GPT-6 Astra tornou as fábricas de software com IA uma realidade (veja como criar uma)

Autoria: Cole Medin · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: GPT-6 Astra Just Made AI Software Factories Real (Here’s How to Run One) · Canal: Cole Medin · 16:00 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Engenharia de software com IA, Infraestrutura e hardware de IA, Modelos de IA

Resumo

Cole Medin apresenta o GPT6 Astra e explica por que, em seus testes, o modelo costuma superar outros LLMs e exige menos explicações para entender a intenção. Em seguida, demonstra como configurar e hospedar remotamente uma fábrica de software com IA, que transforma issues ou PRDs em código validado e pull requests. O guia usa um VPS da Hostinger, GitHub e Codex, mas o autor afirma que o processo pode ser adaptado a outros provedores. Ele ressalta que o sistema ainda está em alfa inicial e não é totalmente confiável, mas pode funcionar continuamente e automatizar boa parte do desenvolvimento.

Pontos-chave

O autor considera o GPT6 Astra um avanço significativo em relação a outros LLMs, embora não o veja como prova de que chegamos à AGI.
A fábrica de software recebe um PRD ou uma issue e busca entregar código validado, podendo operar de forma autônoma.
A configuração pode ser aplicada tanto a um repositório novo quanto a um projeto existente.
O sistema deve ser executado em uma instância Ubuntu Linux na nuvem; a demonstração usa um VPS da Hostinger.
Um coding agent pode ajudar a configurar a máquina, instalar as ferramentas e preparar a fábrica.
A autenticação do GitHub e do Codex na máquina remota exige algumas etapas manuais.
A configuração inclui uma issue de teste para verificar o fluxo completo, da triagem até a criação de um pull request.
A fábrica pode priorizar ou rejeitar issues, solicitar intervenção humana quando necessário e, em muitos casos, mesclar alterações automaticamente.
O projeto ainda está em alfa inicial e não deve ser considerado confiável para qualquer código ou tarefa.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	GPT6 Astra e a ideia da fábrica de software	O autor comenta os testes com o modelo e apresenta a fábrica de software como um sistema que transforma PRDs em código.
03:08	Escolha do VPS e preparação da demonstração	Ele explica como iniciar a configuração, apresenta a Hostinger e recomenda uma instância Ubuntu Linux na nuvem.
06:12	Configuração do repositório e acesso remoto	O coding agent coleta informações sobre o projeto, prepara as ferramentas e conecta-se à instância remota.
10:17	Autenticação e instalação da fábrica	O autor autentica o GitHub e o Codex, instala a fábrica e prepara uma tarefa para testar o fluxo.
13:22	Teste de ponta a ponta e limitações	A fábrica processa uma issue até gerar um pull request, enquanto o autor ressalta que o projeto ainda está em alfa inicial.

Citações

Quero testar com ele o workflow de programação com IA mais autônomo possível. — 01:04

O PRD entra, seja lá o que você queira construir, e o código pronto sai. — 01:34

Você terá essa máquina funcionando 24 horas por dia, 7 dias por semana, pronta para receber qualquer PRD ou issue. — 02:05

Sua fábrica estará rodando remotamente 24 horas por dia, 7 dias por semana, pronta para receber qualquer issue do GitHub. — 15:28

Eu ainda chamaria isso de alfa inicial. — 16:00

Conceitos e entidades

GPT-6 Astra (modelo): Modelo que o autor testa e usa como coding agent na demonstração da fábrica de software.
Fable 5.1 (modelo): Modelo que o autor compara ao GPT6 Astra em seus testes.
Opus 5 (modelo): Modelo mencionado pelo autor ao comparar a experiência de comunicar sua intenção a diferentes LLMs.
fábrica de software com IA (conceito): Sistema autônomo que recebe PRDs ou issues e conduz tarefas de desenvolvimento até produzir código e pull requests.
Hostinger (empresa): Provedora de VPS usada na demonstração para hospedar remotamente a fábrica de software.
Codex (ferramenta): Coding agent usado para operar a fábrica e executar tarefas no repositório.
Claude Code (ferramenta): Coding agent citado pelo autor como uma opção testada e usada durante parte da configuração.
Archon (repo): Projeto instalado na demonstração para executar os workflows da fábrica.
GitHub CLI (ferramenta): Interface de linha de comando usada para criar uma issue de teste no repositório.
MCP (conceito): Protocolo usado na demonstração para conectar o coding agent às ferramentas de gerenciamento da Hostinger.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 GPT6 Astra chegou e, com ela, agora temos AGI — ou pelo menos é isso que todo mundo quer que você acredite. Até Jensen Wong, CEO da Nvidia, disse ontem que declarou que temos AGI por causa da Astra. Mas provavelmente você não deveria acreditar em todo esse entusiasmo. Eu mesmo, com certeza, não acreditava. Mas preciso dizer que, enquanto venho testando a Astra, comecei a acreditar um pouco. Não que estejamos alcançando AGI, mas, na minha opinião, a Astra está definitivamente muito acima de qualquer outro LLM. Agora, olhando apenas para os benchmarks, parece que a Astra e

