Yazar, genellikle yapay zekaya olumlu yaklaşsa da, "agentic coding" (ajan tabanlı kodlama) konusunda ciddi çekinceleri olduğunu belirtiyor. Bu yaklaşımın üretkenliği artırmadığına ve geliştiricilerin kod tabanına olan hakimiyetini azalttığına inanıyor. Bu izlenimini, kişisel deneyimlerinden, iş görüşmelerindeki gözlemlerinden ve Becker ile Shen gibi araştırma çalışmalarından edindiğini ifade ediyor. Yazar, agentic coding araçlarını kullandığında sonuçların kalitesinden sürekli olarak memnun kalmadığını, hatta iş görüşmelerinde bu araçları kullanan adayların diğerlerine göre daha kötü performans gösterdiğini gözlemlemiş. Araştırmalar da, bu araçları kullananların üretkenliklerinin sabit çıktılar üzerinden ölçüldüğünde daha iyi olmadığını, hatta bazen daha kötü olduğunu gösteriyor. Yazar, agentic coding'in tamamen umutsuz bir vaka olmadığını, ancak mevcut haliyle yazılım geliştirmeye faydadan çok zarar verdiğini düşünüyor. Yine de, geliştiricileri güçlendirecek ve kod kalitesini artıracak şekilde bu alanın eksikliklerinin giderilmesi gerektiğini savunuyor. Ancak bu yazıda farklı bir yaklaşım benimseyerek, yapay zekayı yazılım geliştirmede kullanmanın diğer yollarını sunmayı amaçlıyor. Agentic coding'in kültürel hayal gücünü o kadar ele geçirdiğini ve insanların yapay zeka destekli yazılım geliştirmeye yönelik diğer iyi ve yeterince keşfedilmemiş çözümleri göz ardı ettiğini belirtiyor. Yazarın "ana ipucu" olarak adlandırdığı bir tasarım ilkesi, iyi bir araç veya arayüzün kullanıcıyı mümkün olduğunca uzun süre bir "akış durumunda" (flow state) tutması gerektiğidir. Bu ilke, agentic coding'in neden bazen başarısız olduğunu açıklıyor; hem araştırmalar hem de geliştirici yorumları, agentic coding'in akışı bozduğunu ve geliştiricileri sıradan kodlamaya göre daha fazla boşta/kesintiye açık bir bekleme durumunda tuttuğunu gösteriyor. Örneğin, Becker çalışması, boşta kalma süresinin yaklaşık iki katına çıktığını ortaya koymuştur. Yazar, yapay zeka destekli kodlama araçlarını (agentic olsun ya da olmasın) "akış durumunu koruma" hedefini benimseyerek geliştirebileceğimize inanıyor. Bu bağlamda "sakin teknoloji" (calm technology) prensiplerini öneriyor: araçların dikkatimizi en aza indirmesi ve "geçişli" (pass-through) olması, yani dikkatimizin nesnesi olmak yerine, asıl dikkat etmemiz gereken şeyi ortaya çıkarması.
Mevcut "agentic coding" yaklaşımlarının üretkenliği düşürdüğünü ve geliştirici akışını bozduğunu öne sürerek, yapay zekanın yazılım geliştirmede daha etkili kullanılabileceği alternatif yolları ve tasarım prensiplerini inceliyor.