"Saa 12 hadi 13 kwa siku ili tu kubonyeza enter": tweet moja, bila data

Kilichochapishwa hasa

Tarehe 26 Septemba 2026, Simon Späti alichapisha maelezo ya maneno 882 yenye kichwa The Problem is not the AI Code, but Nobody Knows Anything Anymore, yaliyosasishwa siku mbili baadaye. Kiini chake ni chapisho lililonukuliwa la mtu aliyetambulishwa kama Voxium, akielezea nusu mwezi katika jukumu jipya katika kampuni kubwa: “The specs, code, tests, PRDs, tickets, resolution of those tickets, reports, etc., everything is made by Claude Code.” Mstari uliosambaa zaidi: “People are working 12 to 13 hours a day just to press enter. Nobody is reading anything.”

Huo ndio msingi mzima wa ushahidi. Maelezo ya blogu, chapisho moja lililonukuliwa, na maoni matatu mafupi kutoka kwa wataalamu wengine. Hakuna utafiti wa maoni, hakuna viwango vya hitilafu, hakuna data ya matukio, hakuna mwajiri aliyetajwa jina. Kabla mtu yeyote hajapanga upya timu kwa kutegemea hili, tofauti hiyo ni muhimu kuliko hoja yenyewe.

Dai lenyewe, likielezwa kwa usahihi

Späti habishi kwamba msimbo unaozalishwa na AI ni mbaya.Ananukuu maoni kutoka kwenye mjadala yanayosema kinyume: AI “writes probably average code,” hivyo msingi wa msimbo ulio chini ya wastani unaweza kuinuliwa hadi wastani. Madhara yanayodaiwa yako mahali pengine kabisa, katika kile kinachoacha kubebwa vichwani mwa binadamu.

Istilahi tatu zinabeba mzigo mkubwa, kwa hiyo hizi hapa kwa lugha rahisi. System architecture (usanifu wa mfumo) ni umbo la programu: sehemu zipi zipo, ipi inazungumza na ipi, na vikwazo gani vinavyozunguka kila kitu kingine kilichojengwa. Intent (nia, au sababu ya uamuzi) ni sababu ya uamuzi wa zamani, yaani maelewano ambayo mtu alikubali na kwa nini. PRD ni hati ya mahitaji ya bidhaa (product requirements document), maelezo yaliyoandikwa ya kile kitu kinapaswa kufanya kabla mtu yeyote hajakijenga. Hakuna kati ya hivyo vitatu kinachoonekana kwenye msimbo. Vyote vitatu vinaishi kwa watu waliokuwepo chumbani, na ndivyo unavyovirejelea kitu kikiharibika saa tisa usiku au mdhibiti anapouliza kwa nini mfumo unafanya kazi kwa namna fulani.

Utaratibu unaoelezwa katika maelezo ni rahisi: ikiwa modeli inazalisha spec, tiketi, msimbo, majaribio na ripoti, hakuna binadamu anayelazimika kushika hoja nzima. Nyaraka zipo; uelewa haupo. Muhtasari wa Späti mwenyewe wa hali inayotokea ni “You end up with no plan whatsoever.”

Anataja pia matokeo yake, na hii ndiyo sehemu isiyo ya kubahatisha zaidi ya makala: matengenezo. Kadiri inavyokuwa rahisi kuzalisha pipeline (mfumo wa kusafirisha data), programu au dashibodi, ndivyo eneo la mambo yanayopaswa kutunzwa na mtu linavyoongezeka. Kuzalisha ni rahisi na ni mara moja tu. Matengenezo ni ghali na ni ya kudumu. Msimbo ambao hakuna anayeuelewa si wa bei nafuu kuuendesha; ni wa bei nafuu kuuzalisha na ghali kuumiliki.

Mahali hoja inapobishaniwa, hata kwenye chanzo chenyewe

Maelezo hayajifanyi kuwa na maafikiano. Hoyt Emerson ananukuliwa akihoji kwamba uhandisi wa data ni tofauti, kwa sababu wataalamu wa data “had to know everything about the product/business from day 1” na AI inaondoa tu msuguano. Späti anakubali kwa sehemu: hilo lilikuwa kweli kwa watu waliokua kabla ya AI, lakini mtu anayeanza leo katika fani mpya na kupitia kwa kutumia prompt (maelekezo unayoipa AI) hatawahi kupata maarifa hayo.

Hoja ya Sean Behan inakwenda upande mwingine: watu wa bidhaa wasio wa kiufundi wanaojua wanachotaka siku zote wamekuwa na thamani, na sasa wanaweza kukijenga. Jibu la Späti ni mahususi na linastahili kuhifadhiwa: ukichagua lugha isiyofaa au mtazamo usio sahihi mwanzoni, kurudia kazi hakukuokoi. Unakuwa na msingi mbovu tangu mwanzo.

Maelezo pia yanataja chanzo cha kimuundo ambacho hayatetei kwa urefu: kwamba hili limesababishwa na wenyewe, na kwamba kama kampuni zingeendelea kuajiri vijana wapya (juniors), halingekuwa linatokea. Limetajwa, halijathibitishwa.

Maswali Unayopaswa Kujiuliza

• Kama mhandisi aliyetoa mfumo ataondoka kesho, nani anaweza kueleza kwa nini umejengwa hivyo, si kinachofanya, bali kwa nini?
• Uongozi katika simulizi iliyonukuliwa ulisema “pushing code is not a bottleneck, so why are we slow?” Kikwazo halisi cha shirika lako ni kipi, na una namba yake au ni hisia tu?
• Je, unapima matokeo kwa mabadiliko yaliyounganishwa, au kwa mabadiliko yaliyobaki na hayakuzaa kazi ya ziada?
• Ulipoacha kuajiri vijana wapya, ulidhani nini kingechukua nafasi ya mtiririko wa watu wanaojifunza mfumo kwa kuutunza?
• Je, ungekubali msingi huu wa ushahidi, chapisho moja lisilo na jina na bila vipimo, kutoka kwa muuzaji anayekushawishi kuhusu hitimisho kinyume?

Cha Kuangalia Baadaye

Angalia shirika la kwanza litakalochapisha namba za matengenezo badala ya namba za kusafirisha kazi: muda wa kutambua tatizo katika matukio ya uzalishaji, au sehemu ya mabadiliko yanayobatilisha mabadiliko yaliyofanywa robo mwaka iliyopita. Hadi mtu atakapofanya hivyo, nadharia ya “hakuna anayejua chochote” inabaki ilivyo sasa: dhana iliyobishaniwa kwa makali, inayotambuliwa sana na watu wanaoihisi, na isiyopimwa kabisa.