ETM – Ein neuer Ansatz zur agilen Entwicklung

In der Softwareentwicklung verschiebt die Einführung von Estimated Tokens to Merge (ETM) das Denken von zeitbasierten Schätzungen zu agentenbasierten, tokenorientierten Entwicklungsprozessen. Dieser Ansatz fördert einen AI‑nativen, Iterations‑ und Review‑zentrierten Arbeitsstil.

Key Takeaway

Die Einführung von „Estimated Tokens to Merge“ (ETM) verschiebt das Denken von zeitbasierten Schätzungen zu agentenbasierten, tokenorientierten Entwicklungsprozessen und fördert damit einen AI‑nativen, Iterations‑und Review‑Zentrierten Arbeitsstil.

Summary

• ETM ersetzt traditionelle Zeitangaben (Stunden, Wochen) durch Token‑Budget, das die Agentenarbeit von Design bis Merge abbildet.
• Gabe passt seine Arbeitsweise an, indem er explizite Architekturregeln, Plugins, Grenzen und ein umfassendes Regelwerk (.mdc‑Dateien) definiert.
• TDD‑Workflow: Vertragstests, Determinismus‑Check, mypy –strict, Reproduzierbarkeit und byte‑identische Ausgaben als Qualitäts­gates.
• Dokumentationspflichten umfassen Changelog, Nutzer‑Guides und Checklisten für Clean‑Up.
• Review‑ & Learn‑Ansatz: „me.mdc“ stellt immer Fragen wie „Warum?“ zur Förderung von Verständnis in Python und KI‑Erklärbarkeit.
• Token‑Kalibrierungsbänder: XS 20–50 k, S 50–120 k, M 120–300 k, L 300–700 k, XL > 700 k; größere Modelle erfordern höhere Bänder.
• Beobachtungen:
  • Der eigentliche Arbeitsschutz ist die Überprüfung der Regeln, Architektur und des Designs, nicht die eigentliche Codierung.
  • Kosten: Hoher Cursor‑Ultra‑Quotenkonsum; jedoch immer noch kostengünstiger als menschliche Entwickler.
  • „Neue Hände“: KI ergänzt Entwickler, gibt aber nicht die volle Kompetenz, sondern erweitert die Handschuh‑Kapazität.
  • Abstraktionsebene: KI-Agents sind ein weiteres Abstraktionslevel, um Produktivität zu steigern, mit üblichen Trade‑Offs.
  • Langzeit‑Optimierung: Regel „immer die langfristigste Lösung wählen“ verhindert schnelle, aber fragwürdige Fixes.
  • Package‑First‑Ansatz: Fokus auf Engine und Logik vor UI, was bei KI‑Arbeiten sinnvoller ist als Mock‑First.
  • Fortschritt: Obwohl Cursor + Sonnet 4.5 beeindruckend, gibt es noch Verbesserungsbedarf; Gabe bleibt im Lernprozess.
• Gabe arbeitet an AlignTrue, einem Open‑Source‑CLI zur Synchronisierung von KI‑Direktiven.
• Persönlicher Hintergrund: früher Product Director bei GoDaddy, Marine Corps Captain, lebt in Cape Cod.

Related queries

Welche Token‑Bandwerte definiert Gabe für seine Projekte?

Wie integriert Gabe TDD in seinen agentenbasierten Entwicklungsablauf?

Welche langfristigen Vorteile sieht Gabe bei der Verwendung von ETM im Vergleich zu traditionellen Zeitschätzungen?

Quelle: https://gmays.com/estimated-tokens-to-merge-etm-other-notes/