Sentry Kurucu Ortağı: LLM, Uzun Vadeli Geliştirme Hızını Yavaşlatıyor, OpenClaw ise Kod Üretiminde Çok Fazla Sorun Yaratıyor ve Kurtarılması Zorlaştı.
1M AI Haberleri'nin Sentry hata izleme platformu kurucu ortağı David Cramer'ın bugün X'te yazdığına göre, büyük dil modellerinin şu anda net üretkenlik artışı sağlamadığına "tamamen inandığını" açıkladı. LLM'nin kullanımının başlangıç eşiğini düşürdüğünü ancak giderek daha karmaşık ve bakımı zorlaşan kodlar üretmeye devam ettiğini düşünüyor ve bu durumun uzun vadeli geliştirme hızını yavaşlattığını kendi deneyimlerinden gözlemledi.
Cramer, soruşturduğu şeyin "ajans mühendisliği" olduğunu belirtti, yani modelin kodu kendiliğinden oluşturmasına ve doğrudan çevrimiçi ortama koymasına dayanan bu yaklaşımın üretilen kod kalitesinin açıkça daha düşük olduğunu, büyük miktarda birikimin sonunda bir net yük oluşturduğunu düşünüyor. Belirli sorunlar şunları içerir: karmaşık bir kod tabanında aşamalı olarak geliştirme yaparken kötü performans gösterme, dilin yaygın kullanım tarzına uygun arayüzler oluşturamama ve "sadece eğim testi oluşturma". Özellikle OpenClaw'a değinerek, "Eğer bahse girseydim, OpenClaw gibi bu tür araçlar fazla kod ürettikleri için artık kurtarılamaz hale geldi," dedi ve "Yazılımın hala zor yapıldığını, hiçbir zaman kod satırını en aza indirgeme veya en üst düzeye çıkarma sorunu olmadığını" vurguladı.
Cramer, yukarıdaki değerlendirmelerinin büyük ölçekli ve olgunlaşmış bir kod tabanında işlev geliştirmeye yönelik deneyimine dayandığını ekledi; son zamanlarda yaptığı katkının "kolaylaştığı" için değil, "ilginç bulduğu" ve "gerçekten anlamlı olduğunu" düşündüğü için olduğunu belirtti, bunun temelde psikolojik bir değişiklik olduğunu ve gerçek zamanın temelde farklı olmadığını düşünüyor.
