O czym jest ten film
- Dzięki agentom do programowania, ich otoczką i „drugiemu mózgowi” autor jest produktywniejszy niż kiedykolwiek — ale wszyscy odczuwają ukryty koszt tej supermocy.
- Punkt wyjścia to tweet Tibona: „AI miało sprawić, że będziemy mniej pracować, a nigdy nie byłem tak zmęczony” — jego autor szacuje, że przełącza kontekst około stukrotnie częściej niż kilka lat temu.
- Sedno problemu: przełączanie kontekstu. Uwaga rozdrabnia się na wiele rozmów z agentami, znika blok głębokiej pracy i stan flowu, a wieczorem nie zostaje energii nawet dla bliskich.
- Przywołany zostaje cytat Cala Newporta — „zdolność skupienia staje się najrzadszym dobrem XXI wieku” — powołany jeszcze przed erą AI, którą ten problem tylko pogłębia.
- Mechanizm presji: skoro można dostarczać dziesięć razy więcej, czuje się obowiązek dostarczania dziesięć razy więcej codziennie; samo czekanie na agenta wywołuje poczucie winy.
- Fragment sponsorowany: wirtualne karty Revolut Business jako sposób na bezpieczny budżet dla agenta — limity zapisane na karcie, a nie w promptach, plus powiadomienia o każdej transakcji.
- Teza własna autora: tkwimy w niezręcznym „pomiędzy” — kiedyś skupienie na jednym zadaniu uchodziło za wzorzec produktywności, dziś nią jest wiele równoległych sesji, przy których wciąż trzeba agentów pilnować.
- Paradoks: każde usprawnienie otoczki kusi dodaniem kolejnej sesji, a nie redukcją liczby rozmów — stąd spirala rozproszenia opisana wykresem typowego dnia.
- Psychika szuka kompensacji: autor łapie się na grze w szachy jako formie prokrastynacji dającej choć chwilę skupienia — analogicznie do ciała, które po całym dniu siedzenia domaga się ruchu.
- Rozwiązanie: inwestycja w samodzielność agentów (reguły, umiejętności, pętla planuj–implementuj–weryfikuj), „fabryka oprogramowania”, decyzje zbierane w partiach oraz wizja jednej sesji głównej wspartej błyskawicznymi odpowiedziami modeli.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Kosztem pracy z AI nie jest tempo, tylko rozrzucanie uwagi
Na czym polega: Problem nie polega na tym, że robimy więcej, tylko że bez przerwy skaczemy między rozmowami z agentami, po trochu uwagi każdemu zadaniu. Efekt: koniec dnia bez śladu energii, nawet dla najbliższych.
Jak stosować: Przez jeden dzień policz, ile razy wracasz do sesji agenta — zlicz powiadomienia i ręczne ingerencje. To konkretna miara problemu i punkt odniesienia do oceny zmian.
Na co uważać: Łatwo pomylić „mam wielu działających agentów” z „jestem produktywny”. Liczba równoległych sesji bywa licznikom zmęczenia, a nie wyników.
2.Większa przepustowość rodzi większą presję i poczucie winy
Na czym polega: Gdy możesz dostarczyć dziesięciokrotnie więcej, zaczynasz czuć, że musisz — codziennie. Już samo czekanie na agenta niepokoi, bo „w kolejnej rozmowie mógłbym już coś zacząć”.
Jak stosować: Wpisz w kalendarz wyraźne okna czekania i okna przeglądu pracy agentów. Traktuj je jak pełnoprawną pracę, a nie stratę czasu.
Na co uważać: Wypełnianie każdej pauzy nową sesją napędza spiralę — zamiast oszczędzać czas, zwiększa liczbę wątków do obsługi.
3.Ludzkiej uwagi nie da się zrównoleglić
Na czym polega: Mózg nie jest przystosowany do ciągłej zmiany kontekstu. Bez porządnego kawałka czasu na jedno zadanie nie pojawia się flow, a regeneracja nigdy nie nadchodzi.
Jak stosować: Chroń w tygodniu przynajmniej jeden blok głębokiej pracy (np. 90 minut–2 godziny na jedno zadanie), nawet jeśli na tle pracy z agentami wygląda mało „efektywnie”.
Na co uważać: Krótkoterminowy zysk z równoległości bywa odczuwalny dopiero po tygodniach — w postaci spadającej zdolności skupienia się na czymkolwiek dłużej.
