שני חברים נעזרים ב AI כדי לבנות את אותו פיצ'ר. לשניהם אותו אפיון. לשניהם אותה מערכת. לשניהם אותו סוכן קידוד. מאה אחוז מהקוד של שני המימושים נכתב על ידי AI.

אחד מסיים אחרי יומיים עם קוד עובד ויכול להסביר מה בדיוק קורה במערכת.

השני עדיין נאבק בבאגים ומקרי קצה אחרי שבוע של עבודה ולא מצליח לענות על שאלות בסיסיות לגבי הקוד ובחירות הארכיטקטורה בו.

איך זה קורה?

אפשר לספר על דיוק פרומפטים ו Context Engineering. אפשר לספר על סדר פעולות ואם צריך קודם לעבוד במצב תכנון ואז לממש. אפשר לדבר על MCP ו Skills ופלאגינים.

אבל שום דבר מאלה לא מסביר את הפער, כי כשהיסודות שבורים קשה לבנות לגובה, והיסודות זה הקוד. נקודת ההתחלה היא "הקוד שאני הייתי כותב".

המטרה של כל מיומנויות ה AI היא להגדיל את הסיכוי שהסוכן יכתוב את הקוד שאני הייתי כותב. אחד ההבדלים בין מפתחים תמיד היה היכולת לזהות בעיה ולהתאים לה את הפתרון הטוב ביותר. מיומנות זו קיבלה היום מקום מרכזי מאוד בעבודה.

גם ב 2026 ולדעתי גם בעתיד הנראה לעין, מפתחים טובים הם אלה שיודעים איך נראה הקוד שפותר את הבעיה לפני שניגשים להפעיל את ה AI שיכתוב אותו. לא כל שורה (כאן המפתח לפרודוקטיביות), לא כל קריאת API, אבל כן הבנה ברורה של המבנה.

"תמשיך לנסות עד שזה עובד לפי ה Spec" עדיין עובד הרבה פחות טוב מ"תכתוב קוד במבנה הזה".