CodeScene publiceerde een casestudy die laat zien dat AI-agenten een grote, verouderde codebase snel en goedkoop kunnen refactoren. In drie weken herschreven de agenten een C-versie van Street Fighter III: 3rd Strike van 300.000 regels. Dat leverde 2.903 commits op, verspreid over 726 bestanden. Het werk kostte ongeveer $4.000 aan AI-tokens — circa een half maandsalaris van een ontwikkelaar — en tilde de Code Health-score op van 5,6 naar een perfecte 10,0.
Hoe de AI te werk ging
Het team gebruikte de CodeHealth MCP Server als een deterministische kwaliteitsindicator. De server gaf elke wijziging een score, zodat de agenten konden zien of een refactor de code gezonder of juist minder gezond maakte. Een replay-trace-harnas vergeleek de toestand van de game frame voor frame vóór en na elke wijziging, om de functionele correctheid te waarborgen. De agenten leerden een draaiboek met 22 refactorrecepten, waaronder bekende patronen als Extract Function en nieuwere technieken zoals Shared Index Range voor lussen die alleen verschillen in hun begin- en eindwaarden.
Wat vakgenoten ervan vinden
De reacties op LinkedIn liepen uiteen. Sommigen, onder wie CTO Mats Iremark, noemden het resultaat „bijna valsspelen” en wezen op de enorme productiviteitswinst. Anderen, zoals tech lead Konrad Otrębski, zetten vraagtekens bij de reikwijdte: het werk was gedaan aan een opensourcegame, niet aan een productiesysteem. Ook vroegen ze zich af of de wijzigingen waren samengevoegd in één enorme pull request of in veel kleinere. De engineers van CodeScene zeiden dat de wijzigingen via 54 pull requests in een fork zijn samengevoegd.
Waarom het ertoe doet
Voor een doorsnee ontwikkelaar laat dit zien dat AI grootschalige opschoonklussen kan automatiseren die normaal maanden zouden kosten. Dat kan de kosten en risico’s van werken met verouderde code verlagen. Het resultaat hangt echter af van een betrouwbare controle op de correctheid, en daarover beschikken veel projecten in de praktijk niet.