4.Traktuj koncentrację jak rzadki zasób — bo nim jest
Na czym polega: Zdanie Newporta o skupieniu jako najrzadszym dobru XXI wieku powstało przed boomem na AI. Dziś, gdy agenci rozdrabniają uwagę, staje się tym bardziej prawdziwe.
Jak stosować: Budżetuj skupienie jak pieniądze: wypisz dwie–trzy rzeczy w tygodniu wymagające głębi, resztę deleguj albo obsłuż zbiorczo.
Na co uważać: Tryb ciągłego nadzoru nad agentami i nawyki z mediów społecznościowych wzajemnie się wzmacniają — obniżają wspólny poziom koncentracji.
5.Nie wracaj do przeszłości — naprawiaj proces, nie porzucaj narzędzie
Na czym polega: Autor szczerze tęskni za czterema godzinami kodowania w flowie, ale nie odda przyrostu produktywności, jaki daje AI. Narzędzie zostało z nami; do przeprojektowania jest sposób pracy.
Jak stosować: Zamiast eksperymentów typu „życie bez agentów” projektuj dzień wokół jednej sesji głównej i zadań w tle.
Na co uważać: Nostalgia prowadzi do pozornych rozwiązań — sztywnych bloków czasowych bez zmiany architektury pracy — które nie wytrzymują presji na wyniki.
6.Słuchaj sygnałów kompensacyjnych organizmu
Na czym polega: Skoro w pracy brakuje głębi, psychika domaga się jej gdzie indziej. Autor łapie się na szachach; analogia: tak jak ciało po całym dniu siedzenia domaga się ruchu.
Jak stosować: Wypisz swoje „szachy” — książkę, grę, hobby wymagające skupienia. Jeśli ich znaczenie rośnie, to wskaźnik deficytu głębokiej pracy, a nie lenistwa.
Na co uważać: Granica między zdrową kompensacją a ucieczką od zadań jest cienka — ustaw sobie limity czasowe.
7.Zamiast nowej sesji — krok wstecz w stronę samodzielności agenta
Na czym polega: Każde usprawnienie otoczki kusi dodaniem kolejnej równoległej rozmowy. Alternatywa: poświęcić czas na zwiększenie autonomii — reguły, umiejętności i pełną pętlę planuj–implementuj–weryfikuj, którą agent kręci sam.
Jak stosować: Po każdej sesji pilnowania zadaj pytanie: co sprawiło, że musiałem interweniować? Każda odpowiedź to kandydat do wpisania na stałe w otoczkę.
Na co uważać: Krótkoterminowy spadek produktywności jest realny — zarezerwuj na tę inwestycję świadomie np. kilka godzin tygodniowo, żeby nie zarzucić jej po pierwszym tygodniu.
8.Ustalaj intencję z góry i pozwól agentowi się wypytać
Na czym polega: Długie samodzielne biegi agenta zaczynają się od wspólnej sesji „przesłuchania”: agent dopytuje, dopóki nie ma pełnej jasności, a dopiero potem rusza z pracą.
Jak stosować: Rozpoczynaj duże zadania od fazy pytań — niech agent wypunktuje wszystkie niejasności. Dopiero po zamknięciu listy odpalaj realizację.
Na co uważać: Niedoszacowana intencja oznacza nadrabianie na końcu — „autonomia” sprowadza się wtedy do pilnowania po fakcie, czyli do tego samego problemu.
9.Gotowe triki typu /goal nie zastąpią zapisanej wiedzy o tobie
Na czym polega: Wbudowane tryby długoterminowe (jak /goal w Codexie) są zbyt ogólne: nie znają twojego sposobu pracy ani weryfikacji, więc kończą się błędami wymagającymi nadzoru.
Jak stosować: Koduj w otoczce własne zasady weryfikacji i definicję „gotowe”. Nowe reguły testuj najpierw na zadaniach średniej wielkości, zanim puścisz agenta na cały dzień.
Na co uważać: Im bardziej generyczna automatyzacja, tym większe ryzyko, że czas zaoszczędzony na starcie zwrócisz z nawiązką przy przeglądzie wyników.
