더디코더(the-decoder.com)는 오픈AI와 학계 파트너의 현장 보고를 토대로 코딩 에이전트가 노후 연구 소프트웨어를 업데이트하고 속도를 최대 60배 이상 높일 수 있다고 8월 1일 보도했다. 보도에 따르면 보고서에는 생물 분야를 중심으로 모두 8개 사례가 담겼으며, 에이전트가 코덱스(Codex)와 클로드 코드(Claude Code)를 활용해 유지보수, 특정 최적화, 현대 언어로의 전면 재작성까지 수행했다. 다만 더디코더는 코딩 에이전트가 과학적 결과가 맞는지 자체적으로 신뢰도 높게 판단하긴 어렵다고 전했다. 실제로 코드에 오류가 있어도 시스템이 확신을 갖고 제시하는 경우가 있었고, cyvcf2 개발자 브렌트 피더슨은 “더 빠르게 하는 건 쉽지만 과학에서 멀리 가려면 전문가의 안내가 필요하다”고 밝혔다. 보도는 루스트QC가 15시간 34분이던 작업을 14분 54초로 줄여 60배 이상 속도 향상을 냈고, 합성 유전체 데이터 생성 도구를 GPU에서 실행되는 버전으로 바꾼 헬릭스포지(HelixForge)는 특정 테스트에서 59.6배 더 빠르게 끝냈다고 소개했다. 또한 더디코더는 프로젝트들이 역할 분담 형태로 진행됐으며, 사람은 목표·성공 기준·검증 방법을 정의하고 에이전트는 구현을 맡는 방식이 기본이었다고 설명했다.