Wat als een codebase eigenlijk in Postgres werd opgeslagen en agents bestanden rechtstreeks wijzigden door te lezen/schrijven naar de DB? De code-snelheid is met 3-5x toegenomen. Dit zal ongetwijfeld doorgaan. PR-review is al een bottleneck geworden voor teams met hoge output. Een codebase die op het bestandssysteem is uitgecheckt, lijkt een vreselijke primitieve te zijn wanneer je 10-100-1000 agents hebt die code schrijven. Code is nu hoge snelheid data en moet als zodanig worden gemodelleerd. Minimaal hebben we schrijf-niveau atomiciteit en betere coördinatie tussen agents nodig, betere synchronisatie-primitieven voor het abonneren op wijzigingen in de status van de codebase en real-time bestandsniveau code lint/fmt/review. Het huidige ~20 jaar oude paradigma van git checkout/branch/push/pr/review/rebase eindigde in januari 2026. We hebben een volledig nieuw fundamenteel systeem nodig voor het schrijven van code als we echt in staat willen zijn om gelijke tred te houden met de schaalwetten.

🚨BREAKING: Alibaba heeft AI-coderingsagenten getest op 100 echte codebases, verspreid over 233 dagen elk. de agenten faalden spectaculair. het blijkt dat het gemakkelijk is om tests één keer te doorstaan. het onderhouden van code gedurende 8 maanden zonder alles te breken is waar AI instort. SWE-CI is de eerste benchmark die de lange termijn codeonderhoud meet in plaats van eenmalige bugfixes. iedere taak volgt 71 opeenvolgende commits van echte evolutie. 75% van de AI-modellen breken eerder werkende code tijdens onderhoud. alleen Claude Opus 4 blijft boven de 50% nul-regressiepercentage. elk ander model accumuleert technische schuld die zich ophoopt over iteraties. hier is het brute deel: - HumanEval en SWE-bench meten "werkt het nu goed" - SWE-CI meet "werkt het nog steeds na 6 maanden veranderingen" agenten die geoptimaliseerd zijn voor snapshot-testing schrijven broze code die vandaag de tests doorstaat maar morgen ononderhoudbaar wordt. Alibaba heeft EvoScore gebouwd om latere iteraties zwaarder te wegen dan vroege. agenten die codekwaliteit opofferen voor snelle overwinningen worden bestraft wanneer de gevolgen zich ophopen. de AI-coderingsnarratief is net eerlijker geworden: de meeste modellen kunnen code schrijven. bijna geen enkele kan het onderhouden.