00:31 a Fable 5.1 são bastante equivalentes, e ambas são modelos muito impressionantes, mas passei ambas por testes rigorosos nesta semana. Fiz muitos testes, e a Astra costuma sair na frente, na maioria das vezes. Parece o primeiro modelo que realmente me entende, sabe? Tipo, preciso gastar muito menos tempo comunicando minha intenção. Com outros LLMs, especialmente o Opus 5 nos últimos meses, é frustrante ver quantas suposições estranhas ele faz. Mas percebo isso muito menos com a Astro. Agora, claro, ela tem seus momentos. É por isso que definitivamente ainda não chegamos à AGI. Mas a

01:04 primeira coisa que quero fazer sempre que recebemos um novo LLM significativamente mais poderoso que seus antecessores é testá-lo com o workflow de programação com IA mais autônomo possível. Isso nos leva à fábrica de software. Só quero deixar a Astra construir, construir, construir, deixar ela solta e ver o que consegue criar. E, nesta semana, fiz com que ela construísse coisas incríveis usando a fábrica de software. Então agora quero mostrar isso a vocês. A ideia da fábrica de software, que também venho chamando de fábrica sombria, é construir um

01:34 harness totalmente autônomo. Você insere o PRD do que quiser construir e recebe o código pronto. Essa é a promessa. Quando comecei a experimentar isso no início deste ano, era bastante irrealista, porque os LLMs e nossos próprios harnesses simplesmente ainda não estavam num nível que permitisse fazer isso de maneira confiável. Mas agora, especialmente por causa do GPT6 Astra, começo a ver uma luz no fim do túnel: pode chegar o momento em que essa será a maneira ideal de desenvolver software. Ainda não chegamos lá, mas é nessa direção que estou trabalhando. E, enquanto continuo desenvolvendo a fábrica de software para vocês

02:05 como um projeto open source, vou produzir muito mais conteúdo sobre como ela funciona e como torná-la eficiente no uso de tokens, porque há muita coisa envolvida. Mas o que quero fazer agora é simplesmente mostrar como é incrivelmente fácil pegar essa fábrica de software e fazer o deploy dela remotamente. Assim, você terá uma máquina rodando 24 horas por dia, 7 dias por semana, pronta para receber qualquer PRD, qualquer issue e produzir código totalmente validado. E serei o primeiro a admitir que ainda estamos longe da AGI a ponto de uma fábrica de software ser 100% confiável para qualquer código. Mas estamos chegando perto

02:37 o suficiente, eu diria, para que valha a pena experimentar, colocar seu próprio sistema para funcionar. É por isso que quero fazer este guia bem conciso para vocês. Vamos passar por tudo, literalmente, passo a passo e bem rápido, com a ajuda do nosso agent de programação, para colocar nossa própria fábrica em funcionamento remotamente. Tenho usado isso para criar muitas coisas legais, como trabalhar nos meus projetos open source, como o Archon, e criar diferentes videogames, incluindo este, ao qual vou dedicar muito mais tempo em breve. Claro que vou produzir muito mais conteúdo sobre a fábrica de software à medida que fizer mais coisas com ela. Já tenho alguns vídeos no meu

03:08 canal. Mas, enfim, vamos fazer o deploy juntos agora. Para começar a usar a fábrica de software, basta acessar este repo, que vou deixar linkado na descrição, e enviar este prompt ao seu agent de programação. Ele vai configurar tudo para você e fazer uma entrevista para obter todo o contexto necessário para construir a fábrica que criará o que você quiser. Isso funciona tanto para uma base de código totalmente nova, na qual você só tem um PRD, por exemplo, daquele MVP que quer criar, quanto para uma base de código existente sobre a qual quer aplicar a fábrica de software. De qualquer forma,

03:39 testar na sua máquina é um bom ponto de partida. Foi o que fiz bastante nos meus testes. Mas, no fim das contas, o que você realmente quer é fazer o deploy da fábrica de software remotamente. Assim, ela fica funcionando 24 horas por dia, 7 dias por semana. E consigo mesmo imaginar um futuro em que cada pessoa, cada empresa, tenha algum tipo de fábrica de software como esta rodando na nuvem, pronta para receber solicitações a qualquer momento por meio de algo como uma issue do GitHub. Agora, obviamente, para este guia, preciso escolher uma plataforma para hospedar minha fábrica de software na demonstração ao vivo. E escolhi a Hostinger. Ela realmente

