AI · Codex
Hoe ik Codex gebruik voor coding- en repo-werk.
Voor programmeerwerk is het waardevol als een AI niet alleen een antwoord geeft, maar ook met de echte bestanden, repository en tooling kan werken.
Werkvorm
Van losse snippet naar echte codebase
Veel programmeerproblemen bestaan niet in één functie. Configuratie, tests, documentatie en omliggende code bepalen of een wijziging werkelijk klopt.
Daarom is directe codebase-context nuttiger dan alleen code uit een chat kopiëren en plakken.
Taken
Bouwen, aanpassen, analyseren en controleren
Ik gebruik coding-agents voor implementatie, refactors, foutanalyse en het controleren van bestaande code. Welke tool ik pak hangt af van het project en de taak.
De waarde zit niet in zoveel mogelijk code per minuut, maar in sneller tot een controleerbare wijziging komen.
Git
Branches en commits blijven belangrijk
AI maakt het juist makkelijker om veel tegelijk te veranderen. Git geeft mij de mogelijkheid om wijzigingen te inspecteren, terug te draaien en per stap te begrijpen.
Ik wil daarom geen werkwijze waarbij een model rechtstreeks een ondoorzichtige eindtoestand produceert.
Tests
Een agent moet bewijs leveren waar dat mogelijk is
Als er tests bestaan, moeten ze draaien. Als er geen tests zijn, wil ik andere verificatie: linting, buildoutput, een functionele check of duidelijke handmatige stappen.
‘Het ziet er goed uit’ is bij code geen valide teststrategie.
Samen