# Matt Pocock's Agentic Engineering Workflow (just copy him)

**Sursa:** https://youtu.be/nQwJVHCtDDY
**Data:** 2026-06-19
**Durata:** 62:24
**Tags:** @work @growth

---

## TL;DR

Matt Pocock (educator TypeScript, autor skills pentru Claude Code) explica filosofia sa de lucru cu AI: nu modelul conteaza cel mai mult, ci harness-ul (setup-ul, skill-urile, codebase-ul). AI a "mancat" programarea tactica — acum conteaza sa fii bun la programarea strategica. Foloseste AFK agents (Away From Keyboard) via Sand Castle + GitHub Actions, si o abordare de tip coada (queue), nu loop infinit.

---

## Puncte cheie

- **Tactical vs Strategic programming** — AI a preluat complet programarea tactica (scris cod, debug sintaxa). Ceea ce conteaza acum e strategic: arhitectura, interfetele, documentatia, task-urile bine scopate. Nu poti delega strategia catre AI.

- **Harness > Model** — Toata lumea e obsedta de model. Matt argumenteaza 50/50: modelul si harness-ul conteaza la fel. Un codebase bun permite un model mai ieftin sa dea acelasi rezultat. Optimizeaza harness-ul, nu astepta modelul nou.

- **Skill-urile ca procedures, nu abilities** — Preferi proceduri pe care TU le invoci, nu abilitati pe care modelul le alege. Ai control. Nu lasa modelul sa-ti faca gandirea strategica.

- **AFK agents + Sand Castle** — Ruleaza agenti in sandbox-uri (Docker/Podman) via Sand Castle, in GitHub Actions. Paralelizezi fara sa blochezi masina locala. Momentul in care a descoperit AFK = momentul in care outputul sau a explodat.

- **Queue, nu Loop** — Nu ai nevoie de un loop infinit. Ai nevoie de o coada de task-uri. Agent-ul preia un task, il rezolva, gata. Cum functioneaza orice echipa de developeri.

- **Skill /teach** — Skill stateful care creeaza cursuri personalizate pe baza misiunii tale. Foloseste principii pedagogice: zone of proximala development, quizuri, learning record. Matt a invatat Rubik's cube cu el.

- **Skills sunt abilitati ale tau, nu ale AI** — Cunostintele, skill-urile si intelepciunea tale sunt multiplicatorul. AI nu poate trece de nivelul tau de intelegere. Seniori iau boost 10x tocmai de aceea.

- **Codebase bun = model mai ieftin** — Daca arhitectura e clara, un model mai slab face aceeasi treaba. AI nu trebuie sa "bata capul de perete" pentru a naviga un codebase haotic.

- **Self-improving systems** — Daca AI a gasit un bug de securitate, intreaba-te DE CE a aparut. Construieste sisteme (cron jobs, review loops) care previn recurenta. Nu multumi AI-ului — repara procesul.

- **Human-in-the-loop checkpoints** — Impinge checkpointurile cat mai spre dreapta (spre final), dar nu elimina observabilitatea. Vrei sa imbunatatesti si harness-ul, nu doar codul.

---

## Quote-uri

> "AI has basically eaten tactical programming. It's gone. You need to be great at strategic programming in order to get the most out of this infinite fleet of tactical programmers."

> "Your skills are the ceiling on what AI can do."

> "Have a codebase that's easier to make changes in — that's how you optimize for token spend."

> "People are focused on the wrong thing. They're looking at the big shiny new thing when in fact just focus on the stuff that's been working for 30-40 years."

> "If someone keeps stealing your bike, maybe buy a lock."

---

## Idei acționabile

- [ ] Sterge toate skill-urile/MCPuri, observa agentul "gol", apoi adauga inapoi doar ce-ti lipseste cu adevarat @work
- [ ] Gandeste in cozi de task-uri (queue), nu in loop-uri infinite @work
- [ ] La fiecare bug descoperit de AI, intreaba "de ce a aparut?" si construieste un sistem care previne recurenta @work
- [ ] Skill-urile utile: `grill me` (interviuri adversariale inainte de implementare), `teach` (invatare personalizata) @growth
- [ ] AFK agents pentru task-uri bine scopate = paralelizare fara effort @work
