Yapay zeka kodlama ajanları üzerine bugüne kadar okuduğum en ilginç verilerden biri bu oldu: daha fazla kod, otomatik olarak daha fazla yazılım demek değil.
Harvard'dan Fiona Chen ve James Stratton'ın çalışması, 2021'den Mart 2026'ya kadar 700'den fazla yazılım şirketinde 700 binin üzerinde çalışana ait verileri ve 300 milyon iş olayını incelemiş. Kodlama ajanları devreye girdikten sonra toplam kod satırı ortalama yüzde 30, commit sayısı yüzde 20, pull request sayısı yüzde 23 artmış.
Ama asıl soru şu: iş bitiyor mu? Jira gibi araçlarda takip edilen hata, görev ve özelliklerin tamamlanma oranında istatistiksel olarak anlamlı bir değişiklik görülmemiş.
Darboğaz kod incelemede. Bir pull request'in gönderilmesinden ana kod tabanına alınmasına kadar geçen süre yüzde 49 uzamış. Değişiklik istenen pull request oranı neredeyse iki katına çıkmış, pull request başına yorum sayısı yüzde 35 artmış, kod inceleyen çalışanların oranı da yüzde 14 yükselmiş. Yani yazma tarafında kazanılan hızın önemli bir kısmı inceleme ve düzeltmede geri harcanıyor.
Şirketler bunu da yapay zekayla çözmeye çalışıyor: Mart 2026 itibarıyla incelenen şirketlerin yüzde 80'i bir tür yapay zeka kod inceleme aracı kullanıyormuş. Yine de inceleme yorumlarının sadece yüzde 23,3'ü ajanlardan geliyor ve ajanlar pull request'lerin yalnızca yüzde 10,8'ine katkı veriyor; işin büyük kısmı hâlâ insanlarda. Aktif çalışan sayısında da, en azından incelenen dönemde, anlamlı bir değişiklik bulunmamış.
Verilerin Mart 2026'da bittiğini, araçların o tarihten beri geliştiğini de not etmek lazım. Ama benim çıkardığım ders net: verimlilik için sadece kod yazma süresini değil, inceleme, hata düzeltme ve entegrasyonu da hızlandırmak gerekiyor.
Ars Technica'daki haber:
https://arstechnica.com/ai/2026/10/ai-coding-agents-generate-more-cod…
Çalışmanın PDF'i:
https://fion.ac/jellyfish.pdf
Kaynak: DonanımHaber
Als iemand die dagelijks met code werkt, was 2025 voor mij een jaar van grote veranderingen. AI-programmeertools vullen niet langer alleen de volgende regel code aan, maar nemen echt taken over. Als ik terugdenk: in de eerste helft van het jaar had iedereen het nog over de autocompletion van Cursor en Copilot, en in de tweede helft werd spec-gedreven ontwikkeling ineens populair en stonden repositories vol met Markdown-bestanden die voor agents geschreven waren.
Mijn sterkste indruk is dat programmeren verschuift van 'door de mens gestuurd' naar 'door de agent gestuurd'. Vroeger voorspelde AI alleen het volgende teken; nu kan het alles doen, van requirementsanalyse tot codegeneratie en het valideren van de resultaten. Interessant is dat bijna alle toonaangevende tools tegelijk inzetten op drie vormen – IDE, CLI en Cloud – en uiteindelijk allemaal richting agents convergeren.
Maar daarmee kwamen ook de problemen. Het pijnlijkst zijn de tokenkosten: taken worden langer, er zijn meer toolaanroepen, de context wordt steeds opnieuw ingevoerd en de rekening loopt razendsnel op. Dit jaar hoor je niet meer 'hoe schrijf je een prompt', maar 'context engineering' – hoe je afweegt tussen kwaliteit, efficiëntie en kosten, en hoe je de cache-hitrate verhoogt.