10.Docelowo: jedna sesja główna i fabryka w tle
Na czym polega: Przyszły model pracy to orkiestracja w jednej rozmowie (planowanie, weryfikacja), ciężkie zadania wykonuje system w tle, a decyzje podejmuje się zbiorczo, np. raz dziennie. Pomogą w tym modele odpowiadające niemal natychmiast — setki tokenów na sekundę — bo czekanie nie będzie zmuszać do szukania zajęcia na boku.
Jak stosować: Buduj lubadoptuj architekturę „orkiestrator + procesy w tle” i mierz postęp liczbą sesji dziennie — celem jest jej ciągła redukcja.
Na co uważać: Zastrzeżenie ze społeczności autora: można zacząć przełączać się między samymi fabrykami. Sama technologia nie rozwiąże nawyku dopominania się o coraz większą równoległość.
Redakcyjne tłumaczenie
Produktywność jak nigdy — i zmęczenie jak nigdy
To niesamowite, ile potrafimy dziś osiągnąć dzięki sztucznej inteligencji. Z agentami do programowania, ich otoczkami (ang. harness — zestaw reguł, narzędzi i przepływów, w których pracuje agent) oraz moim „drugim mózgiem”, czyli osobistym systemem wiedzy i zadań opartym na modelach językowych, jestem produktywniejszy niż kiedykolwiek w życiu. I to nie tylko moje odczucie — odnosi je chyba każdy. Pod spodem kryje się jednak spory problem, z którym wszyscy się mierzymy. Ty prawdopodobnie też go czujesz. Porozmawiajmy o tym dzisiaj — i od razu uspokajam: nie zostawię was z samą diagnozą, dojdziemy też do rozwiązań.
„Efekt przepalonego mózgu”
Wielu ludzi ujęło ten problem zgrabnie — na X, LinkedInie i YouTube — ale jeden tweet bije wszystko. Brzmiał mniej więcej tak: „AI miało sprawić, że będziemy mniej pracować, a nigdy w życiu nie byłem tak zmęczony”. Autor opisuje, że przez cały dzień uruchamia wielu agentów równolegle, co zmusza go do ciągłego przeskakiwania z rozmowy do rozmowy. I najciekawsze: szacuje, że przełącza kontekst jakieś sto razy częściej niż pięć lat temu. Ja dodałbym, że częściej nawet niż dwa, trzy lata temu. Efekt? Pod koniec dnia mózg ma usmażony, wypalony do zera — nie zostaje nic, nawet dla ludzi, których się kocha.
Pewnie trochę przesadza dla efektu, ale problem jest jak najbardziej realny. Może wcale nie przesadza. Sam nazywa to zjawisko „efektem przepalonego mózgu”: myślałem, że to tylko ja, ale prawie każdy założyciel firmy, z którym ostatnio rozmawiam, mówi dokładnie to samo. Dostaliśmy supermoce, a presja jakoś tylko wzrosła. Ja to czuję na sobie i niemałe szanse, że ty też.
(Informacja dodatkowa: autorem przywołanego tweeta jest Tibo, czyli Thibault Louis-Lucas — znany w środowisku startupowym twórca narzędzi dla twórców, m.in. Typefully.)
Koncentracja jako najrzadsze dobro XXI wieku
Żeby postawić sprawę prosto: sednem problemu jest przełączanie kontekstu. Poświęcamy każdemu zadaniu po trochu uwagi i bez przerwy skaczemy między nimi — a to zabija naszą zdolność skupienia. Kyle Cook, YouTuber, sporo ostatnio o tym mówił. Przytoczył zdanie Cala Newporta: „Zdolność skupienia staje się najrzadszym dobrem dwudziestego pierwszego wieku”. Najlepsze w tym cytacie, że powstał jeszcze przed erą AI — a AI i tak pogłębia problem.
Bo sprowadza się do jednego: naszej uwagi nie da się zrównoleglić. Człowiek nie został zbudowany do tak częstej zmiany kontekstu, do jakiej zmusza nas AI — albo do jakiej sami sądzimy, że nas zmusza. Ciągle latamy między zadaniami, nigdy nie poświęcamy jednemu problemowi porządnego kawałka czasu, więc nigdy nie łapiemy flowu — tego stanu, w który naprawdę pogrążamy się w jednej rzeczy.
(Informacja dodatkowa: Cal Newport — amerykański autor książek o produktywności, popularyzator pojęcia „pracy głębokiej” (deep work).)
