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poteto@poteto

양은 중요하다 그래, 알아. 에이전트가 나오기 전부터 엔지니어였다면 코드 줄 수나 PR 개수를 생산성 지표로 쓰는 거에 회의적인 게 당연하지. 나도 동의해! 아니, 적어도 예전엔 그랬어. 설명하기 쉽게 최소 50명 이상인 큰 팀의 엔지니어 입장에서 얘기할게. 예전엔 양이 중요하지 않았어. 임팩트에 집중했으니까. PR이 몇 개 안 돼도 임팩트는 클 수 있었지. 예를 들어 설정 한 줄 바꿔서 회사가 수백만 달러를 아낄 수도 있고. 근데 에이전트 이전에 양이 얘기에 나오는 건 거의 극단적인 경우뿐이었어. 아래쪽 끝엔 성과 내기 힘들어하는 사람, 반대쪽 끝엔 '코딩 머신' 타입. 코딩 머신은 방에 틀어박혀 있다가 엄청 많은 문제를 해결한 PR 더미를 들고 나오는 사람이야. 그러니까 양이 중요하긴 했는데, 분포의 양 끝에서만, 그리고 임팩트랑 같이 봤을 때만. 대형 테크 회사에서 일해 봤으면 무슨 말인지 알 거야. 에이전트가 가져온 건, 빅테크의 문제가 이제 중소 회사의 문제도 됐다는 거야. 그럼 에이전트가 이 계산을 어떻게 바꾸냐고? 음, 이제 누구나 코딩 머신이 될 수 있어. 우리 누구보다 코드를 잘 짜고 훨씬 빠른 엄청난 프런티어 모델이 있잖아. 이런 세상에서 아직도 예전이랑 같은 수의 PR을 내고 있다면, 왜 더 생산적이지 못한지 한 번쯤 멈춰서 생각해 봐야 하지 않아? 외계 지능이 왔는데 인간 코딩 머신보다 더 많이 못 내보낸다고? 그래서 내가 계속 신뢰 얘기를 하는 거야. 에이전트 결과물을 믿을 수 있게 공을 들이지 않았다면 생산성을 키우기가 정말 어려워. 그리고 맞아, 이 방식은 토큰이 더 들어. 근데 난 이걸 지능당 비용으로 생각해. 에이전트 이전엔 이 비용이 엄청 높았어. 6자리 후반 연봉 받는 소프트웨어 엔지니어를 많이 뽑아야 했으니까. 토큰은 아직 비싸지만 지능 비용까지 따지면 시간이 지나면서 싸질 가능성이 커. 지금 터무니없어 보이는 것도 6개월에서 1년 뒤엔 아마 감당할 만할 거야. 에이전트 쓰는 엔지니어 한 명이 수십, 아니 수백 명 몫의 일을 비용의 일부로 할 수 있어. 아직 다들 실감 못 한 현실은 소프트웨어 엔지니어의 일이 진짜로 바뀌었다는 거야. 우리 일은 더 이상 그냥 소프트웨어를 만드는 게 아니라 (솔직히 원래도 코드만의 일은 아니었지만, 설명을 위해 좀 봐줘), 소프트웨어를 짜는 기계를 만드는 거야. 이 소프트웨어 공장, 내가 좋아하는 표현으론 미슐랭 키친이라는 아이디어는 아직 연구 주제야. 그리고 이게 내가 공유하고 싶은 거야. 자랑하려는 게 아니라, 에이전트를 대규모로 쓸 때 엄청 엄밀하게 하면 뭐가 가능한지 보여주고 싶어서.

