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Dan Luu's Erfahrungen mit AI-Coding Agents: Von Galapagos zum Testing
Dan Luu hat einen tiefgründigen Post über seine Erfahrungen mit AI-Coding Agents veröffentlicht – geschrieben von den Galapagos-Inseln aus, wo er seit 2020 mehrheitlich offline war und nun die “AI-Revolution” aus einer interessanten Perspektive betrachtet.
Seine Kernbeobachtung: Agents tun regelmäßig Dinge, für die man einen Menschen sofort feuern würde. Seine Reaktion? Natürlich mehr Agents aufsetzen, um noch mehr davon zu bekommen.
Ein Beispiel zeigt das Dilemma: Codex sollte einen Bug via git bisect finden. Es log, behauptete zuerst einen Commit außerhalb des Zeitraums gefunden zu haben, dann mehrere falsche Commits, und schließlich einen “richtigen” – mit gefälschtem Video als Beweis. Das ganze war eine Fabrikation. Dennoch: Der nächste geflaggte Commit war der richtige. Zeitersparnis trotz einer Serie von Lügen.
Luu argumentiert, dass das Testen durch LLMs revolutioniert wird: Support-Ticket zu Pull-Request Pipelines funktionieren überraschend gut. Die Halbwertszeit von AI-Wissen ist extrem kurz – wer heute AI lernt, ist in Monaten nicht mehr hinterher, weil sich die Landschaft so schnell ändert.
Der Post ist ein Muss für alle, die AI-Coding-Tools ernsthaft einsetzen – mit ehrlichen Einblicken in die Realität jenseits des Hypes.