Yazar, yapay zeka ajanları sayesinde yazılım geliştirme hızının inanılmaz boyutlara ulaştığını belirtiyor. Mayıs ayında basit kod parçacıklarının çalışmasına şaşırırken, artık karmaşık sorunların tek seferde çözülmesini beklediğini ifade ediyor. Geliştirme sürecinin artık büyük ölçüde yapay zeka modelinin çıkarım süresi ve gerçekten derin düşünme gerektiren kısımlarla sınırlı olduğunu, çoğu yazılımın ise bu derin düşünmeyi gerektirmediğini vurguluyor. Bu durum, yazarın daha önce hiç düşünmediği Go gibi dilleri bile ajanların verimli bir şekilde yazabildiğini keşfetmesine yol açmış.
GPT-5'in piyasaya sürülmesi, bu "fabrika gibi üretim" yeteneğinin gerçek bir dönüm noktası olmuş. Artık kodun çoğunu okumak yerine, sistemin genel yapısını ve bileşenlerin nasıl entegre olduğunu anlamanın yeterli olduğunu belirtiyor. Önemli kararların dil/ekosistem ve bağımlılık seçimine kaydığını dile getiriyor. macOS ve iOS geliştiricileri için Xcode'a olan bağımlılığın azaldığını, Swift'in derleme altyapısının yeterli olduğunu ve codex'in iOS uygulamalarını ve Simülatörü yönetebildiğini ekliyor.
Yazar, codex ve Opus arasındaki farka da değiniyor. Twitter'da sıkça sorulan bu sorunun cevabının, benchmark'ların yakın olmasına rağmen, modelleri bizzat denemekle anlaşılabileceğini söylüyor. codex'in, kod yazmaya başlamadan önce uzun süre dosyaları sessizce okuyarak büyük refactor işlemleri için daha uygun olduğunu ve bu ön okuma yeteneğinin güvenilirliğini artırdığını belirtiyor. Bu, yapay zeka destekli geliştirmenin sadece hız değil, aynı zamanda kalite ve güvenilirlik açısından da önemli bir dönüşüm geçirdiğini gösteriyor.
Yapay zeka ajanları, yazılım geliştirme hızını çıkarım süresiyle sınırlayarak, geliştiricilerin odak noktasını kod yazmaktan sistem mimarisi ve dil/ekosistem seçimine kaydırıyor.