Gergely Orosz

Gergely Orosz, autore della newsletter The Pragmatic Engineer, ha pubblicato due articoli a un giorno di distanza, nel settembre 2025, che affrontano gli agenti di codifica da estremi opposti: come se ne costruisce uno, e come si potrebbe sapere se ha funzionato.

Il primo, datato 2025-09-15, si basa su interviste a Boris Cherny, Sid Bidasaria e Cat Wu sul funzionamento interno di «Claude Code»: un prototipo del settembre 2024 capace solo di identificare la musica in riproduzione, finché l'accesso al file system e a bash non gli ha permesso di leggere autonomamente una codebase. Le cifre riportate sono precise e scomode per chi sperasse di generalizzare. Circa il 90% del codice dello strumento è scritto dallo strumento stesso. Gli ingegneri di Anthropic hanno unito il 67% in più di pull request mentre l'organico raddoppiava. Il team pubblica dalle 60 alle 100 build interne al giorno.

Il secondo, datato 2025-09-16 e scritto insieme a Laura Tacho, esamina 18 aziende tra cui Google, GitHub, Microsoft e Dropbox, e trova irrisolto il lato della misurazione. L'85% degli ingegneri usa strumenti di IA; i loro responsabili faticano a dire quanto questo valga. Orosz e Tacho propongono l'AI Measurement Framework, che affianca adozione e spesa a metriche di delivery fondamentali come il change failure rate, e avvertono che uno sviluppo assistito dall'IA privo di governance può produrre il più grande cumulo di debito tecnico mai visto. L'acceptance rate, un tempo metrica di riferimento, sta perdendo utilità. Orosz prevede che il lavoro di misurazione si sposterà d'ora in poi sulla telemetria degli agenti.