volume does matter look, i get it. if you were an engineer before agents came along, you're rightfully skeptical about lines of code and number of PRs being used as a metric for any kind of productivity. and i agree! or at least, i used to. for ease of explanation i will talk about this from the perspective as being an engineer on a large team of at least 50. volume didn't matter before because we focused on impact. you could have high impact even with a few PRs: for example you could make a one line config change and save the company millions of dollars. but before agents, the times where i saw volume come into the conversation were for the outliers. on the negative end you might have someone who is struggling to perform, on the other end you might have someone who was a "coding machine" archetype. a coding machine was someone who could just lock themselves in a room and emerge with a stack of PRs that solve a huge number of problems. so volume did matter, but only at the tail ends of the distribution, and combined with impact. if you've ever worked at a large tech company before, you'll get what i mean. the thing about agents is that big tech co problems are now small-medium co problems as well. how do agents change this calculus? well, everyone now has the ability to become a coding machine. you have incredibly capable frontier models that can write code better than any of us, at a rate much faster than we can. in this world, if you're still producing the same number of PRs as before, why wouldn't you pause to wonder why you're not being more productive? alien intelligence is here, and yet you can't outship a human coding machine? this brings me back to why i keep talking about trust (https://x.com/poteto/status/2102050467505430555). if you haven't put in the work to trust your agent's output, it is very difficult to scale up your productivity. and yes, this approach does require more tokens, but i think about this in terms of cost per intelligence. before agents, this cost was very high - you needed to hire many software engineers with high 6 figure salaries to do the work. tokens are still expensive today, but are likely to get cheaper over time (https://x.com/theo/status/2107924138094703084) factoring in the cost of intelligence. what looks exorbitant today will likely be affordable in 6 moths to a year. a single engineer with agents can do the work of tens if not hundreds of engineers, at a fraction of the cost. the reality that i don't think has hit yet is that job of the software engineer has truly changed. our job is not merely to produce software any longer (well tbh it was never only about the code, but bear with me for the sake of the explanation), but the machine that writes the software. this idea of a software factory, or a Michelin kitchen as i like to call it, is still a topic of research. and it's the type of stuff i like to share, not to flex, but to show you what's possible when you put a lot of rigor into using agents at scale
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poteto
양은 중요하다 그래, 알아. 에이전트가 나오기 전부터 엔지니어였다면 코드 줄 수나 PR 개수를 생산성 지표로 쓰는 거에 회의적인 게 당연하지. 나도 동의해! 아니, 적어도 예전엔 그랬어. 설명하기 쉽게 최소 50명 이상인 큰 팀의 엔지니어 입장에서 얘기할게. 예전엔 양이 중요하지 않았어. 임팩트에 집중했으니까. PR이 몇 개 안 돼도 임팩트는 클 수 있었지. 예를 들어 설정 한 줄 바꿔서 회사가 수백만 달러를 아낄 수도 있고. 근데 에이전트 이전에 양이 얘기에 나오는 건 거의 극단적인 경우뿐이었어. 아래쪽 끝엔 성과 내기 힘들어하는 사람, 반대쪽 끝엔 '코딩 머신' 타입. 코딩 머신은 방에 틀어박혀 있다가 엄청 많은 문제를 해결한 PR 더미를 들고 나오는 사람이야. 그러니까 양이 중요하긴 했는데, 분포의 양 끝에서만, 그리고 임팩트랑 같이 봤을 때만. 대형 테크 회사에서 일해 봤으면 무슨 말인지 알 거야. 에이전트가 가져온 건, 빅테크의 문제가 이제 중소 회사의 문제도 됐다는 거야. 그럼 에이전트가 이 계산을 어떻게 바꾸냐고? 음, 이제 누구나 코딩 머신이 될 수 있어. 우리 누구보다 코드를 잘 짜고 훨씬 빠른 엄청난 프런티어 모델이 있잖아. 이런 세상에서 아직도 예전이랑 같은 수의 PR을 내고 있다면, 왜 더 생산적이지 못한지 한 번쯤 멈춰서 생각해 봐야 하지 않아? 외계 지능이 왔는데 인간 코딩 머신보다 더 많이 못 내보낸다고? 그래서 내가 계속 신뢰 얘기를 하는 거야. 에이전트 결과물을 믿을 수 있게 공을 들이지 않았다면 생산성을 키우기가 정말 어려워. 그리고 맞아, 이 방식은 토큰이 더 들어. 근데 난 이걸 지능당 비용으로 생각해. 에이전트 이전엔 이 비용이 엄청 높았어. 6자리 후반 연봉 받는 소프트웨어 엔지니어를 많이 뽑아야 했으니까. 토큰은 아직 비싸지만 지능 비용까지 따지면 시간이 지나면서 싸질 가능성이 커. 지금 터무니없어 보이는 것도 6개월에서 1년 뒤엔 아마 감당할 만할 거야. 에이전트 쓰는 엔지니어 한 명이 수십, 아니 수백 명 몫의 일을 비용의 일부로 할 수 있어. 아직 다들 실감 못 한 현실은 소프트웨어 엔지니어의 일이 진짜로 바뀌었다는 거야. 우리 일은 더 이상 그냥 소프트웨어를 만드는 게 아니라 (솔직히 원래도 코드만의 일은 아니었지만, 설명을 위해 좀 봐줘), 소프트웨어를 짜는 기계를 만드는 거야. 이 소프트웨어 공장, 내가 좋아하는 표현으론 미슐랭 키친이라는 아이디어는 아직 연구 주제야. 그리고 이게 내가 공유하고 싶은 거야. 자랑하려는 게 아니라, 에이전트를 대규모로 쓸 때 엄청 엄밀하게 하면 뭐가 가능한지 보여주고 싶어서.
poteto
내 PR이 전부 어디서 오는지 (오늘 기준)
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