les agents de codage open source ont besoin de responsables, pas seulement de modèles

OpenAI a publié hier une étude de cas Warp avec le genre de nombre qui fait que tout le monde arrête de défiler : les agents co-créent désormais environ 90 % des demandes d'extraction internes de Warp.

C'est un chiffre important.

Ce n’est pas non plus la partie à laquelle je pense.

La partie la plus intéressante est ce dont Warp dit que les flux de travail d'agent de longue durée ont besoin : d'observabilité, de coordination, de mémoire et d'examen humain. Cela ressemble moins à "le modèle est devenu plus intelligent" qu'à "nous avons découvert que le développement de logiciels est toujours un système social et opérationnel, même lorsque le code est généré par des machines".

Ce qui, oui. Bon retour dans le génie logiciel.

l'open source n'a jamais été seulement du code

La version paresseuse de l’histoire des agents est que l’open source est sur le point de bénéficier d’une quantité infinie de travaux d’implémentation.

Besoin d'un bug corrigé ? Agent.

Besoin d'une refactorisation ? Agent.

Besoin de tests ? Agent.

Besoin d'une migration sur 40 fichiers ? Plusieurs agents.

Cela arrivera. Certains d'entre eux seront utiles. Une grande partie du travail ennuyeux en open source est exactement le genre de travail limité, répétitif et testable que les agents peuvent aider. Je ne suis pas sentimental à l'idée que les humains éditent à la main des passe-partout pour toujours.

Mais les projets open source échouent rarement parce que personne ne parvient à saisir suffisamment de code.

Ils échouent parce que les responsables s’épuisent. Ils échouent parce que le suivi des problèmes devient un deuxième travail. Ils échouent parce que chaque contribution a besoin d’un contexte que le contribute...
[Courte citation de 8% de l'article original]