Eric S. Raymond (ESR) — Autor von The Cathedral and the Bazaar, Mitbegründer der Open Source Initiative, ~50 Jahre Programmiererfahrung — postet auf X ein Gegenzeugnis zur Erzählung, dass „LLMs schrottigen Code produzieren, halluzinieren, unbrauchbar zum Programmieren sind“. Eine Erzählung, die er „zunehmend rätselhaft“ findet, da ihm das fast nie passiert.
Die Erfahrung. Seit zwei Modellgenerationen („ChatGPT 5.4 und 5.5“ unter codex) beobachtet er kein Entgleisen mehr. Das frühere Symptom — ein Modell, das nahe seinem Kontextlimit „entgleist“ — ist einer roten Warnung gewichen, die ihn auffordert, die Sitzung zu leeren. Sein Anwendungsbereich ist breit: KI angewandt auf Feature-Änderungen, Refactoring und Debugging über 63 Projekte in C, Go, Rust, Python und Shell, das Verfassen von Dokumentation und sogar das Dekompilieren einer DOS-Binärdatei in lesbaren Quellcode. Seine Routine: Jedes Mal, wenn er ein Projekt wiedereröffnet, führt er die Regressionstests aus und bittet dann codex, den Code zu auditieren (Bugs + Verbesserungen).
Das Fazit. LLMs sind „exzellent und enorm empowernd“. Ihre größte Schwäche ist der „architektonische Tunnelblick“: hervorragend beim Codieren nach Spezifikation, aber manchmal blind für übergeordnete Muster — was, so sagt er, weiterhin die Aufgabe seines „Fleischhirns“ bleibt. Der stärkste, kontraintuitive Punkt: LLMs liegen bei Details und Randfällen nicht falsch. Er erklärt sich diesbezüglich für schlechter als sie: Wenn eine Änderung im Code fünf Stellen berühren muss, findet das Modell alle fünf, während der Mensch vier korrigiert und stundenlang debuggt, bevor er die fünfte entdeckt.
Die Frage. ESR stellt die „Herunterschreier“ in Frage: Leben sie in einem anderen Universum? Nutzen sie alte, schwache Modelle? Haben sie ein Skill-Problem, das er nicht wahrnimmt, weil seine Denkgewohnheiten und Kommunikation gut zu den „Griffen“ dieser Werkzeuge passen? Er hält die Frage für wichtig, da „Milliarden Dollar durch fehlgeleiteten Token-Einsatz verschwendet würden“. Sein Rezept, „ganz einfach“: „Denke klar, sag dem Modell präzise, was du willst, und gute Dinge geschehen“ — vor dem Schlusssatz: „Was … was übersehe ich hier?“
Zu lesen als ein glaubwürdiger Pro-LLM-Gegenpunkt, unterzeichnet von einer historischen Figur der Open-Source-Bewegung, in der wiederkehrenden Debatte über den Wert von Coding-Agenten — im Einklang mit der andernorts verteidigten Spezifikationsdisziplin (vgl. Token Manifesto).