Czego mi brakuje: cztery godziny w flowie
Kilka lat temu nie korzystałem z agentów do programowania i nie miałem drugiego mózgu. Za to przez cały dzień wykonywałem pracę w głębokim skupieniu. I szczerze za tym tęsknię: włączyć muzykę, dać się porwać i przez cztery godziny kodzić przy dźwiękach, cały zanurzony w jednym problemie. Już tak nie robię, bo — przynajmniej w moim odczuciu — przestało to mieć sens praktyczny. Muszę przecież w pełni wykorzystać możliwości, które daje mi AI.
Pracuję więc nad drugim mózgiem i nad materiałami na YouTube: przez część dnia nagrywam, potem wracam do planowania kursu, ale nigdy nie siedzę w jednej czynności kilka godzin. Wysyłam zlecenie do agenta, chwilę z nim rozmawiam, on rusza robić swoje — a ja przełączam się na następnego agenta i kolejne zadanie. Nieustannie mam kilku agentów w ruchu, bo w przeciwnym razie czuję, że nie czerpię z tej technologii wszystkiego, co by mogła. I dokładnie o tym mówi tweet Tibona: presja tylko wzrosła, bo jeśli możesz dostarczać dziesięć razy więcej, czujesz, że musisz dostarczać dziesięć razy więcej — każdego dnia. Pojawia się wręcz poczucie winy, kiedy czekamy na agenta: przecież wiemy, że w innej rozmowie moglibyśmy już zacząć coś nowego.
Fragment sponsorowany: Revolut Business
Sponsor dzisiejszego filmu to Revolut Business. Mój drugi mózg przejmuje już sporą część mojej firmy, ale jedno długo odkładałem: pozwolenie mu, żeby sam płacił. Z oczywistych względów nie zamierzam wręczyć agentowi AI firmowej karty — przynajmniej nie bez bardzo twardych zabezpieczeń. I nie, limit wydatków zapisany w promptach to zdecydowanie za mało.
Dlatego teraz mój drugi mózg otwiera własną kartę. Spójrzcie: to prawdziwe wywołanie API Revolut Business — dokładnie to, co dzieje się w moim systemie. Agent otwiera kartę i dostaje wirtualną kartę z limitem 50 dolarów wydatków tygodniowo, zablokowaną na zakupy oprogramowania i na Stany Zjednoczone, ważną do końca miesiąca. I te limity nie siedzą w kodzie ani w promptach — są wpisane w samą kartę. To karta wirtualna przypisana do mojego drugiego mózgu; widzimy ją w aplikacji Revolut Business. Jeśli agent spróbuje kupić coś za 60 dolarów, transakcja po prostu nie przejdzie. Nie ma sposobu, żeby ominął zabezpieczenia — karta odmówi, gwarantuję.
Przy każdym użyciu karty Revolut Business wysyła do mojej usługi powiadomienie (tzw. webhook). Każda operacja trafia więc do mojego systemu i mogę nią zarządzać po swojemu: ustawić alerty, wszystko udokumentować, zrobić co trzeba — nie muszę pilnować agenta na bieżąco ani dowiadywać się o opłatach po fakcie. Właśnie tego elementu mi brakowało. Teraz mogę dać agentowi budżet, nie oddając mu dostępu do całego konta.
Revolut Business daje 200 dolarów, jeśli założysz konto z mojego linku (albo kodu QR na ekranie) i doładujesz je choćby o centa. Link znajdziesz w opisie filmu.
Tkwimy w niezręcznym „pomiędzy”
Tibo i inni opisali już sam problem, więc ja chcę dorzucić własną perspektywę — i poruszyć wątek, którego dotąd nigdzie nie słyszałem: tkwimy w niezręcznym „pomiędzy”. To doprowadzi nas też do rozwiązania, o którym pomówię pod koniec.
Sprawa jest ciekawa, bo przed erą AI zupełnie normalne — i uznawane za wzorzec produktywności — było skupienie na jednej rzeczy przez długi czas. Dziś „ultraproduktywność” oznacza tyle równolegle działających agentów, ile da się utrzymać. Przynajmniej takie odnosi się wrażenie. I faktycznie: pewne prace możemy oddać agentom na cały dzień, ale przy większości zadań modele językowe i ich otoczki nie są jeszcze na tyle sprawne, żeby całkiem przestać ich pilnować. Mamy mnóstwo sesji, ale bez przerwy je obserwujemy i podrzucamy swoje uwagi. To właśnie zmusza nas do przełączania bez końca.
