3. Make agents more capable: introduce infra, tools & APIs that don't exist, or aren't optimized enough to meet with AI needs (e.g. performance, validations infra)
4. Remove AI friction-points and improve determinism: evals test suite, context engineering, better APIs
Proposed breakdown of modern Software Engineering in 2026, curious to hear what you think:
1. Solve hard problems that AI still can't solve well. Leverage AI, yes, but requires significant guidance from human domain-expert.
>>
2. Create and improve automated workflows ("build agents"); solve a business workflow directly, or make an infra/maintenance workflow highly-efficient
>>
@AbirKara2@DrEliDavid בנוסף לאגרות גודש, כדאי לשלב עם מהלך לא פופולארי נוסף של לגלגל את עלות החניות לתושבים, למנוע מצב שלכל אדם מעל גיל 17 יש רכב וצריך לסבסד נדל"ן נוסף למכוניות
@schniz אני לא מכיר מקרוב את המצב בוויקס, אבל אם לדבר באופן כללי על AI Layoffs, אני חושב שלא מסתכלים על זה כעל כשלון ניהולי, ולכן אין לקיחת אחריות, אלא כעל אבולוציה והתאמה לשנת 2026.
Agents work well with static types, schemas, state machines, etc. Keep deterministic what should be deterministic.
Stop trying to make everything non-deterministic.
@talitshe אני לא מבין את השיח הטכני כאן.
נכון שלל"מ לא-דטרמיניסטי ו"טיפש" אבל בגלל זה יש רסן/לוגיקה של האייג'נט, קונטקסט וכלים שאפשר להפעיל ("ידיים"), ובפרט ולידציה. מהנדסי תוכנה יכולים לאפטם את האייג'נט לשפה ולצורך.
ונכון גם אז זה לא מושלם. ואכן קוד תשתית זה לא קוד מוצר. ועדיין. >>
@yoavgo While sounds plausible, and possibly more humane, the proposal is almost the definition of "become mediocre"; some of those companies want at the same time to cut costs and improve their positioning as a top world class company.
Adding a tweak to the /tdd skill:
"Do not add tests which simply restate the implementation. These provide zero confidence."
Getting sick of shit tests just to provide evidence of RGR.
imho (emphasis on the humble part....nobody can know anything for certain), future of software engineering is a lot about making agents useful & accurate to solving specific problem spaces well.
Putting aside the true painpoints of mgmt pressure and reviewing generated code,
Why is AI regarded as a finished product/black box, rather than a tool that could be tailored by engineers to the job? That is, provide the agent with context and tools to do part of the job well?
I'm leaving coding behind me, Bjarne is fully right about AI and if you want performance on the backend you should stick with the manual art of coding.
Management needs AI to be in every slide, so in the coming few years there the focus will be all into AI.
As a senior my brain refuses to validate AI output, it's way worse than guiding a junior in the team.
So my time in tech will end this year, and I'm not sure what my next step will be.
@rinaarts חידה מעניינת. בהינתן כשל שמתגלה בטסט, אפשר להריץ בדיקה מעמיקה יותר כדי לחדד את הסיגנל (לבודד משתנים), להריץ את הטסט הספציפי על כל הקונפיגורציות.
אבל, רציתי להסגביר שכדאי שתהיה ריצה קבועה על קונפיגורציה מיינסטרימית מייצגת, כדי לייצר סיגנל timely ועקבי, גם אם זה מכסה רק 70% מהמוצר
@esrtweet@lorgandon I really like the moral of the story (simplify, remove no-longer-needed eng constraints).
I am uneasy about decisions to inline non-core logic that traditionally belonged in external libs (eg TUI layer now part of the game); makes an interesting eng tradeoff discussion.