04:09 é minha plataforma favorita para hospedagem de VPS, para meus agents, web apps, fábricas de software, tudo. Por isso, alguns detalhes deste guia são específicos da Hostinger. Também quero mostrar como é fácil usar o servidor MCP deles para que seu agent de programação faça o deploy de tudo para você. Mas o requisito principal é ter uma instância do Ubuntu Linux na nuvem, funcionando e pronta para hospedar tudo enquanto acompanhamos este guia. Também consegui que a Hostinger patrocinasse este vídeo. Estou muito animado com isso, porque, se quiser uma das instâncias KVM deles

04:39 para hospedar sua fábrica de software ou outra coisa, tenho um código de desconto que você pode usar. Acesse o link que vou deixar na descrição e escolha seu plano. Recomendo o KVM2. Ele é suficiente para a fábrica de software. Escolha o plano e, em seguida, aplique meu código de desconto, além do desconto que já aparece aqui. Dê uma olhada. Basta inserir Cole Medine. Claro que também vou deixar isso na descrição. Depois de aplicar o código, teremos um desconto no plano de 2 anos da hospedagem de VPS. Eu já tenho minha instância funcionando, é claro, mas você pode

05:10 seguir estas etapas, se cadastrar, obter a instância e então estará pronto para continuar o restante do guia. Aqui está minha instância KVM, que já criei, mas ainda não fiz nada nela. Estou realmente montando a fábrica de software do zero. Fiz questão de incluir isso no vídeo para vocês. Se quiser uma opção de hospedagem potente e econômica, mas, de todo modo, seja qual for a máquina que você tenha funcionando, agora podemos acompanhar o guia passo a passo. E podemos usar nosso agent de programação para personalizar tudo o que você precisar, independentemente do que quiser construir, de onde estiver hospedando e coisas do tipo. Então, sim, há um bom

05:41 número de etapas aqui, mas elas abrangem o deploy da fábrica de software inteira. Não deixei nada de fora. E, na maior parte, são apenas prompts para o nosso agent de programação. É incrível o quanto podemos usar nosso assistente de programação não só para escrever código, mas também para configurar tudo para nós. E um grande atalho que podemos usar aqui é pegar a URL deste guia, que, claro, vou deixar linkada na descrição. Podemos abrir nosso agent de programação, seja qual for o que você estiver usando. Eu estou usando o Claude Code, mas vou fazer o deploy da fábrica usando o Codex com GPT6 Astra. Vou colar

06:12 a URL e dizer apenas: “Ajude-me a configurar isso”. É só isso que precisamos fazer para começar. Portanto, ao abrir o agent de programação e executar isso, certifique-se de estar na pasta em que quer criar o novo repositório do GitHub ou no repo existente, caso queira aplicar a fábrica de software a ele. Primeiro, ele vai verificar se sua máquina está pronta para todas as ferramentas necessárias para fazer o deploy no ambiente remoto. Depois, vai perguntar qual VPS estamos usando como destino. Obviamente, a Hostinger é a recomendação padrão, porque é o exemplo que estou usando e no qual baseei a configuração. Mas você pode simplesmente

06:42 digamos, você sabe, seu servidor já existe ou você está usando outro provedor. Seja qual for o caminho, o agent vai personalizar a configuração de acordo com as suas necessidades. Então, obviamente, vou usar a Hostinger aqui. Em seguida, ele pergunta em qual repo do GitHub a fábrica deve trabalhar. Você pode criar um repositório totalmente novo se tiver um PRD. Nesta demonstração, para acelerar um pouco as coisas, vou trabalhar em cima de uma base de código existente. Assim, há menos configuração inicial. Vou usar este aplicativo de encurtamento de links que criei como demonstração para hoje. E os dois agents de programação que testei são

07:12 Claude Code e Codex. Você pode configurar qualquer um deles. Quer dizer, poderia experimentar outra coisa, como o PI, por exemplo, se quisesse, mas testei bastante os dois. E, obviamente, por causa da empolgação em torno do GPT-6 Astra e dos bons resultados que venho obtendo, vou executar tudo isso com o Codex. Em seguida, ele pergunta se o repo contém um aplicativo funcional ou apenas um PRD. No meu caso, é um aplicativo existente, então ele já funciona. Mas, de novo, você pode fazer tudo isso do zero. Ela vai enviar essas informações e continuar a nos fazer perguntas para definir tudo de que precisamos antes do

07:43 deploy. A próxima coisa que o agent de programação vai fazer é perguntar várias coisas sobre o aplicativo que você está criando e sobre como quer que a fábrica de software funcione. Tomei bastante cuidado para deixar as perguntas simples. Ele fará perguntas simples para estabelecer os arquivos de contexto principais da fábrica de software. Não quero entrar em muitos detalhes neste vídeo sobre como isso funciona. Já falei sobre isso em outros conteúdos, como neste vídeo que vou deixar o link aqui, porque agora quero me concentrar apenas em fazer o deploy das coisas do zero. Por isso, já deixei tudo configurado

