TL;DR : Un LLM est comme Don Quijote — tu ne peux pas le corriger, il est stochastique par nature. La solution n’est pas de guérir le fou, mais de placer un Sancho Panza déterministe à ses côtés. MDD se compose de deux couches : d’abord, tu étudies ses erreurs pour concevoir des outils qui les absorbent, puis tu le testes avec ces outils pour vérifier que tu n’as rien laissé passer. Conçois pour la folie, pas contre elle. ...
TL;DR : Quand votre principal consommateur est un LLM, XML et JSON gaspillent des jetons en répétant la structure à chaque élément. Un format compact et positionnel réduit la consommation de 50 %. Il s’avère que cette idée avait déjà un nom : TOON (Token-Oriented Object Notation). Même pression sélective — jetons précieux et clés répétitives — même solution. Anthropic utilise XML pour tout. Leurs system prompts sont enveloppés dans <instructions>, leurs exemples dans <example>, leurs outils dans <function>. Si vous travaillez avec Claude, vous vivez entouré de balises. ...
Ma femme invoque Charlie Munger pour planifier le budget familial. Dans ChatGPT. C’est pas une blague. Elle lui dit un truc comme “agis comme Charlie Munger en révisant nos finances familiales” et lui balance les dépenses du mois. Le truc lui renvoie des trucs comme “tu confonds investissement et dépense dans le poste éducation” ou “ce fonds a un coût caché que tu ne comptabilises pas”. Des trucs que Munger dirait. Avec le ton que Munger utiliserait. ...