Journal-klubben 2026
Agentisk
Koding

Arbeidsmetodikk og verktøy for å bruke
AI-agenter som din beste kollega

Magnus Rødseth & Håvard Opheim

Gjensidige · 2026

Agenda
Hva vi skal snakke om
01Filosofien bak agentisk koding
02«The Agentic Trap» – og hvordan unngå den
03Arbeidsflyt og teknikker
04Plan Mode – styr modellen i riktig retning
05Skills – pakk kunnskap for agenten din
06Jobbe i team med agenter
07Oppsummering og motivasjon
01
Filosofien

«Yielding» software into existence

Filosofi
Fra kode til intensjon
Du skriver ikke lenger kode linje for linje. Du formgir programvare til eksistens.
  • Skiftet: fra skriving til prompting
  • Du definerer intensjonen, agenten gjør implementasjonen
  • Lekenheten er avgjørende – bygg det du vil at skal eksistere
  • Dopaminkicket når agenten faktisk løser problemet
Vær leken

Den beste måten å lære agentisk utvikling på er gjennom lek. Bygg ting du genuint vil ha – selv om det virker tullete.

🎸
Gitar-analogien
AI er som et instrument. Du spiller ikke solo dag én. Du utvikler en «magefølelse» for hvordan modellen tenker.
💡
«Vibe coding» er feil
Det er ikke «vibes» – det er en ferdighet. Man må trene, eksperimentere og utvikle teknikken sin.
🚀
Overvinne utbrenthet
Agentisk koding kan gjenopplive gleden ved programmering. Selv 30-40% suksessrate gir et kick!
02
«The Agentic Trap»

Og hvordan unngå den

Advarsel
Ikke optimaliser – bygg

«The Agentic Trap» er tendensen til å sitte fast i å optimalisere oppsett og verktøykjede før du faktisk bygger noe.

Hold det enkelt. Ikke bruk fancy git worktrees. Sjekk ut brancher. Start med det enkleste oppsettet som fungerer.

Fokus bør være:
  1. Start med et reelt problem du vil løse
  2. Bruk standard verktøy, ikke exotic oppsett
  3. Iterer og lær underveis
  4. Optimaliser etter du har noe som fungerer
03
Arbeidsflyt

Teknikker og metoder

Nøkkelteknikk
Den viktigste prompten
«Har du noen spørsmål?»

Modeller er trent til å løse problemer umiddelbart. De gjør antagelser som ofte er feil. Tving modellen til å stoppe og stille oppklarende spørsmål.

Dette aligner modellens forståelse med din intensjon.

Arbeidsflyt
Samtaleprogrammering
Ikke behandle AI som en parprogrammerer. Behandle den som en veldig smart kollega.

Du forklarer intensjonen, diskuterer arkitekturen, og lar agenten håndtere implementasjonen.

🎤
Stemme over tekst
Diktering gir mer kontekst og nyanser (flere tokens) med mindre innsats enn typing. Prat med modellen!
superwhisper.com – offline speech-to-text, fungerer utmerket for engelsk.
💬
Bare snakk
Stol på modellen. Vær nysgjerrig. Ha en samtale. Still spørsmål. Lær mens du jobber.
Verktøy
Gi agenten tilgang til CLI

Agenter er utrolig gode på Unix-kommandoer. Gi dem tilgangen de trenger.

💻
gh CLI
Min mest brukte CLI i Gjensidige! Claude kan søke i alle repoer, finne lignende løsninger, skrive commits og lage PR-er.
🔎
Søk på tvers av repoer
«Har noen i Gjensidige gjort noe lignende?» – Claude finner ut av det.
🎯
Du gjør intensjonen
Du definerer hva som skal skje. Agenten gjør utførelsen. Commits, PR-er, kodeendringer.
Kodekvalitet
Systemtenkning > linjer kode
Menneskets rolle endres
  • Hold det store bildet i hodet
  • AI er god på lokale fikser – du sørger for at en liten endring ikke ødelegger arkitekturen
  • Det meste av kode er «kjedelig datatransformasjon» – fra form A til form B

Nøkkelen: Forstå arkitekturen og dataflyten. Godta at implementasjonen kanskje ikke er din stil – så lenge den fungerer og yter.

