Boris Cherny wysyła 20-30 PR dziennie. Opus wprowadził może 2 błędy w ciągu całego miesiąca. Wprowadziłby 20, pisząc ręcznie. Ale liczba, która ma znaczenie, to ta, o której nikt nie mówi: wskaźnik zabicia. Zespół Claude Code prototypował "prawdopodobnie setki wersji" zespołów agentów przed wysłaniem. Zbudowano ~30 prototypów skondensowanego widoku pliku, a następnie testowano przez miesiąc. Przeprowadzono 50 do 100 iteracji na terminalu. 80% z nich nigdy nie zostało wysłanych. Ten stosunek jest całym punktem. Gdy koszt budowy spada do prawie zera, wąskie gardło przesuwa się z "czy możemy to zbudować" na "czy powinniśmy to wysłać." A odpowiedź na "czy powinniśmy to wysłać" brzmi nie, 4 na 5 razy, nawet gdy prototyp działa. To tutaj większość zespołów myli workflow AI. Używają AI, aby budować szybciej i wysyłać wszystko. Boris używa AI, aby budować szybciej i zabijać prawie wszystko. Szybkość służy ocenie, a nie wynikowi. Analogia do prasy drukarskiej jest mocna. Skrybowie stali się autorami. Umiejętność przesunęła się z produkcji do wyboru redakcyjnego. PM-y obserwują tę samą transformację w swoim rzemiośle w czasie rzeczywistym. Ramka 5 Lenses w tym artykule jest najbardziej praktyczną rzeczą, jaką widziałem na ten temat. Dopasowanie problemu do rozwiązania, koszt interakcji, ekspozycja przypadków brzegowych, sygnał zadłużenia technicznego, dopasowanie modelu biznesowego. Przeprowadź te analizy na działającym prototypie w 15 minut, a uchwycisz to, czego 15-stronicowy PRD nigdy by nie uchwycił. PM-y, które prototypują jedną funkcję miesięcznie i oceniają ją bezlitośnie, będą lepsze od PM-ów, którzy wysyłają 10 funkcji miesięcznie bez żadnego filtrowania. Ilość powtórzeń oceny kumuluje się szybciej niż ilość wyników.