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🔧 Programmierung 🕛 vor 4 Monaten 9 Min Lesezeit
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From Code Generation to Message Injection: Richard Seroter's AI Evolution (and What It Means for Us)

↗ Quelle (dev.to)
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📑 Inhaltsübersicht




From Code Generation to Message Injection: Richard Seroter's AI Evolution (and What It Means for Us)



By / for a full walkthrough.











. With AI Inference SMT plus agentic deployment, that percentage doesn't stop at 75. It inches toward 100. The developer becomes a reviewer, a policy setter, a person who says "yes" or "no" to an agent's proposal. I wrote about this role shift in my Developer Keynote analysis, and honestly, it's accelerating faster than I expected.







6. What Richard's Evolution Tells Us About Our Own Careers



Richard Seroter's journey from 2024 to 2026 isn't just his—it's a mirror for the whole industry.




CODE 
- **2024**: "Let's see if AI can write code at all."

- **2025**: "Let's put AI in the CI/CD pipeline."

- **2026**: "Let's put AI in the data plane. And the deployment plane. And the governance plane."





I respect the hell out of Richard for publishing both experiments with zero pretense. The 2024 repo is humble—4 commits, 4 stars. The 2026 blog post is cautious, full of "should we?" questions. That kind of intellectual honesty is getting rare in tech evangelism. He's not selling. He's exploring. There's a difference.



But don't mistake the modesty. These two experiments together form a blueprint. One that says: AI should generate code, and AI should decide when to generate code, and AI should route the decision to generate code through your message bus. It's turtles all the way down, and the turtle is Gemini.







7. What You Should Actually Do About This





  1. Read Richard's posts. Both of them. They're short, honest, and technically precise. It'll take you maybe 20 minutes total.


  2. Experiment with AI Inference SMT, but start stupidly small. Simple enrichments. Nothing critical. Get a feel for the footguns before you aim them at production.


  3. Sketch your own "bridge." What happens when your team's Pub/Sub topic can trigger an agentic deployment? What policies need to exist before that's even remotely safe? Draw it out. The act of drawing it will reveal the gaps.


  4. Never forget the Red Agent. Whatever you build, make something try to break it. The Green Agent is useless without a Red Agent keeping it honest. I learned that from Next '26, and I'm going to keep saying it until it sticks.





What do you think? Are AI Inference SMTs a brilliant abstraction or a future maintenance nightmare? Would you let a message bus trigger your deployment pipeline? Drop your experience—or your darkest prediction—in the comments. I read them all, and honestly, some of you scare me more than the AI does.







Sources





Richard Seroter's Work










Google Cloud Documentation









My Previous Analysis



























10 min read








































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↗ Original-Artikel auf dev.to lesen
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