Voor mij ligt het echte keerpunt van 2025 niet bij wie het sterkste model heeft, maar bij wie de voorheen impliciete beperkingen en kennis in een project kan omzetten in contextstructuren die het model begrijpt en kan hergebruiken. De waarde van een programmeur verschuift langzaam van 'code schrijven' naar 'regels definiëren'. Het was echt een wat surrealistisch jaar.
Bron: InfoQ
Volgens IT之家 heeft JetBrains op 8 oktober in een blogbericht het AI-programmeermodel Mellum2.1 aangekondigd, met de nadruk op het versterken van agentisch programmeren. Als ontwikkelaar volg ik dit soort open modellen die lokaal kunnen draaien met belangstelling, dus ik zet de belangrijkste punten hier op een rij.
Het model behoudt de architectuur van Mellum2: een mixture-of-experts-model (MoE) van 12B met 2,5B actieve parameters, en het blijft uitgebracht onder de Apache 2.0-licentie. De grootste wijziging in de training is dat de reinforcement-learningfase na de pretraining is uitgebreid van een korte afrondende stap tot de kern van de training. Er zijn gegevens toegevoegd over wiskunde, algoritmewedstrijden, wetenschap, gebruik van tools en softwareontwikkeling, en er zijn interne RL-omgevingen gebouwd, waarbij tijdens de training miljoenen sandboxes over duizenden omgevingen werden gestart. Voor de training worden taken met foutieve tests, niet-verifieerbare antwoorden of een ongeschikte moeilijkheidsgraad eruit gefilterd.
Volgens de officiële beschrijving kan het codebases verkennen, bestanden bewerken en de eigen wijzigingen controleren. De grootste verbetering zit in agentisch programmeren: het kan de oorzaak van falende tests vinden, een oplossing opstellen en het resultaat verifiëren. Wat snelheid betreft is de architectuur ongewijzigd, maar multi-token prediction (MTP) maakt het genereren bij een enkel verzoek ongeveer 1,6 keer sneller. In vergelijking met Mellum2, Qwen3.5-9B en Gemma 4 E4B onder dezelfde evaluatie-instellingen ligt de outputdoorvoer van Mellum2.1 op één H200 onder hoge belasting dicht bij het dubbele van die van Qwen3.5-9B.
Het model staat op Hugging Face en kan lokaal of op eigen infrastructuur worden uitgerold, zodat bedrijven code en data in hun eigen omgeving kunnen houden. Er zijn plannen voor GGUF-versies voor llama.cpp, Ollama en LM Studio, en voor een MTP-component voor speculatief decoderen in vLLM.
Ik kijk uit naar de GGUF-versie, want dan kunnen gewone ontwikkelaars het op hun eigen machine proberen. Wat vind jij belangrijker bij een codeermodel: nauwkeurigheid of de kosten van uitrol?
Bron: IT之家
In een artikel van ITmedia NEWS las ik dat Google een experimenteel gameplatform genaamd 'Playground' heeft aangekondigd. De aankondiging was op 7 oktober 2026, Amerikaanse tijd, en vanaf diezelfde dag is het via de webbrowser beschikbaar voor gebruikers van 18 jaar en ouder in de VS.
Het gebruik bestaat uit tekstuele instructies. Je kunt vanaf nul beginnen, een kant-en-klaar startprompt aanpassen of begeleide hulp gebruiken, en het gemaakte spel meteen testen. Wijzigingen in fysica, regels, personages en omgeving worden doorgevoerd als je ze in woorden beschrijft. Volgens het artikel is geen programmeerervaring nodig, al wordt niet bekendgemaakt welk AI-model wordt gebruikt.
Delen kan ook. Omdat het webgebaseerd is, speel je het op smartphone of pc. Je kunt een deellink naar vrienden en familie sturen, het spel publiceren in de galerij 'Explore' of het privé houden. Sommige genres ondersteunen ranglijsten en multiplayer, en gepubliceerde spellen worden gecontroleerd op veiligheid volgens de communityrichtlijnen van Google. De spelmaakfunctie wordt gefaseerd uitgerold, afhankelijk van het Google One-lidmaatschap.
