ผู้ร่วมก่อตั้ง Sentry: LLM ทำให้ความเร็วในการพัฒนาระยะยาวช้าลง และ OpenClaw สร้างโค้ดมากเกินไปที่ทำให้ยากต่อการช่วยตัวเองแล้ว

ตามการตรวจสอบของ 1M AI News พบว่า David Cramer ผู้ร่วมก่อตั้งของแพลตฟอร์มการตรวจสอบข้อผิดพลาด Sentry ได้โพสต์ใน X วันนี้ กล่าวถึงตนเองว่า "มีความมั่นใจสุดๆ" ว่า โมเดลภาษาใหญ่ ณ ปัจจุบันไม่ได้เสถียรสำหรับการเพิ่มผลิตภาพที่แท้จริง สาเหตุมาจากการลดความยากลำบากของการเริ่มต้น โมเดลนำไปสู่การสร้างโค้ดที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ และยากต่อการบำรุงรักษา จากประสบการณ์ส่วนตัวของตนเอง เขาเห็นว่าเป็นสาเหตุหนึ่งของความช้าลงในความเร็วในการพัฒนาระยะยาว

Cramer กล่าวว่าเขาเป็นผู้สงสัยต่อ "agentic engineering" หรือการให้โมเดลสร้างโค้ดขึ้นมาด้วยตนเองและนำไปเป็นการเปิดใช้งานโดยตรงว่าโค้ดที่ได้ผลิตขึ้นมีคุณภาพต่ำลงอย่างชัดเจนเมื่อมองเป็นส่วนมาก ส่งผลให้โค้ดที่สะสมมากมายภายหลังกลายเป็นการเป็นภาระต่อระบบ ปัญหาที่เกิดขึ้นได้แก่: ประสิทธิภาพการพัฒนาขั้นต่ำขณะที่พัฒนาในโปรแกรมซับซ้อน ไม่สามารถสร้างอินเตอร์เฟซที่เป็นพื้นฐานของภาษาสมัยใหม่ และ "การสร้างการทดสอบที่แห้งแดงอย่างสมบูรณ์" เขาชี้ที่ OpenClaw โดยเน้นว่า "หากให้ฉันพิจารณาการเลือก, เครื่องมือประเภท OpenClaw แบบนี้มหาศาลกว่าเพราะมีการสร้างโค้ดมากเกินไป จนเข้าใจยาก (irrecoverable)" และหยิบย้ำว่า "การสร้างซอฟต์แวร์ยังคงยาก มันไม่เลี่ยงไม่ได้ว่าจะเกี่ยวกับการลดหรือเพิ่มขนาดของบรรทัดโค้ดเท่านั้น"

Cramer ระบุว่า การวินิจฉัยข้างต้นเน้นไปที่ประสบการณ์ของตนในการพัฒนาความสามารถที่มีความซับซ้อนตามระดับปกติ โดยที่งานพัฒนามีความสนุกที่สำคัญกว่า แท้จริงแล้วการใช้เวลาจริงไม่ต่างจากเดิมเลยและมีความแตกต่างที่น่าสังเกตที่ระดับจริง