Orang-orang terus bertanya bagaimana saya mengelola agen pengkodean. Inilah sistem yang sebenarnya. Wawasan intinya: satu sesi pengkodean AI yang panjang rapuh. Ini mengakumulasi konteks, berhalusinasi, terhenti. Jadi alih-alih satu maraton, saya berlari banyak lari cepat. Setiap sesi agen dimulai dari segar dan melanjutkan di mana yang terakhir ditinggalkan melalui riwayat git dan status file. Ini disebut "Ralph loop." Skrip pembungkus berulang kali meluncurkan agen pengkodean dengan perintah yang sama hingga pekerjaan selesai. Jika macet atau mogok — tidak masalah. Iterasi berikutnya dimulai bersih dengan bagasi nol. Saya menggunakan Opus 4.6 untuk perencanaan — menulis PRD, memecah arsitektur, mendefinisikan spesifikasi tugas. Kemudian Codex 5.3 menangani eksekusi pengkodean yang sebenarnya. Kami menemukan pemisahan ini menghasilkan kode yang paling andal dan berkualitas tinggi dengan masalah perbaikan bug atau tindak lanjut paling sedikit. Saya menulis PRD sebagai daftar periksa penurunan harga. Perulangan memvalidasi penyelesaian dengan mencentang apakah semua kotak dicentang. Agen mengklaim sudah selesai tetapi 12/47 tugas tersisa? Dimulai ulang. Tidak ada negosiasi dengan model yang membingungkan. Agen berjalan dalam sesi tmux sehingga mereka selamat dari restart. Saya memantau mereka dengan detak jantung — jika ada yang mati, saya memulai ulang secara otomatis. Jika satu terhenti (output yang sama untuk dua pemeriksaan berturut-turut), bunuh dan mulai ulang. Setiap sesi tmux menyertakan wake hook di akhir: ketika agen selesai, ia memicu acara yang langsung membuat saya ping. Tidak ada penyelesaian diam-diam. Saya tahu saat pekerjaan selesai, apakah saya memantau atau tidak. Pada hari yang baik saya akan menjalankan 3-4 agen secara paralel pada proyek terpisah, masing-masing di pohon kerja git-nya sendiri. Minggu lalu saya menjalankan 108 tugas di 3 proyek secara bersamaan dalam waktu sekitar 4 jam. Kunci lainnya: perintah berbasis pengujian. Saya menyuruh agen untuk menulis tes yang gagal terlebih dahulu, kemudian menerapkan. Tes adalah kriteria penerimaan deterministik untuk pekerja non-deterministik. Memotong kegagalan pasca-penggabungan secara dramatis. Itu bukan sihir. Ini adalah rekayasa proses yang diterapkan pada tenaga kerja AI. Hapus spesifikasi, validasi otomatis, restart saat macet, verifikasi output. Ini adalah salah satu pertanyaan paling umum yang saya dapatkan, jadi saya akan menulis ini dengan benar dan menambahkannya sebagai babak baru untuk Cara Menyewa AI. Setiap orang yang sudah membeli akan mendapatkan versi yang diperbarui.