My process usually starts as if I’m talking to the owner of a development company. First, we do a system brief. Outcomes, constraints, what the system must achieve. That brief usually goes through one, two, sometimes three iterations until it’s clean. From there, I move into a senior-level architectural discussion between me and the AI. We go back and forth, refining ideas, pressure-testing assumptions, and turning rough concepts into structured thinking. Out of that comes real documentation often 10 to 20 documents in total. Some short, some long. System briefs, architecture outlines, infrastructure designs, domain models, boundaries, ingestion and validation flows, human-in-the-loop reviews if AI is involved, and so on. A key part of this is canon. I always define canonical documents: a system brief canon, sometimes a domain canon, sometimes something more specific. These are single sources of truth. The AI understands what “canonical” means, and when things drift, I can always pull it back with “read the canon first.”All of this happens before I touch an IDE. With human developers, this usually happens implicitly they ask the right questions and create the documentation themselves. AI doesn’t do that. It has no long-term memory. So I create the structure for it. That way, when it starts to hallucinate or wander, I can anchor it instantly instead of re-explaining everything from scratch. Only after that foundation is in place do I move into the IDE and let the agent work. The documentation isn’t overhead it’s the control system. So… what do the rest of you do? Or Am I just being overly fucking anal? One thing I forgot to mention: once I move into the IDE—Visual Studio Code, Antigravity, or both that’s where prompting really matters. I don’t just start prompting and hoping for the best. Before any code happens, I create what I call System Specification Documents. I catalogue them and explicitly require the agent to read every single one in detail. To make sure it hasn’t just skimmed them, I ask the agent to explain the project back to me the purpose, constraints, goals, and boundaries. No coding is allowed at this stage. No output. Just comprehension. If it misunderstood something, or if I missed something, we fix that immediately.

Hi All I hope you dont mind that I type in English. I'm otherwise fluent in Swedish just slow at typing in Swedish. Has anyone figured out how to get NoteBookLM to follow a manuscript? Im a teacher and that would cap off NoteBookLM as a masterful tool if we could hack that

Hej vänner! I natt släppte OpenAI äntligen sin Codex-app för Mac, och jag har suttit bänkad hela dagen för att se om den håller måttet. Jag spelade in hela processen där jag går från installation på min Mac Mini till en komplett, Apple-inspirerad To-Do app på under 40 minuter. Det mest fascinerande? Att se tre olika AI-agenter jobba parallellt med kod, UX och dokumentation samtidigt. Det här är "Vibe Coding" på en helt ny nivå! Jag har precis lagt upp en ny kurs i Classroom som innehåller: * 🎬 Hela videogenomgången: 36 minuter ren action (i 4K såklart!). * ✅ WebCheck: Checklistan jag följde steg för steg. * ✍️ Prompterna: Alla instruktioner jag gav till agenterna så att du kan testa själv. Hoppa in i Classroom, kolla på videon och låt oss diskutera här i tråden: Är detta verktyget som får dig att överge din nuvarande setup? Jag är sjukt nyfiken på att höra vad ni tycker! Vi ses i Classroom, Birgir

Bara för några timmar sedan släppte OpenAI sin nya Codex-app för Mac. Det här ser ut att vara deras direkta svar på Anthropic's Claude Code & Google's Antigravity och det vi håller på med här i studion. Jag har kört lite inledande research via NotebookLM och bilden här visar vad jag hittat hittills. Det verkar som att OpenAI nu satsar stenhårt på just det vi pratar om, nämligen att ha ett helt team av agenter (Multi-agent) som styrs av en central "Orchestrator". Det som ser mest spännande ut för oss: - Skills: Möjligheten att låta agenterna prata direkt med våra andra verktyg som GitHub och Figma. - Säkerhet: De kör allt i en sandlåda så att man kan känna sig trygg när AI:n börjar flytta runt filer. - Parallella trådar: Att kunna ha flera agenter som jobbar med olika delar av projektet samtidigt. Jag är själv helt ny på just OpenAI's Codex-miljö men jag är sjukt sugen på att se hur den står sig mot Antigravity Kit 2.0 som vi precis börjat köra med. Vad säger ni? Är det någon här inne som har hunnit testa Codex i andra sammanhang? Om ni vill så installerar jag appen direkt, filmar hela förloppet och gör en ordentlig "vibe check" åt oss här i Classroom. Ska jag trycka på knappen och börja filma? 👇