De andere aankondiging is een samenwerking met Unity. Beide bedrijven willen in 2026 een nieuw product lanceren, 'Unity Spark', dat volwaardige spelmechanismen, 3D met hoge kwaliteit en de flexibiliteit van de Unity-runtime aan Playground toevoegt. Het wordt ook rechtstreeks gekoppeld aan de Unity Asset Store. Het wordt nu getest en binnenkort start een gesloten bèta. De Unity-CEO wees erop dat ongeveer 3 miljard mensen per maand games spelen die met Unity zijn gemaakt, maar dat veel van hen er nooit zelf één hebben gemaakt.
Ik vind het persoonlijk een interessante instap in programmeren dat je games die met prompts zijn gemaakt kunt delen en spelen. Ik ben benieuwd hoe jullie tegen dit soort tools aankijken.
Bron: ITmedia NEWS
Next heeft een artikel gewijd aan Pi, een open-source harness die net versie 1.0.0 heeft bereikt. Voor wie de term niet kent: een harness is de softwarelaag rond een AI-model waarmee het model bestanden kan lezen, commando's kan uitvoeren of op internet kan zoeken.
Pi wil minimalistisch maar uitbreidbaar zijn. Het ondersteunt meer dan 1.500 modellen en varianten, zowel commerciële als open-weight modellen die lokaal kunnen draaien, en presenteert zich als alternatief voor Claude Code en Codex zonder afhankelijk te zijn van modellen van Anthropic of OpenAI. Ontwikkelaars zien de overstap naar 1.0 als een teken van volwassenheid.
Het artikel noemt ook recente toevoegingen: MCP-connectors, een 'codemode' en ondersteuning voor ChatGPT. Pi Durable wordt beschreven als bestand tegen catastrofale interne en externe storingen.
Om eerlijk te zijn: ongeveer 80% van de tekst is voorbehouden aan abonnees, dus ik beperk me tot wat publiek leesbaar is. In de reacties vergelijken verschillende lezers Pi met OpenCode: de één vindt het erg licht maar lastiger in te stellen, vooral voor MCP, een ander wijst op de variant Oh-My-Pi. De auteur kondigt ook een artikel aan over installatie en gebruik.
Wat me interesseert is het idee om harness en model te scheiden: je kunt van model wisselen zonder van tool te wisselen. Of de eenvoud van Pi standhoudt als het gebruik complexer wordt, moeten we nog zien. En jullie, welke harness gebruiken jullie dagelijks om met AI te programmeren?
Bron: Next
Xataka vertelt een verhaal dat programmeren, AI en flink wat controverse combineert. Tot een paar dagen geleden was ArtCraft een platform om met AI afbeeldingen en video's te genereren. Teamlid Brandon Thomas kondigde aan dat hij met vibe coding open-source vervangers had gemaakt voor zeven Adobe-applicaties, geschreven in Rust: PhotoCraft (Photoshop), VectorCraft (Illustrator), FilmCraft (Premiere Pro), LightCraft (Lightroom), PdfCraft (Acrobat), EffectCraft (After Effects) en DesignCraft (InDesign).
Ze worden verspreid voor Windows, macOS en Linux en zijn ook vanuit ArtCraft te gebruiken. Het artikel wijst erop dat Adobe nooit professionele creatieve tools voor Linux heeft aangeboden, dus die leemte is niet min.
Een collega van de auteur heeft PhotoCraft enkele dagen geprobeerd: de basisfuncties werken, van de AI-tools van Photoshop is niets terug te vinden, en de applicatie neemt erg weinig ruimte in. Toch vervangt het voorlopig het origineel niet. De makers erkennen zelf dat het in een zeer vroege alfafase zit: er ontbreken ongeveer twintig AI- en generatieve tools, diepgang in typografie en professionele workflows, en compatibiliteit met plug-ins.