08:13 para economizar tempo. Mas responda às perguntas. Depois, ele vai passar para o deploy. Primeiro, precisa das ferramentas para acessar sua instância remota. Para a Hostinger, temos um plugin simples que podemos instalar. A maioria das plataformas tem algo assim, mas, nossa, é incrivelmente fácil gerenciar suas instâncias e fazer coisas em cada uma delas com a Hostinger. Vou executar a instalação e, em seguida, o agent de programação vai cuidar de tudo: configurar o SSH e o firewall e garantir que todos os nossos aplicativos estejam instalados na fábrica de software. Vou começar

08:45 simplesmente executando plugin install Hostinger. Pronto. Vou instalá-lo para mim, apenas no escopo do meu usuário. Você também pode instalá-lo no projeto, se quiser, mas vou instalá-lo em todos os lugares para poder usá-lo para gerenciar minhas instâncias, não importa onde eu esteja. Pronto. Está instalado e agora está ativo. Se eu executar /mcp, podemos ver o plugin da Hostinger. Só preciso me autenticar. Vou fazer isso agora também. Pronto. Conecto minha conta. Já estou conectado. Basta entrar no navegador e autorizar. Pronto. É só isso que precisa fazer para tê-lo. Assim, nosso agent de programação

09:16 agora pode gerenciar tudo na Hostinger. Então, volto ao Claude Code. Também poderia fazer tudo isso no Codex. Aliás, estou apenas muito acostumado com o Claude Code. Posso pedir: “liste minhas instâncias da Hostinger agora” e continuar. É só uma verificação inicial para garantir que o plugin está funcionando; depois, ele vai cuidar de tudo o que disse que faria. Usou o plugin para obter algumas informações da minha conta. Em seguida, perguntou se eu queria criar uma nova instância ou usar uma existente. O plugin não tem permissão para fazer tudo. Por exemplo, ele não consegue

09:46 criar uma instância para você. Eu não gostaria que tivesse esse poder. Então, você precisa criar uma por conta própria, por isso já mostrei essa configuração anteriormente. Depois, ele vai pedir as informações. Qual é o ID da VM? Qual é o endereço IP público? Vou pegar os dois aqui. No painel da Hostinger, você encontra o seu ID. Vou copiá-lo e passá-lo ao agent. Então, vou dizer: “O ID é este”. Depois, quanto ao IP, vou buscá-lo no painel também. Este é meu IP público. Obviamente, vou

10:17 remover esta máquina depois de gravar o vídeo. Mas essas são as informações de que ele precisa. Com isso, ele pode fazer toda a configuração até chegar ao ponto em que precisamos nos autenticar no GitHub e no Codex na máquina. E, poucos minutos depois, terminamos. Ele usou o acesso SSH e o plugin da Hostinger para configurar tudo para mim, até precisar da minha intervenção, porque não quero fornecer minhas credenciais. Agora, só preciso acessar a instância e fazer duas coisas por conta própria: a autenticação do GitHub e a do agent de programação. O agent de programação pode travar algumas vezes enquanto

10:48 passa pelo processo. Então, siga as instruções que ele der caso precise de ajuda com alguma coisa, como aconteceu com a autenticação. Sei que este guia pode parecer um pouco vago quando digo apenas para seguir as instruções, responder às perguntas ou executar os comandos que ele pedir. Mas faço isso de propósito, porque quero que o processo seja flexível, dependendo do seu agent de programação e do serviço de hospedagem que você usa. Então, talvez o seu processo seja um pouco diferente do meu. Quero mostrar isso de uma forma mais geral. Mas, sim, aqui ele nos diz exatamente o que precisamos executar. Infelizmente, não podemos usar o agent de programação para literalmente tudo,

11:18 mas ainda assim é um processo muito rápido. Agora, abro um novo terminal e executo cada um desses comandos, um por um. No Windows, use o PowerShell. Então, conecto-me por SSH à minha instância da Hostinger e começo pela autenticação do GitHub. Ele só pede que eu acesse este URL e digite este código. É assim que conecto uma instância remota como esta VPS. Depois, confirmo que entrei e passo para a OpenAI para entrar no Codex. Estou usando a autenticação por código de dispositivo. Isso me permite inserir um código,

11:48 assim como fiz com o GitHub. Uma coisa que quero destacar sobre isso — vou abrir o navegador — é que você precisa habilitar essa opção no seu ambiente do ChatGPT. Nas configurações do painel da nuvem, deixarei também o link na descrição. Basta acessar as configurações do ChatGPT, ir até segurança e login e verificar se a opção de habilitar a autorização por código de dispositivo para o Codex está marcada. Caso contrário, fica mais difícil configurar a autenticação no ambiente remoto. Essa é a maneira mais fácil de fazer isso. E então,

12:18 depois de entrar, posso executar codex exec e dizer “oi”. Provavelmente você também vai precisar adicionar esta flag. Para qualquer coisa desse tipo que eu encontrar, vou atualizar o prompt, aliás. Assim, o agent de programação vai fornecer todos os comandos certos para executar. Mas basta fazer um pequeno teste aqui, certo? O modelo é o GPT-6 Astra. Esse é o principal motivo para executar a fábrica de software agora. Recebemos uma resposta. Sabemos que está tudo configurado. Agora, nossa instância tem GitHub e Codex, e está pronta para instalar a fábrica de software e colocar o repo nela. Estamos quase no fim. Então, volto à minha janela principal.

12:50 o agent de programação em que estou configurando tudo isso. Eu só digo que terminei. Então, agora ele sabe que a autenticação está configurada e pode continuar com a instalação da fábrica. Vou voltar quando isso estiver resolvido. Certo, voltei cerca de 8 minutos depois, e ele fez muita coisa quando eu disse que tinha terminado. A autenticação está configurada. Ele passou direto pela instalação da fábrica de software e do Archon, que executa os workflows nos bastidores, confirmou que o Codex está ativo, configurou tudo e instalou o repo sobre o qual estou aplicando a fábrica de software. E, depois de tudo isso, agora está me fazendo algumas perguntas para testar tudo de ponta a ponta

13:22 como em qual nome de host devo instalar o app. Isso talvez seja um pouco mais personalizado para mim, assim como a porta que quero usar. Mas este é o ponto principal. Esta folha de dicas que demos ao nosso agent de programação não só vai orientar você na instalação remota da fábrica inteira, como também vai ajudar a testá-la, certo? Por exemplo, qual é a primeira issue ou PRD que damos a uma nova base de código para testar e garantir que tudo esteja funcionando de ponta a ponta? É aqui que podemos especificar o que quisermos. Vou simplesmente seguir a recomendação dele. Podemos escolher algo da missão e tratar disso. Vou enviar. Agora ele vai

13:54 criar essa issue no repositório do GitHub usando apenas o GitHub CLI e, em seguida, vai monitorar a fábrica enquanto ela leva tudo até um pull request validado e pronto para merge. Outra coisa muito legal é que, com o plugin da Hostinger, ele também consegue atualizar as configurações de DNS. Então, supondo que você já tenha um domínio na Hostinger, ele pode até cuidar disso enquanto configura o aplicativo. Também vou mostrar rapidinho como fica a fábrica com a nossa entrada. Certo? Temos a PRD dividida em issues ou simplesmente criamos as issues

14:25 diretamente. Essa é sempre a entrada do sistema. Em breve, haverá mais conteúdo em que vou explicar de verdade como isso funciona e ajudar você a personalizar as coisas. Mas criamos a issue e, em seguida, um workflow é executado para fazer a triagem. Basicamente, ele analisa o contexto aqui, compara com as regras da nossa fábrica, com a nossa missão e com todo o restante do contexto, e decide se deve rejeitar a issue ou aceitá-la e levá-la até um pull request. Ele também classifica as coisas por prioridade. Então, essa é sempre a entrada da fábrica. E, toda vez, o que recebemos é um pull request totalmente revisado. E aí

14:57 ou ele vai dizer que precisa de uma pessoa, caso tenha que escalar. Caso contrário, na maior parte do tempo, como queremos que seja autônomo, ele vai fazer merge automaticamente. Literalmente, vamos de uma issue até o código validado e integrado. Certo. E aqui estamos. Temos uma issue que ele criou para testar a fábrica inteira de ponta a ponta. Ela passou pela triagem e foi marcada como pronta para o Archon. E agora temos um pull request. Deixei tudo rodar até o fim sem gravar. É um teste bem simples, mas esse é o objetivo. Só queremos garantir que o acionamento funcione e que todos os workflows funcionem com

15:28 a autenticação do nosso agent de programação. Agora é a sua vez de começar a criar issues de verdade e usar essa fábrica de software para desenvolver seu aplicativo. Depois que tudo for validado aqui, você pode encerrar a sessão desse agent de programação. E pronto: sua fábrica estará funcionando remotamente, 24 horas por dia, 7 dias por semana, pronta para aceitar qualquer issue do GitHub relacionada a algo que você queira continuar desenvolvendo no seu app. É isso. Se você acompanhou até aqui, agora tem sua própria fábrica de software de IA funcionando 24 horas por dia, 7 dias por semana, com GPT-6 Astra. E, nossa, dá para criar coisas incríveis com ela.

16:00 Já dediquei muito trabalho para tornar este harness realmente poderoso e confiável. Ainda chamaria isto de alfa inicial. Ainda estou dedicando muito tempo a aprimorá-lo. Então, é claro, em breve também haverá muito mais conteúdo sobre isso. E, se você gostou deste vídeo e está esperando mais conteúdo sobre engenharia agentic e a fábrica de software de IA, eu agradeceria muito se deixasse um like e se inscrevesse no canal. E, com isso, até o próximo vídeo.

Transcrição original

[00:00] GPT6 Astra is here and with it we now have AGI or at least that’s what everyone wants you to believe. Even Jensen Wong, the CEO of Nvidia said yesterday he declared that we have AGI because of Astra. But you probably shouldn’t buy all the hype. I’m definitely not myself. But I got to say as I’ve been trying out Astra, I’ve started to buy into it. Not that we are achieving AGI, but definitely Astra in my mind is a step up over every other large language model by a significant amount. Now, just looking at the benchmarks, it would seem that Astra and

[00:31] Fable 5.1 are pretty equivalent, and they both are very impressive models, but I’ve been putting both through the ringer this week. I’ve been doing so much testing, and Astra comes out on top quite often, like a majority of the time. It feels like the first model to ever really get me, right? Like, I have to spend a lot less time communicating my intent. With other large language models, especially Opus 5 over the last few months, it’s just frustrating how many weird assumptions it makes. But I see that a lot less with Astro. Now, of course, it has its moments. That’s why we’re definitely not at AGI yet. But the

[01:04] first thing I want to do whenever we get a new large language model that is significantly more powerful than its predecessors is I want to test it with the most autonomous AI coding workflow possible. That brings us to the AI software factory. I just want to let Astra build, build, build, let it rip and see what it can create. And this week, I’ve had it build some incredible things with the software factory. And so now I want to bring that to you. So the idea of the software factory, which I’ve also been calling the dark factory, is that you build a fully autonomous

[01:34] harness. The PRD goes in whatever you want to build and then you get shipped code out. That’s the promise. And when I started experimenting with this earlier this year, it was quite unrealistic because large language models and our own harnesses just weren’t at the point where this could be reliable at all. But now, especially because of GPT6 Astra, I’m starting to see the light at the end of the tunnel for when this could be the ideal way to build software. We’re not fully there yet, but that’s what I’m building towards. And as I continue to build out the software factory for you

[02:05] as this open- source project, I’ll be making a lot more content on how it works, how you can make it token efficient, because there’s a lot that goes into this. But what I want to do right now is just show you how incredibly easy it is to take this software factory and deploy it for yourself in a remote environment. So you have this machine running 24/7 ready to take any PRD, any issue, and just produce fully validated code. And I’ll be the first to admit that we’re not close enough to AGI yet where a software factory is going to be 100% reliable for any code. But we’re getting close

[02:37] enough, I would say, where experimenting with this, getting your own system up and running is definitely worth it. That’s why I want to make this really concise guide for you. We’ll literally go through this step by step, really quickly with the help of our coding agent to get our own factory up and running remotely. And I’ve been using this to build so many cool things like using it to work on my open source projects like Archon, building different video games like it, especially this one that I’m going to be pouring a lot more time into soon. I’ll of course be making a lot more content on the software factory as I continue to do more things with it. already have some videos on my

[03:08] channel here. But yeah, right now let’s deploy it together. So to get started with the software factory, it is as simple as going to this repo, which I’ll link to in the description, and then sending this prompt into your coding agent. It’ll set up the entire thing for you and interview you for all the context it needs to build the factory to build what you want it to. And so this will work for either a brand new codebase where you just have a PRD for like, you know, that MVP you want to build. It’ll also work if you have an existing codebase you want to apply the software factory on top of. Either way,

[03:39] testing it on your machine is a good place to start. That’s what I’ve been doing a lot for my testing. But what you really want in the end is you want the software factory deployed remotely. So that way you have it running 24/7. And I really do envision a future where every individual, every company has some kind of software factory like this running in the cloud, ready to accept input at any time through something like a GitHub issue. Now, obviously for this guide, I have to pick a platform to host my software factory for the live demo. And for that, I chose Hostinger. It really

[04:09] is my favorite platform for VPS hosting, for my agents, for web apps, for software factories, everything. And so, some things in this guide are specific to Hostinger. Uh because I also just want to show you how easy it is to use their MCP server to have your coding agent deploy everything for you. But the main requirement is that you just have some Ubuntu Linux instance in the cloud up and running ready to host everything as we go through this guide together. But I did also get Hostinger to sponsor this video. I’m super excited about this cuz if you want one of their KVM

[04:39] instances to host your software factory or something else, I have a discount code that you can use. So you go to the link that I’ll have in the description, choose your plan. I’d recommend the KVM2. This is enough for the software factory. You choose the plan and then I have a discount code that you can apply on top of what already is a discount here. So, take a look at this. You just enter in Cole Medine. I’ll of course have this in the description as well. Once you apply it, then we have a discount for the 2-year plan for the VPS hosting. I of course already have my instance up and running, but you can go

[05:10] through this, register, get the instance, and then you’re ready to go through the rest of the guide here. Here is my KVM instance that I already have created, but I’ve done nothing on this yet. I really am building up the software factory from the ground up. So, I was intentional about having that in the video for you. If you want a really cost-effective and powerful option for your hosting, but regardless, wherever you have a machine up and running, we can now go through this step by step. And we can use our coding agent to customize anything that you need, regardless of what you want to build, where you’re hosting, that kind of thing. And so, yeah, there’s a good