Dojdziemy jednak do momentu — w miarę jak możliwości modeli będą rosły, nastąpi to naturalnie — w którym przy większości zadań puścimy agenta samodzielnie na cały dzień. Pilnowania będzie po prostu mniej. Gdy agent AI zacznie działać jak pracownik: weźmie na siebie pełny dzień przy większości spraw, problem zacznie znikać. Wtedy znowu będziemy mogli skupić się na jednej rzeczy, a agenci w tle przerabiają resztę. Dojdziemy tam — ale na pewno jeszcze tam nie jesteśmy. Dopóki nie dotrzemy, każde usprawnienie otoczki będzie kusiło dorzuceniem kolejnego agenta. Ta pokusa nigdy nie znika: kiedy system zrobi się odrobinę sprawniejszy i sesje potrafią biec dłużej, zamiast czekać, po prostu dodajesz kolejną rozmowę. Skutek? Przełączasz się między coraz większą liczbą wątków w ciągu dnia.
Jak wygląda taki dzień
Dzień zaczyna wtedy wyglądać tak. Niebieska linia na wykresie to czasy sprzed agentów: jeden problem albo ich kilka na cały dzień. Teraz startujemy, odpalamy kilka rozmów, kilka rzeczy leci równolegle — i przychodzi powiadomienie: czas coś doprecyzować albo podtrzymać rozmowę. Wracamy więc do sesji, a to właśnie przeskakiwanie zabija skupienie. Potem chwilę czekamy na agentów, ale wkrada się poczucie winy: nie możemy tak po prostu stać bezczynnie, przecież w kolejnej rozmowie mogę zacząć coś nowego. I zaczynamy. I tak przez cały dzień: obserwujemy, nadzorujemy, nigdy w jednej rzeczy. A wieczorem — kompletne wyczerpanie.
Nie wróciłbym do tamtych czasów
Jedno chcę powiedzieć jasno: nie wróciłbym do tego, co robiłem dwa lata temu. Brzmi uroczo, ale nie zamierzam oddawać przyrostu produktywności, jaki daje AI. Dokonuję w swojej firmie rzeczy, o których wcześniej nie śniłem — i choć opisany problem jest realny, nie widzę dla siebie drogi powrotu. Słyszę to ciągle od innych: chcemy rozwiązania, ale bez cofania się, bo AI zostało z nami na dobre, a zyski to w pełni uzasadniają. To niesamowite narzędzie. Ale przyznam — jest w tym też coś przykrego. Nie podoba mi się, co to robi z moją koncentracją. Czasem moja uwaga po prostu odmawia posłuszeństwa.
I wtedy, absurdalnie często, zaczynam prokrastynować. Bywa, że zwlekam, grając w szachy — bo aż mnie korci, żeby choć na chwilę skupić się na czymś jednym, zamiast cały dzień wydawać polecenia agentom. Kto by pomyślał, że to szachy staną się moim głównym sposobem na odkładanie pracy — a jednak. Nie gram dużo, ale kilka razy dziennie wpadam na Lichess albo chess.com na partię, dwie. I zauważyłem zdumiewającą analogię: tak samo wieczorem ciągnie mnie na siłownię, bo cały dzień siedzę przy biurku i się nie ruszam — ciało domaga się ruchu. Z głową jest identycznie: skoro w pracy mało doświadczam głębokiego skupienia, łaknę go w innych miejscach — w książce, w partii szachów. Przynajmniej dotąd tak było, bo aktywnie pracuję nad rozwiązaniem tego problemu. I właśnie o tym chcę teraz opowiedzieć: jak zainwestować czas, żeby ten problem z czasem zelżał — bo z etapu „pomiędzy” kiedyś wyjdziemy.
Rozwiązanie: samodzielność zamiast kolejnej sesji
Nie zamierzam biernie patrzeć, jak ciemna strona tej technologii kształtuje moją rolę zawodową. Nie zamierzam się z tym pogodzić — i ty nie musisz. Porozmawiajmy, jak zainwestować czas, żeby ciężar tego problemu z czasem zelżał.