Eksempel
Agentens oppfinnsomhet

En agent i en Docker-container uten verktøy trengte å sjekke en nettside. curl var ikke installert.

Agenten skrev en rudimentær versjon av curl med en C-kompilator og TCP-sockets for å få jobben gjort.

Moderne modeller har enorm problemløsningskapasitet. Stol på dem.

04
Plan Mode

Styr modellen i riktig retning

Plan Mode
Du former plan-sesjonen

Stol på modellen, men pek den i riktig retning. Det er ditt ansvar, ikke modellens.

Gi retning:
«Se i @web/app/components/» «Søk i dokumentasjonen» «Søk online etter alternativer» «Spill djevelens advokat» «Vurder trade-offs»
Nøkkelprinsipp:
  • Vær leken og nysgjerrig i plan mode
  • Gi tech-stack, filstruktur, og kontekst
  • Be modellen utforske før den planlegger
05
Skills

Pakk kunnskap for agenten din

Skills
Gi agenten permanent kunnskap

Skill Creator hjelper deg å pakke det du lærer til kunnskap agenten alltid har.

🎨
Gjensidige Builders
Scrapet hele Builders designsystemet, lagde en skill. Nå kan agenten slå opp Gjensidige-branding når den lager UI.
📊
MLflow CLI
Hater click-ops? Fant MLflow CLI, lot agenten lære det, pakket kunnskapen inn i en skill. Aldri click-ops igjen.
📦
Del med teamet
Skills kan deles og gjenbrukes. Lag en én gang, bruk den overalt.
skills.sh gjensidige/skills Skill Creator
06
Team

Jobbe sammen med agenter på laget

Teamarbeid
Hvordan ikke tråkke på hverandre
  • Parallelliser arbeid der du kan
  • Del sparring-sesjoner fra modeller – bruk /share eller bare snakk med hverandre
  • Still spørsmål, aligner interesser, kommuniser
Klargjør kodebasen for agenter

Dette er det viktigste. Lag kodebasen for agenter, ikke bare for mennesker. CLAUDE.md, tydelig struktur, god dokumentasjon. Dette er retningen vi går – vi må holde tritt.

Du har et helt team av ingeniører

De er bedre til å kode enn deg.

Men de er blinde.

Det er din jobb å vise dem lyset.
(gi dem kontekst)

07
Oppsummering

Det du bør ta med deg

Oppsummering
Nøkkelpunkter
Vær leken
AI er et instrument du må øve på. Bygg det du vil ha, eksperimenter, ha det gøy.
Snakk med modellen
Behandle den som en smart kollega. Gi kontekst. Still spørsmål. Si «har du noen spørsmål?»
Stol, men styr
Stol på modellen, men pek den i riktig retning. Du holder det store bildet.
Pakk kunnskap
Bruk Skills til å gi agenten permanent ekspertise. Del med teamet.
Klargjør for agenter
CLAUDE.md, tydelig struktur, god dokumentasjon. Kodebasen er for agenter og mennesker.
Gi CLI-tilgang
Agenter er ekstremt gode på Unix-kommandoer. La dem jobbe med gh CLI, søke i repoer, skrive commits.
Motivasjon
Du blir ikke erstattet
av AI.

Du blir erstattet av et menneske som bruker AI bedre enn deg.

Utviklere med «high agency» som omfavner disse verktøyene vil være mer etterspurt enn noensinne – fordi de løser problemer raskere og mer kreativt.

Inspirasjon
Peter Steinberger

Skaperen av OpenClaw – og vår største inspirasjon for denne talken.

🎥
OpenAI-intervju
30-minutters samtale hos OpenAI om agentisk utvikling og OpenClaw.
youtube.com →
🎧
Lex Fridman Podcast
3 timer og 30 minutter – om du virkelig vil forstå filosofien bak.
open.spotify.com →
Takk!

Spørsmål?

Magnus Rødseth & Håvard Opheim

skills.sh gjensidige/skills
1 / 25