un páramo de IA donde la gente no quiere pasar tiempo. Los ingenieros se alienan del código y, como resultado, se preocupan menos. La ingeniería de software solía ser un campo de trabajo bastante cinestésico. La codificación agéntica ha aumentado dramáticamente la distancia entre los ingenieros y el producto de su trabajo. Ya no experimentamos el código directamente: enviamos un agente con un conjunto vago de instrucciones y luego hojeamos su informe.
La IA erosiona las habilidades existentes, impide el aprendizaje y no ofrece ninguna progresión significativa de habilidades. No faltan personas que informan que su ingenio se desvanece después del uso prolongado de la IA.
Fuente: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing