Lovable ukázal, jak vypadá agentické kódování ve velkém

Lovable zveřejnil zkušenosti vývojáře, který od ledna utratil 85 tisíc dolarů za tokeny. Text ukazuje posun od pár agentů k celým swarmům, AI review a stacked PR workflow.

Lovable 3. července publikoval velmi konkrétní pohled na škálování agentického vývoje. Autor popisuje, že před Lovable utrácel za coding tokeny zhruba 600 USD měsíčně, zatímco v květnu se jeho osobní spend dostal na přibližně 25 tisíc USD měsíčně a od ledna celkem na 85 tisíc USD. Důležitější než samotná částka je ale popis změny procesu: z jednoho člověka s několika agenty vznikl setup, kde jeden vývojář řídí 6–7 agentů, z nichž každý může mít vlastní subagenty. Z hlediska vibecodingu je nejzajímavější posun od „AI mi píše kód“ k „AI mi řídí výrobní linku změn“. Autor popisuje agentické taskování, AI review, risk classification pro PR, hard-enforced human review u rizikových změn a používání stacked PRs jako mechanismu pro udržení kontextu a snížení rizika. Lidské review se přesouvá od prohlížení každé řádky k rozhodování o architektuře, RFC, ADR a nejrizikovějších změnách. Text je cenný i jako varování. Velké PR nejsou dobře reviewovatelné ani pro lidi, ani pro AI. Agenti potřebují znalostní soubory, skills, pravidla, testy a oddělený task tracker. Část produktivity vzniká tím, že tým investuje do DevEx a CI/CD, aby unesl násobně větší objem změn. Pro české vývojáře je závěr praktický: nesnažte se jen „víc promptovat“. Pokud chcete škálovat AI vývoj, navrhněte proces. Malé PR, risk scoring, AI review lanes, jasné skills, oddělené kontexty a explicitní hranice pro merge jsou důležitější než honba za nejnovějším modelem.