Sean Goedecke explique qu’en 2026 il utilise désormais les LLMs comme de véritables agents capables de produire des pull requests complètes, y compris dans des zones de code qu’il maîtrise bien, avec une simple passe de revue finale avant validation. Il décrit un changement majeur par rapport à 2025 : les agents récupèrent beaucoup mieux de leurs erreurs, vont plus vite et nécessitent moins de supervision en temps réel, ce qui l’a amené à passer d’un workflow centré sur VSCode à des outils orientés terminal et agents comme GitHub Copilot App. Il insiste cependant sur le fait que son travail s’est déplacé vers l’évaluation rapide des propositions générées, le tri des mauvaises approches et la revue approfondie des changements acceptés, notamment pour supprimer les “LLM-isms” comme le sur-commentaire ou certaines décisions de conception discutables. L’auteur continue aussi d’utiliser les LLMs pour apprendre de nouveaux domaines, produire du code jetable de recherche ou explorer des bases de code inconnues, mais souligne qu’ils restent moins fiables pour le jugement architectural, les ADRs ou les décisions techniques engageantes à long terme.