Eric S. Raymond (ESR) — autore di The Cathedral and the Bazaar, co-fondatore della Open Source Initiative, ~50 anni di programmazione — pubblica su X una controtestimonianza alla narrazione secondo cui "gli LLM producono codice pessimo, hanno allucinazioni, sono inutili per la programmazione". Una narrazione che trova "sempre più sconcertante", poiché questo non gli accade quasi mai.
L'esperienza. Da due generazioni di modelli ("ChatGPT 5.4 e 5.5" sotto codex), non osserva più alcun deragliamento. Il sintomo precedente — un modello che "esce dai binari" vicino al proprio limite di contesto — ha lasciato il posto a un avviso rosso che lo invita a svuotare la sessione. Il suo ambito è ampio: IA applicata a modifiche di funzionalità, refactoring e debugging su 63 progetti in C, Go, Rust, Python e shell, scrittura di documentazione, e persino decompilazione di un binario DOS in codice sorgente leggibile. La sua routine: ogni volta che riapre un progetto, esegue i test di regressione, poi chiede a codex di verificare il codice (bug + miglioramenti).
Il verdetto. Gli LLM sono "eccellenti e straordinariamente responsabilizzanti". Il loro limite peggiore è la "visione a tunnel architetturale": eccellenti nel programmare secondo specifiche, ma talvolta ciechi ai pattern di livello superiore — cosa che, dice, resta il compito del suo "meatbrain". Il punto più forte, controintuitivo: gli LLM non sbagliano i dettagli e i casi limite. Si dichiara peggiore di loro su questo fronte: se una modifica deve toccare cinque punti nel codice, il modello li trova tutti e cinque, mentre l'essere umano ne corregge quattro e passa ore a fare debugging prima di individuare il quinto.
La domanda. ESR interroga i "downshouters": vivono in un universo diverso? Usano modelli vecchi e deboli? Hanno uno skill issue che lui non percepisce, perché le sue abitudini mentali e la sua comunicazione si adattano bene agli "handle" di questi strumenti? Ritiene la domanda importante, poiché "miliardi di dollari" verrebbero sprecati in una spesa di token mal indirizzata. La sua ricetta, "molto semplice": "Sii chiaro nel pensiero, di' al modello ciò che vuoi con precisione, e succedono cose buone" — prima della battuta finale: "cosa... cosa mi sto perdendo qui?"
Da leggere come un contrappunto pro-LLM credibile, firmato da una figura storica dell'open source, al dibattito ricorrente sul valore degli agenti di codifica — in risonanza con la disciplina delle specifiche difesa altrove (cfr. Token Manifesto).