Jag har tyckt det är intressant att logga var jag tillbringar tid när jag kodar med AI. Sammanfattningen; DR är mycket mindre tid att hantera bibliotekets konfiguration och felsökningsplattformar (bygg, repo, distribution) problem. Mycket mindre tid att oroa sig för arkitekturen i början. Och mycket mindre tid att felsöka enkla logiska buggar. Å andra sidan är det mycket mer tid att felsöka buggar där semantiken är frikopplad från syntaxen (ju mer tillstånd jag behöver spåra, desto mindre hjälper AI). Mycket mer tid på att refaktorera. Mycket mer tid på profilering och andra och tredje ordningens optimeringar. Och såklart mycket mer tid att tänka igenom och skissa ut vad jag vill bygga vidare på. 80/20-regeln gäller definitivt. Att gå från 0 till ett fungerande projekt går 50 gånger snabbare, men det minskar till ungefär 2 gånger snabbare när man implementerar och felsöker komplexa saker som kräver avvägningar baserade på körtidsegenskaper. Detta speglar delvis de snabba ökningar jag ser i de portföljer jag arbetar med. De som bygger distribuerad infrastruktur som kräver starka garantier och prestandakompromisser rör sig inte alls lika snabbt som de som ligger närmare app-lagret.