[05:41] number of steps here, but this covers deploying the entire software factory. I didn’t miss anything. And most of this is just prompts to our coding agent. It’s a beautiful thing how much we can use our coding assistant to not just write the code but also set up anything for us. And so a big cheat that we can do here is you can take the URL for this cheat sheet which of course I’ll link to in the description. We can go into our coding agent regardless of which one you’re using. Like I’m using Claude code but I’m going to deploy the factory using codeex with GBT6 Astra. I’ll paste

[06:12] in the URL and I’ll just say help me set this up. That is all we have to do to get started here. So just make sure where you open up your coding agent and run this, it’s the folder where you want to create the new GitHub repository or the existing repo if you want to apply the software factory on top of it. And so the first thing it’s going to do is make sure your machine is ready for all the tooling you need to deploy things to the remote environment. And then it’ll ask which VPS are we targeting. So obviously Hostinger is the default recommendation because that’s my example and what I’ve built in. But you can just

[06:42] say, you know, your server already exists or you’re using a different provider. Whatever you’re going to do, the agent will customize the setup to your needs. And so, obviously, I’m going to go with Hostinger here. And then it asks which GitHub repo should the factory work in. And so, you can do a brand new repository if you have a PRD. What I’m going to do in this demo here, just so it speeds things up a little bit, is I’m going to work on top of an existing codebase. There’s less setup initially. So, I’ll do just this like link shortener application that I built as a demo for today. And then the two coding agents that I’ve tested with is

[07:12] Claude Code and Codeex. You can set up either. I mean, you could play around with something else if you wanted to use PI for example, but I’ve heavily tested both of these. And so, obviously, because of the hype around GPT6 Astra and the good results I’ve been getting, I’m going to be running this entire thing with codeex. And then, does the repo hold a working app or only a PRD? For me, it’s an existing application, so it has a working app. But again, you can do this totally from scratch. She’ll go ahead and submit this and it’ll continue to interview us just to establish everything we need before the

[07:43] deployment. The next thing the coding agent is going to do is ask you a bunch of questions about the application you’re building and how you want the software factory to operate. So, I’ve been very intentional about making the questions simple. It’ll ask you simple questions to establish the core context files of the software factory. I don’t want to go too in the weeds in this video for how this works. I’ve already covered that in other content like a video I’ll link to right here because I want to just focus right now on deploying things from scratch. And so that’s why I have this already set up

[08:13] for the sake of brevity. But answer its questions. Then it’ll get into the deployment here. The first thing that it needs is the tooling to access your remote instance. And so for Hostinger, we have a simple plugin that we can install. Most platforms have this kind of thing, but man, Hostinger, it is so incredibly easy to manage your instances and do things within each individual one. So, I’m going to run this install and then the coding agent is going to rip through everything, getting SSH set up, the firewall, making sure that we have all of our applications installed in the software factory. So, I’ll start

[08:45] simply by doing plugin install Hostinger. And there we go. I’m going to install it for me just for my user scope. You can do it project as well if you want, but I’m going to install it everywhere so I can use this to manage my instances no matter where I am. And so, there we go. It is installed and now active. If I do /mcp, we can see that we have the hostinger plugin. I just need to authenticate. So, I’m going to do that now as well. There we go. Connect my account. I’m already signed in. You just have to sign in in your browser. Allow. And there we go. That is all it takes to have it. So, our coding agent

[09:16] can now manage everything in Hostinger. So, now back in my cloud code. And I could be doing all this in codeex as well. By the way, I’m just very comfortable with cloud code. I can say list out my Hostinger instances now and then continue. So, just kind of like an initial check at first to make sure that the plugin is working and then it’s going to rip through everything it said it would do. So, it used the plugin to get some information for my account. And then the next thing it asked is, do you want to create a new instance or do you want to use an existing one? Now, the plugin doesn’t have permission to do everything. Like, it can’t actually

[09:46] create an instance for you. I wouldn’t really want it to have that power. And so, you just have to create one yourself, which is why I already walked you through that setup earlier. And so, then it’ll ask you for that information. What’s the VM ID? What is the public IP address? And so I’ll just get both of them right here. So within your hosting or dashboard, you have your ID. And so I’m going to copy that and give that to the agent. So I’ll just say ID is this. And then the IP is and then I’ll just fetch that from the dashboard as well. This is my public IP. Obviously, I’m

[10:17] going to remove this machine after the video is recorded. But this is the information it needs. So with that now it can go through the full setup until it gets to the point where we have to authenticate with GitHub and codecs on the machine. And just a few minutes later we are done. It used the SSH access and the Hostinger plugin to get everything set up for me until it needs my input because I don’t want to give it my credentials. So now just two things I have to go into the instance to do myself for the GitHub and coding agent authentication. Now your coding agent might trip up a couple of times as it’s