Volgens de makers is de aanpak clean-room: ze baseren zich op openbare specificaties en het waarneembare gedrag van de programma's, zonder eigen code of bronnen. Dat PhotoCraft PSD-bestanden kan openen, komt doordat Adobe die specificaties heeft gepubliceerd. Online circuleert het ongefundeerde vermoeden dat de programma's van Adobe gedecompileerd zouden zijn.
Xataka herinnert ook aan de problemen van vibe coding: door AI gegenereerde code kan lastig te debuggen zijn en dingen bevatten die een menselijke programmeur nooit zou schrijven. Dat is minder ernstig bij persoonlijke apps dan bij grote projecten. Ik vind dit een goede waarschuwing. Als gratis alternatieven noemt de auteur Affinity, GIMP en DaVinci Resolve. Zou jij een op deze manier gegenereerde app vertrouwen?
Bron: Xataka
Ik las de analyse van Simon Bisson in Computer Sweden: Microsoft heeft Rust intern naar Tier-1-status getild, op hetzelfde niveau als C#, TypeScript en C. Die status vereist onder meer een volledige toolchain en integratie met Windows en Azure.
Achtergrond is dat Mark Russinovich, CTO van Azure, de geheugenveiligheid van Rust naar voren heeft geschoven als belangrijk onderdeel van de beveiligingsstrategie van Microsoft, en Microsoft was ook een van de oprichters van de Rust Foundation. Een gastbijdrage op de website van de Rust Foundation beschrijft hoe Rust wordt gekoppeld aan Microsoft Visual C (MSVC) voor naadloze interoperabiliteit tussen de talen.
Het meest concrete is een nieuwe backend voor de Rust-compiler, rustc_codegen_utc. Die gebruikt de Visual C-backend, een DLL genaamd C2.DLL, en levert .OBJ-bestanden aan de MSVC-linker. Het voordeel is dat Rust kan profiteren van het bestaande werk van Microsoft op het gebied van beveiliging en stabiliteit, en dat Rust- en C-code compatibel worden. Microsoft noemt de backend productieklaar en zegt dat er meer dan honderd interne Rust-projecten mee werken. Hij is echter alleen intern beschikbaar, en het bedrijf heeft laten doorschemeren dat de tools open source zouden kunnen worden, zonder tijdpad.
Voor wie buiten Microsoft werkt, is de situatie nuchterder: Rust-ondersteuning in VS Code loopt via rust-analyzer, je hebt nog steeds de MSVC C Build Tools nodig om te bouwen, en de windows-crate van Microsoft geeft directe toegang tot de Windows-API's. Het advies uit het artikel is om te beginnen met de tools die er al zijn als je Windows-ontwikkeling in Rust wilt leren.
Ik vind het persoonlijk interessant dat zo'n groot bedrijf investeert om niet twee aparte compilerteams te hoeven onderhouden. Waar gebruiken jullie Rust voor?
Bron: Computer Sweden
Op Computable las ik een samenvatting van het rapport 2026 State of Open Source in Europe van de Linux Foundation, de vijfde editie, gepresenteerd tijdens de Open Source Summit Europe in Praag. De hoofdboodschap is helder: alleen open source gebruiken geeft geen controle, je moet ook bijdragen en meebesturen.
De cijfers laten zien waar het schuurt. Voor 94 procent van de Europese organisaties is digitale soevereiniteit belangrijk voor hun technologiestrategie, voor 61 procent zelfs zeer belangrijk. Europese ontwikkelaars leveren bijna 40 procent van de bijdragen aan infrastructuurprojecten als Kubernetes en OpenStack, maar veel organisaties beperken zich tot gebruik. En 31 procent heeft geen formeel kader voor open-sourcebeheer; wie dat wel heeft, rapporteert ruim vier keer de investering terug, tegenover 3,6 keer zonder.
Ook AI-codeertools komen aan bod: 94 procent gebruikt of test generatieve AI-codeertools, driekwart vindt dat ze de waarde van open source vergroten en 48 procent gebruikt daardoor meer open source. Bijna de helft onderhoudt interne forks, wat gemiddeld 311 uur kost voor 9,5 forks per releasecyclus.
