Alleen opleveren, sneller dan een team

Hoe ik AI gebruik om productiesystemen in recordtijd te bouwen

Ik dacht vroeger dat snelheid draaide om harder werken. Tegenwoordig lever ik sneller dan de meeste teams van vijf — en ik doe het alleen.

De omslag kwam toen ik AI niet langer als zoekmachine gebruikte en begon te gebruiken als een co-piloot die in elke laag van mijn workflow verweven zit. Architectuurbeslissingen, boilerplate, codereview, het opsporen van randgevallen — alles ging sneller. Wat vroeger een sprint kostte, kost nu een dag.

Zo ziet dat er in de praktijk uit. Wanneer ik aan een nieuwe functie begin, open ik geen leeg bestand. Ik open een gesprek. Ik beschrijf het probleemdomein, de beperkingen en het bestaande datamodel. Claude genereert een eerste versie die ik daadwerkelijk kan bekritiseren in plaats van een lege pagina die ik moet vullen. Vanaf daar is het itereren, niet vanaf nul creëren.

Het hefboomeffect stapelt zich op. Tests worden geschreven voordat ik er zelf aan toe zou zijn gekomen. Documentatie is er vanaf dag één. Codereviews vangen dingen op die ik om 23.00 uur gemist zou hebben. En omdat ik niet door boilerplate heen hoef te ploeteren, gaat mijn mentale energie naar de onderdelen die er echt toe doen: systeemontwerp, randgevallen en ervoor zorgen dat wat ik bouw echt is wat de klant nodig had.

De ontwikkelaars die het de komende vijf jaar moeilijk zullen hebben, zijn niet degenen die niet kunnen coderen. Het zijn degenen die weigeren te veranderen hoe ze werken.