Sonnet 4.5 can code autonomously for 30 hours straight. But who wants to review 30 hours of AI-generated code?
Conference talks will show you vibe coding—Lovable, Cursor, Claude Code, Codex. Let AI think. Let it be creative. Ship fast. The problem: you lose control. The code looks like AI wrote it. Good luck taking over mid-feature with your bg-indigo-500 nextjs app.
I do raw dog coding. It works. The difference is policy-driven development.
I spent 12 months rebuilding official documentation for major frameworks. Created dependency graphs for every aspect of full-stack development. Defined step-by-step processes. I have been burning through ~$100/day in tokens.
The result: AI executes, doesn’t think. The code looks like you would write it. At any moment, you can pick up exactly where AI stopped and continue manually. Because it’s following your plan, your style, your tech stack - not improvising its own.
The payoff: you can build things that were never worth the investment. That internal tool sitting in your backlog for 3 years? Ship it finally now. That refactor everyone avoids? Execute it systematically.
O co zapytać wykonawcę, który pisze kod z AI
Jeżeli chcesz, aby wykonawca dostarczył rozwiązanie szybciej dzięki Claude Code lub innemu agentowi programistycznemu, ustal odpowiedzialność:
- Jaki działający rezultat odbierzesz i jak zostanie sprawdzony?
- Kto przegląda wygenerowane zmiany i odpowiada za błędy?
- Czy Twój zespół zrozumie, utrzyma i zmieni dostarczony system bez konfiguracji agentów wykonawcy?
Nazwa narzędzia nie odpowiada na te pytania. Przegląd rezultatu, dokumentacja decyzji i uzgodnione przekazanie systemu pozwalają ocenić proponowany sposób realizacji.
Dla określonej potrzeby zobacz dedykowane oprogramowanie. Jeśli dopiero wybierasz zadanie z backlogu albo wewnętrzne ograniczenie warte rozwiązania, audyt firmy pomaga ustalić zakres decyzji przed zamówieniem realizacji.