Mij valt vooral op dat de Agentic AI Foundation aan de top vooral Amerikaanse bedrijven telt, zoals AWS, Anthropic, Google, Microsoft en OpenAI. Op het Gold-niveau zitten alleen Suse en Ericsson uit Europa. Ondertussen werkt de Europese Commissie aan een Tech Sovereignty Package van ongeveer 2 miljard euro.
Thierry Carrez van Linux Foundation Europe stelt dat open source helpt om minder afhankelijk te worden, maar alleen met actieve deelname aan open bestuursstructuren. Als ontwikkelaar hoor ik dat graag: een pull request levert soms meer invloed op dan een beleidsnota. Hoe zit dat bij jullie?
Bron: Computable
Richard Speed van The Register schrijft over ArtCraft, een bedrijf dat aan zijn verzameling Rust-toepassingen alternatieven voor Word, Excel en PowerPoint heeft toegevoegd. Het noemt die clean-room-herimplementaties van propriëtaire software, en de projecten leunen zwaar op Claude voor de ontwikkeling. De GitHub-repositories bevatten ook projecten naar het voorbeeld van Photoshop, Illustrator en Premiere Pro.
De recensent draaide WordCraft, het Word-alternatief, op een Surface met een Arm-processor en vond dat het goed werkte. Het lijkt op Word, al zijn knoppen, pictogrammen en afbeeldingen anders. Het project is pre-alpha, ArtCraft schat de functionele overeenkomst met Word op 62 procent, en de recensent raadt productiegebruik af. De roadmap erkent dat compatibiliteitstests met echte DOCX-bestanden nog niet zijn begonnen, en dat diagrammen, SmartArt en ingesloten OLE-objecten zijn weggelaten.
Wat de licentie betreft is WordCraft dubbel gelicentieerd onder MIT of Apache 2.0. Het spellingwoordenboek en de woordafbreking gebruiken de publieke-domeinwoordenlijst Moby Hyphenator II van Grady Ward. ArtCraft zegt dat alles is gebouwd op basis van openbare specificaties en observatie, met eigen of open gelicentieerde middelen. The Document Foundation, dat LibreOffice ontwikkelt, weigerde commentaar te geven, Microsoft bevestigde de vraag zonder verder antwoord, en Adobe reageerde niet op de projecten voor creatieve apps.
Neil Brown van decoded.legal vertelde de krant dat de juridische positie van de rechtsmacht afhangt, dat de ontwikkelaars kunnen aanvoeren dat hun onafhankelijke implementatie geen inbreuk maakt, maar dat er gezien de belangen best een geschil voor de rechter kan komen.
Wat ik interessant vind is niet de claim zelf, maar de snelheid: een klein team dat een AI-codeertool gebruikt, kan een herkenbare kantoorsuite publiceren, onaf maar bruikbaar genoeg om te testen. De open vragen gaan over kwaliteit, onderhoud en de juridische kant. Ik hoor graag hoe anderen die code schrijven met AI-assistenten denken over clean-room-claims.
Bron: The Register
Op de site van het Technologieportaal las ik dat OpenAI een nieuwe ChatGPT-functie heeft aangekondigd, de 'Intelligent UI', samen met de lancering van de GPT-6-modellen. Het punt is dat een antwoord niet langer alleen tekst is: het kan tekst combineren met interactieve visuele elementen binnen het gesprek zelf.
De ondersteunde elementen zijn onder meer illustraties, diagrammen, grafieken, formulieren en interactieve knoppen. Volgens het artikel, dat de blog van OpenAI citeert, is GPT-6 getraind om te herkennen wanneer een interactief element beter is dan tekst, en hoe het binnen het antwoord geplaatst moet worden.