Wiemy już: każde usprawnienie systemu, każde wzmocnienie agentów kusi dodaniem kolejnej sesji. Możemy tak dalej — coraz więcej równoległości, coraz więcej rozmów do przełączania. Ale jest alternatywa. Wymaga inwestycji: przez jakiś czas będziemy mniej produktywni. Z czasem jednak pozwoli rozwiązać problem u źródła.
Chodzi o to, żeby zamiast otwierać kolejne sesje cofnąć się o krok i zastanowić, jak uczynić otoczkę bardziej samodzielną. Krótkoterminowo poświęcasz wyniki — więcej sesji oznacza więcej rzeczy bezpośrednio powstających dla firmy. Tutaj zamiast tego inwestujesz czas w szerszy system, ale ta inwestycja bardzo szybko się zwróci. Uczymy się bowiem, jak sprawić, by agent pracował tak jak my i weryfikował tak jak my — żebyśmy mogli coraz bardziej ufać mu przy dłuższych zadaniach. Docelowo powstają prawdziwe procesy w tle, które można puścić wolno nawet na cały dzień. Decyzje wciąż wracają do nas do zatwierdzenia, ale agent pracuje dłużej, a my zbieramy decyzje i nadzór w partiach — i dzięki temu rzadziej przełączamy kontekst.
Budujemy to, pracując nad szerszą otoczką: nad regułami i umiejętnościami (ang. skills), a jeszcze ważniejsze jest przeprowadzenie agenta przez pełny cykl — planowanie, implementacja, weryfikacja — tak, żeby sam kręcił tą pętlą przy dużych zadaniach. Intencję ustalamy z nim z góry: poświęcamy sporo czasu, pozwalamy mu nas przepytać i doprowadzić do pełnego porozumienia w każdej kwestii, a potem puszczamy go wolno. Dokładnie to buduję w ramach mojej „fabryki oprogramowania” (ang. software factory). Robię to tak szybko, jak potrafię, bo chcę jak najszybciej wyjść z tego niezręcznego „pomiędzy” i mieć agentów naprawdę samodzielnych przy większości mojej pracy.
Dlaczego /goal to za mało
Kiedy mówię o procesach w tle, nie mam na myśli wbudowanej komendy /goal w narzędziu takim jak Codex — to nie wystarcza. Potrzebna jest głębsza personalizacja, bo musisz ciągle zadawać sobie pytanie: jak dokładnie mam pilnować i monitorować moje sesje? Ta praca jest bardzo indywidualna, więc i zapisanie tego procesu w otoczce musi być bardzo indywidualne. Nie wystarczy odpalić /goal i uznać temat za zamknięty — na końcu i tak będziesz dużo nadrabiał, bo agent coś schrzani: nie wie przecież, jak ty pracujesz i jak weryfikujesz. Właśnie dlatego buduję fabrykę oprogramowania dla siebie.
Jeśli nie chcesz budować fabryki
Być może w ogóle nie chcesz budować takiego systemu samodzielnie — rozumiem, to nie jest coś dla każdego. Ale jeśli masz duszę konstruktora i zależy ci na najlepszych efektach jak najszybciej, moje wezwanie brzmi: zbuduj fabrykę i zrozum, jak takie systemy działają. Omawiam to szczegółowo w pełnym filmie na moim kanale — link znajdziesz obok. Pokazuję tam, jak planuję z agentem większe wydanie, jak samodzielnie rozbija je na zadania i przechodzi przez cały cykl, a nad wszystkim czuwa agent-menedżer. Jestem przekonany, że za rok–dwa stanie się to standardem pracy programistycznej: cały plan powstaje z góry, potem system puszczamy na dzień, a nawet kilka dni, i ufamy procesowi, bo skrojiliśmy go pod własny sposób pracy. Na końcu dostajemy porcję pracy do zbiorczego przeglądu i testów na środowisku testowym (tzw. staging). Przełączania jest znacznie mniej, bo wszystko pomiędzy biegnie samodzielnie.
A jeśli nie chcesz budować fabryki sam, prędzej czy później sięgniesz po gotowe rozwiązania, które łatwo dostroisz do swojej pracy. Budując samodzielnie, jak ja, dotrzesz tam szybciej i efekt będzie lepiej dopasowany. Jeśli natomiast jesteś bardziej „vibe coderem” — kimś, kto programuje głównie promptami, na czuja — i wolisz korzystać z agentów prosto z pudełka, też tam w końcu dotrzesz, tylko później. Dla ciebie ten film jest głównie mapą: pokazuje niezręczne „pomiędzy”, w którym tkwimy, i kierunek, w którym zmierzamy. To samo w sobie uważam za wartościowe, nawet jeśli nie zaczniesz działać od razu.
