Simon Willison ha scritto la release candidate 4.0rc2 di sqlite-utils—una libreria Python per manipolare database SQLite—usando quasi esclusivamente Claude Fable. 37 prompt, 34 commit, 1.321 righe aggiunte e 190 rimosse in 30 file. Costo dichiarato: circa 149 dollari. Ha condiviso processo completo, trascrizione e pull request.

Il punto non è che l’agente scriva codice—quello lo sapevamo. Il punto è che ha trovato bug critici che Willison stesso non aveva visto, come un metodo delete_where() che non committava mai le transazioni e avvelenava la connessione (perdita di dati). Fable ha categorizzato 5 blocchi da risolvere prima della release, scritto documentazione per il nuovo modello transazionale, e sistemato la compatibilità con l’opzione autocommit di Python 3.12. Willison ha poi fatto rivedere tutto a GPT-5.5, che ha trovato altri due problemi—conferma che far incrociare modelli diversi funziona.

Non è magia: Willison ha diretto ogni passo, rivisto ogni commit, e passato ore sulla PR finale. Ma il lavoro grezzo—analisi, scrittura, test, documentazione—l’ha fatto l’agente, mentre lui andava alla parata del 4 luglio controllando dal telefono. Questo è l’uso concreto: delegare il churn a un sistema che scala, tenere tu il controllo della direzione.

Se vuoi vedere come: il processo completo è pubblico nella trascrizione condivisa e nella pull request su GitHub. Willison non nasconde limiti o fallimenti—è il miglior esempio di come si lavora davvero con un coding agent su un progetto reale.