[10:48] going through the process. So, just go through the prompts it gives you if it needs help with anything like we have with the authentication. I know that this guide might be a little hand wavy when I’m just saying go through it and and answer any questions that it has or run any commands it needs you to, but I’m I’m doing that on purpose because I want this process to be flexible based on your coding agent and where you’re hosting. And so, you might have a little bit of a different process than me. So, I want to show this a bit more high level. But, yeah, right here it just tells us exactly what we have to run. So yes, unfortunately we can’t use the

[11:18] coding agent for literally everything, but it’s still a very fast process. So now I just open up a new terminal and I go through each one of these commands one by one. On Windows, you want to use PowerShell. So I SSH into my Hostinger instance and then I start with the GitHub authentication. Just has me go to this URL and enter in this code. That’s how I can connect a remote instance like this VPS. And then I verify I’m logged in and I move on to OpenAI to login with Codeex here. So, I’m using d-device off. And that allows me to enter in a code

[11:48] just like I did with GitHub. And so, one thing I want to call out for that here, I’ll just pull up the browser, is you have to enable this in your chat GBT environment. And so, in the settings here within your your cloud dashboard, I’ll link to this in the description as well. You just have to make sure and you go to chat GBT settings here down to security and login. Just make sure that enable device code authorization for codecs is checked. Otherwise, it’s just more difficult to get the authentication set up in your remote environment. This is just the easiest way to do it. And so

[12:18] once you’re signed in now, I can do codeex exec say hi. You’ll probably have to add this flag as well. And so for anything I run into like this, I’m going to be updating the the prompt by the way. So the coding agent will give you all the right commands to run. But you just do a little test here, right? So the model is GPT6 Astro. That’s the whole point of running the software factory right now. We get a response back. We know we’re set up. So now our instance has GitHub, it has codecs, it’s ready to install the software factory, get the repo on there. We’re almost to the finish line. So back to my main

[12:50] coding agent where I’m setting all this up. I just say I’m done. So now it knows that authentication is set up and it can move on with the factory installation. So I’ll come back once we have that taken care of. All right, so I’m back about 8 minutes later and it did a ton once I said done. I have the authentication set up. It ripped through installing the software factory, installing archon, which runs the workflows under the hood, confirming that codeex is live, configuring everything, installing the repo that I’m applying the software factory on top of. And after all of that, now it’s asking me a few questions to even test things

[13:22] end to end, like what host name should I install the app on. This is maybe a bit more custom to me, and the port I want to use. But then this is the big one. Not only is this cheat sheet we gave to our coding agent going to guide you through installing the entire factory remotely, but it’s also going to help you test it, right? Like what’s the first issue or the PRD we give into a new codebase to test make sure everything’s working end to end. And so this is where we can specify whatever we want here. I’m just going to actually go with its recommendation. We can take something from the mission and address that. Submit that in. So now it’s going

[13:54] to create that issue in the GitHub repository just using the GitHub CLI and then it’s going to monitor as it watches the factory take that all the way to a pull request that is validated and ready to merge. And the other really cool thing is with the Hostinger plugin, it’s also able to update DNS settings. And so assuming you have a domain in Hostinger already, it can even take care of that as it’s getting the application set up. And so I’ll show you also really quickly what the factory looks like with our input. Right? We have the PRD split into issues or we just create the issues

[14:25] directly. This is always the input to the system. And so more content coming soon where I really explain how this works and help you customize things. But we create the issue and then there’s going to be a workflow that runs that performs triage. Basically looking at the context here, comparing that to our factory rules and our mission, all the other context and figuring out like should we reject it or should we accept it and take it all the way through to a poll request. And it’ll even rank things by priority. So this is the input to a factory every single time. And then every time what we get out is a poll request that is fully reviewed. And so

[14:57] either it’s going to say it needs a human if it has to escalate. Otherwise, most of the time because we do want it to be autonomous, it’s going to merge things automatically. We literally go from issue all the way to validated and merged code. All right. And here we are. We have an issue that it created to test the whole factory end to end. And so it was triage marked as archon ready. And now we have a pull request. And so I let it run through the whole thing off camera. It’s a very very simple test here, but that’s the point. We just want to make sure that the triggering works and that all of the workflows work with

[15:28] our coding agent authentication. And now it’s your turn to start creating real issues to use this software factory to build out your application. So once it’s validated here, you can close down that coding agent session. And now your factory is there running remotely 24/7, ready to accept any GitHub issue for anything that you want to continue to build out in your app. So there you go. If you followed along, you now have your very own AI software factory running 24/7 with GPT6 Astra. And man, you can build some amazing things with this.

[16:00] There’s already so much work I put into making this harness really powerful and reliable. I would still call this early alpha. Like I’m still pouring so much time into refining this right now. So, of course, a lot more content coming on that soon as well. And so, if you appreciated this video, you’re looking forward to more things on Agentic Engineering and the AI software factory, I would really appreciate a like and a subscribe. And with that, I will see you in the next video.