makeitcount research — Mentenanță Software cu AI: Studiu Științific

makeitcount research

La Geseidl, makeitcount nu este doar un motto — este un principiu de lucru. Fiecare proiect, fiecare linie de cod, fiecare decizie trebuie să conteze. Când am văzut că inteligența artificială poate transforma modul în care întreținem software-ul, nu ne-am mulțumit să o folosim — am documentat-o riguros, am măsurat-o, am publicat-o.

Rezultatul este o lucrare științifică completă: Hybrid AI+Human Software Maintenance: A Case Study on mRemoteNG — o cercetare aplicată care demonstrează, cu date verificabile, cum un orchestrator AI poate prelua mentenanța unui proiect open-source la scară industrială.

De ce publicăm cercetare? Pentru că cele mai bune decizii de business se iau pe baza datelor, nu a intuiției. Publicăm rezultatele noastre pentru ca oricine să le poată verifica, replica și îmbunătăți. Soluții inteligente pentru dezvoltarea afacerilor — construite pe rezultate măsurabile.

Lucrarea științifică

Titlu

Hybrid AI+Human Software Maintenance: A Case Study on mRemoteNG

Ipoteză

Un orchestrator AI supervizat poate rezolva peste 50% din issue-urile unui codebase legacy, cu o rată de regresie sub 2% și un cost per commit sub $5, depășind performanța dezvoltării manuale.

Subiect

mRemoteNG — manager de conexiuni remote open-source pentru Windows, cu 16 protocoale (RDP, VNC, SSH, Telnet), ~114.000 linii de cod, arhitectură .NET Framework cu WinForms și referințe COM. 843 de issue-uri nerezolvate pe GitHub la momentul începerii studiului.

Metodologie

Studiul a parcurs 4 generații arhitecturale de colaborare om-AI, pe parcursul a ~3 săptămâni, cu un cost total de ~$320 în API-uri AI. Instrumentele utilizate:

• Orchestrator: script Python de ~6.100 linii, coordonând agenți AI
• Supervisor: ~800 linii Python, gestionând 12 moduri de eșec automat
• Agenți AI: Codex Spark (OpenAI), Claude Sonnet/Opus (Anthropic), Gemini Pro (Google)
• Verificare independentă: build MSBuild + 6.175 teste automate (fără AI)
• Calitate cod: 5 niveluri — Roslynator, Meziantou, SonarCloud, CodeQL, Qodo AI Review

Rezultate — Ipoteza confirmată

Toate cele trei dimensiuni ale ipotezei au fost confirmate:

83.3%Rată de rezolvare702 din 843 issues (target: >50%)1.2%Rată de regresie7 din 585 implementări (target: <2%)$1.49Cost per commitStabilizat din ziua 4 (target: <$5)

Evoluția costului per commit

Ziua 1 $4.02Ziua 2 $3.01Ziua 3 $2.14Ziua 4+ $1.49 ✓

Performanță per model AI

ModelSuccesTimp median% CostRol optimCodex Spark86%274s18%Executor primar — rapid, ieftin, fiabilClaude Sonnet—474s58%Fix-uri complexe multi-fișierClaude Opus—180s—Supervizare, planificare, decizii strategiceGemini Pro—417s24%Transformări bulk (limitat de rate limits)

Calitate cod — transformare completă

Warning-uri analiză statică
5.247 → 0 (100% eliminate)Teste automate
2.179 → 6.175 (0 eșecuri)SonarCloud Quality Gate
PASSED — A / A / AReliability, Security, Maintainability

Patru generații de învățare

Drumul de la 'lasă AI-ul să rezolve tot' la un sistem funcțional a trecut prin 4 generații arhitecturale. Fiecare eșec a generat reguli noi, injectate în prompturile agenților.

Gen 1 — Forță brută (începutul februarie)

Un singur agent AI (Claude Sonnet), triage manual, implementare manuală. Rezultat: 26 issues per sprint, cu 8 ore/zi atenție umană. Baseline-ul studiului.

Gen 2 — Orchestra multi-agent (9-16 februarie)

Trei agenți coordonați de un orchestrator Python. Problemă fatală: 'double-pay' — Sonnet eșuează, se reîncearcă cu Opus (mai scump) = 27% din cost irosit. Rate limits Gemini aproape identice cu tier-ul gratuit.

Gen 3 — Dezastrul de 31 de ore (17 februarie)

201 rulări de teste fantomă acceptate ca valide. Rata de trecere: 353.7% (acceptată fără verificare). 3 instanțe simultane ale orchestratorului. BitDefender a carantinat DLL-ul după 247 de cicluri rapide de build. Lecția: un orchestrator fără monitorizare este mai periculos decât munca manuală.

Gen 4 — Supervisor self-healing (18-28 februarie)

Arhitectura care a produs rezultate. Supervisor persistent (800 linii) monitorizând orchestratorul (6.100 linii). 12 moduri de eșec gestionate automat. Sesiunea din 27 februarie: Codex singur a rezolvat 89/104 issues (86%), fără intervenție umană.

15 insight-uri din cercetare

Lucrarea documentează 15 lecții cheie. Cele mai relevante pentru business:

1. Simplitatea bate complexitatea — un agent cu context bun rezolvă mai mult decât 3 agenți complicați
2. Testele automate sunt necesare dar NU suficiente — 7 regresii au trecut TOATE cele 6.175 teste
3. AI-ul adaugă 'features' nesolicitate — cel mai periculos comportament, nu greșelile
4. Output tokens = 97% din cost — fiecare explicație verbosă costă bani reali
5. Supravegherea umană rămâne esențială — AI-ul triează greșit 38% din deciziile de excludere
6. AI code review descoperă buguri pe care analiza statică le ratează — cross-file semantic mismatches
7. Dezvoltarea AI amplifică false positive antivirus — 247 build-uri rapide au declanșat BitDefender ATD

Accesează lucrarea completă

Lucrarea științifică este publicată integral pe GitHub, cu toate documentele suport:

📄 Hybrid AI+Human Software MaintenanceA Case Study on mRemoteNG — Geseidl IT Solutions, 2026PAPER.mdLucrare completă — ipoteză, metodologie, rezultate, discuțiiMETHODOLOGY.mdMetodologie formală, instrumente, metrici, baselineCOST_ANALYSIS.mdAnaliză detaliată costuri per model și categorieFAILURE_CATALOG.mdPost-mortem: dezastrul 31h, 7 regresii, ștergere repoEVIDENCE.mdTraseu de dovezi verificabile (git, CI, SonarCloud)→ Citește lucrarea pe GitHub

De ce contează pentru business

Această cercetare nu este un exercițiu academic. Este dovada că mentenanța software poate fi transformată economic: ~$1.50 per commit, operare 24/7, fără burnout. Modelul este reproductibil — orice proiect cu issues, teste și build poate beneficia.

Pentru clienții noștri, asta înseamnă: modernizare mai rapidă a aplicațiilor legacy, costuri previzibile, calitate verificabilă prin SonarCloud și VirusTotal. Nu promisiuni — metrici.

Descoperă cum aplicăm această expertiză în serviciile noastre IT sau citește studiul de caz complet mRemoteNG.

Ai nevoie de servicii IT și modernizare software? Echipa Geseidl Consulting Group, lider CECCAR Prahova de 18 ani consecutiv, este pregătită să te ajute. Descoperă serviciile noastre sau contactează-ne pentru o consultație gratuită.