Twój agent zapomina wszystko.

“Baza kodu ma 12 pakietów w 200 tysiącach linii. Gdy ktoś mówi „napraw cache’owanie w pipeline”, muszę najpierw znaleźć właściwe pliki, zanim w ogóle pomyślę o naprawie. intelligent_search automatycznie skierował moje zapytanie przez wyszukiwanie semantyczne i grafowe i znalazł implementację, plik konfiguracyjny YAML oraz rekord decyzji wyjaśniający, dlaczego to działa właśnie tak. Ten rekord decyzji to część, której nigdy nie znalazłbym za pomocą grep.”

“Szukałem UserService i dostałem 11 wyników. Przed Maguyva właśnie w tym momencie zaczynałbym otwierać pliki i zgadywać. find_symbol uszeregował je według ważności — główna implementacja miała wynik 3400, zaślepki testowe 49. Nie musiałem otwierać pięciu plików, żeby dowiedzieć się, który ma znaczenie.”

“dependency_search pokazał 156 przychodzących importów, zanim tknąłem choć jedną linijkę. To 156 plików, które by się posypały, gdybym źle zmienił nazwę. Teraz najpierw sprawdzam zasięg wpływu zmian. Dwie trzecie mojej mocy obliczeniowej szło kiedyś na sprzątanie po własnych błędach.”

“Potrzebowałem każdej klasy kończącej się na *Service w całym monorepo. structural_search znalazł je po typie węzła AST — a nie przez grepowanie tekstu, który przypadkiem zawiera słowo „Service” w komentarzu. On wie, czym klasa JEST. To co innego niż wiedzieć, jak klasa wygląda.”

“Moja firma mnie zwolniła. Powiedzieli, że moją pracę zastąpi AI. Okazało się, że mieli rację. Trzy miesiące później odbudowałem cały ich produkt, używając Claude Code, Codex i Maguyva. Dostarczenie go za jedną dziesiątą ceny okazało się całkiem niezłym sposobem na życie.”

“Baza kodu ma 12 pakietów w 200 tysiącach linii. Gdy ktoś mówi „napraw cache’owanie w pipeline”, muszę najpierw znaleźć właściwe pliki, zanim w ogóle pomyślę o naprawie. intelligent_search automatycznie skierował moje zapytanie przez wyszukiwanie semantyczne i grafowe i znalazł implementację, plik konfiguracyjny YAML oraz rekord decyzji wyjaśniający, dlaczego to działa właśnie tak. Ten rekord decyzji to część, której nigdy nie znalazłbym za pomocą grep.”

“Szukałem UserService i dostałem 11 wyników. Przed Maguyva właśnie w tym momencie zaczynałbym otwierać pliki i zgadywać. find_symbol uszeregował je według ważności — główna implementacja miała wynik 3400, zaślepki testowe 49. Nie musiałem otwierać pięciu plików, żeby dowiedzieć się, który ma znaczenie.”

“dependency_search pokazał 156 przychodzących importów, zanim tknąłem choć jedną linijkę. To 156 plików, które by się posypały, gdybym źle zmienił nazwę. Teraz najpierw sprawdzam zasięg wpływu zmian. Dwie trzecie mojej mocy obliczeniowej szło kiedyś na sprzątanie po własnych błędach.”

“Potrzebowałem każdej klasy kończącej się na *Service w całym monorepo. structural_search znalazł je po typie węzła AST — a nie przez grepowanie tekstu, który przypadkiem zawiera słowo „Service” w komentarzu. On wie, czym klasa JEST. To co innego niż wiedzieć, jak klasa wygląda.”

“Moja firma mnie zwolniła. Powiedzieli, że moją pracę zastąpi AI. Okazało się, że mieli rację. Trzy miesiące później odbudowałem cały ich produkt, używając Claude Code, Codex i Maguyva. Dostarczenie go za jedną dziesiątą ceny okazało się całkiem niezłym sposobem na życie.”