Dokąd zmierzamy: jedna sesja główna
Wszyscy dojdziemy w końcu do punktu, w którym mamy jedną główną sesję — wysokopoziomowe planowanie z agentem — a ciężkie zadania wykonuje w tle coś w rodzaju fabryki oprogramowania, do której zaglądamy może raz dziennie. To rozwiąże problem przełączania kontekstu na tyle, na ile to w ogóle możliwe. A największą dźwignią będzie doprowadzenie agentów do poziomu przeszkolonych pracowników. Inżynieria otoczki to właśnie to szkolenie: zapisujemy w systemie, jak pracujemy, żeby agent mógł działać samodzielnie dzień lub dłużej. W narzędziach typu Muse czy Grok widać już takie zalążki autonomii — na razie w wąskim zakresie, przy ograniczonej liczbie rzeczy, które realnie i niezawodnie potrafią dowieźć. Ale kierunek jest wyraźny. W tym „pomiędzy” już pojawia się światło w tunelu.
Do kodowania po kilka godzin przy ulubionej muzyce już nie wrócimy. Ale dojdziemy do modelu, w którym skupiamy się na jednej sesji głównej naraz. Pomóc w tym mają też modele odpowiadające niemal natychmiast — już dziś widać modele i sprzęt dające setki tokenów na sekundę. Gdy odpowiedzi przychodzą bez czekania, realnie zamieszkamy w tej jednej sesji, w której wykonujemy zadania o największej dźwigni: planowanie i weryfikację tego, co budujemy. Wróćmy na moment do diagramu: przestaniemy odbiegać do innych rozmów, żeby jakoś zabić czas, bo w sesji głównej dostajemy odpowiedzi od ręki — a wszystko inne delegujemy do większych przepływów w tle. Sesja główna staje się orkiestratorem: planujemy w niej, do dużych prac zaglądamy raz dziennie albo kiedy trzeba — nie skaczemy między dziesiątką rozmów.
Przewidywania, zastrzeżenia i głos społeczności
Spora część tych rozważań to prognozy. Kto wie, co przyniesie najbliższy rok czy dwa, a nawet pół roku. Starałem się pokazać trzy rzeczy: niezręczne „pomiędzy”, w którym tkwimy dzisiaj; to, co buduję w ramach fabryki oprogramowania, żeby z niego wyjść; oraz to, na co liczę — na przykład niemal natychmiastowe odpowiedzi modeli, pozwalające zamieszkać w jednej rozmowie i pracować z agentem w pojedynkę przez dłuższy czas. Zgaduję, że właśnie to stanie się nową formą pracy w skupieniu. Na zawsze zatęsknię za czterema godzinami kodowania przy muzyce, ale w tym „pomiędzy” nie zostaniemy na zawsze.
Ostatnia rzecz. Podzieliłem się tym pomysłem ze społecznością Dynamis i paru naprawdę zdolnych ludzi zadało mi pytanie: „Cole, to ma sens, ale co, jeśli zaczniemy przełączać się między samymi fabrykami?”. Po prostu kolejny poziom równoległości. I powiem szczerze: niektórych może to spotkać. Nie znam odpowiedzi na wszystko — może naprawdę na zawsze zostaniemy w tym kołowrotku. Mój główny argument jest jednak taki: miejmy nadzieję, że dojdziemy do punktu, w którym niezależnie od tego, co chcemy osiągnąć — w życiu albo w biznesie — wszystko delegujemy przez tę jedną, główną sesję. Do tego zmierzam sam.
Mam nadzieję, że było to dla was oświecające: że widać już, gdzie jesteśmy — AI wykańcza naszą koncentrację — i że w tunelu pojawia się światło. Nie zostaniemy tu na zawsze, a ja aktywnie pracuję nad rozwiązaniami. Jeśli temat do was przemówił i ciekawi was fabryka, którą buduję — zaglądajcie. Wszystko robię jawnie, na oczach publiczności, i będę wdzięczny za łapkę w górę oraz subskrypcję. Do zobaczenia w następnym filmie.