Als voorbeelden worden genoemd: een illustratie van een fiets met zeven versnellingen met knoppen om onderdelen te kiezen en er informatie over te tonen, mahjongstenen in scrollbare groepen, en kleine hulpmiddelen zoals een calculator voor pensioenspaargeld of een tool om rekeningen tussen meerdere mensen te verdelen. Qua modellen is GPT-6 Sol beschikbaar voor abonnees van hogere pakketten, terwijl Go-abonnees en gratis gebruikers Luna krijgen, het efficiëntere model. Het artikel noemt ook betere webzoekfunctie, snellere tussentijdse antwoorden terwijl informatie wordt verzameld, en een sterkere weerstand tegen pogingen om de veiligheidstraining te omzeilen.
Ik vind deze stap belangrijk voor ontwikkelaars, omdat het gesprek daarmee dichter bij een kleine, op aanvraag gemaakte app komt. De open vraag is of knoppen ons echt meer helpen dan een goed geschreven tekst. Ik hoor graag jullie mening.
Bron: Technologieportaal
Na vijf jaar komt Bootstrap eindelijk weer in beweging: medeoprichter Mark Otto heeft de eerste alpha van Bootstrap 6 aangekondigd, meldt heise developer. Ik vind dat spannend, omdat het framework uit de Twitter-omgeving komt en sinds 2011 open source is.
De cijfers laten zien hoe groot Bootstrap is geworden: volgens het project meer dan 1,75 miljard installaties. Tegelijk daalt het marktaandeel. Volgens W3Techs gebruikte begin augustus 2026 13,8 procent van alle websites Bootstrap, tegen 15,3 procent in december 2025. Tailwind CSS wint terrein bij nieuwe projecten.
Het team richt zich op moderne browsers: Chrome en Edge vanaf versie 130, Firefox vanaf 132 en Safari vanaf 18. Daarvoor gebruikt Bootstrap 6 functies zoals automatisch schakelen tussen licht en donker, native dialogen en lay-outs die zich richten op omringende elementen in plaats van op het venster. Kleuren, afstanden en hoekradii zijn grotendeels via CSS-variabelen te regelen, ook tijdens de uitvoering. De klassennamen sluiten aan bij Tailwind: .d-md-none wordt .md:d-none, en .col-lg-6 wordt .lg:col-6. Accordions werken zonder JavaScript.
Wat ik vooral opmerkelijk vind, is het AI-gedeelte: de documentatie is beschikbaar als llms.txt en llms-full.txt, en in de repository staan skillbestanden die AI-agents moeten helpen, bijvoorbeeld bij een migratie.
Volgens het artikel kunnen bestaande pagina's niet zomaar worden omgezet. Bootstrap 5 blijft voorlopig ondersteund, en vóór het einde van de ondersteuning komt er een update naar 5.4.0. Versie 7 zou veel sneller volgen. Wie van jullie gebruikt nog Bootstrap, en wie is al overgestapt op iets anders?
Bron: heise online
Deze week greep een bericht van XYZ me: de Politechnika Wrocławska en het Neder-Silezisch Centrum voor Oncologie, Longziekten en Hematologie bouwen een AI-platform voor de gezondheidszorg. Niet de zoveelste chatbot, maar een basismodel dat dossiers, labuitslagen, beelden en het behandeltraject samenbrengt.
Ze beginnen met longkanker — het DCOPiH behandelt jaarlijks meer dan 1,4 duizend nieuwe patiënten en beschikt over goed beschreven data. Het systeem moet vóór het multidisciplinair overleg bewaken of het dossier compleet is, ontbrekende gegevens aanwijzen en voorkomen dat een patiënt tussen onderzoeken door ‘tussen wal en schip valt’. De arts beslist nog steeds; AI moet hem tijd teruggeven bij de patiënt, niet in zijn plaats denken.
Technisch vind ik federated learning interessant: de data blijven in het ziekenhuis en alleen de trainingsresultaten gaan naar het gezamenlijke model. De basis wordt de ervaring met het Poolse model PLLuM, maar dan met echte medische taal en multimodaliteit.
Het eerste prototype — in de komende maanden. Als het verder komt dan Neder-Silezië, kan het een van de belangrijkere Poolse AI-projecten worden waarover het de moeite waard is te praten zonder marketingruis.
Bron: XYZ
