TL;DR: Um modelo LLM é como Don Quijote — você não pode curá-lo, ele é estocástico por natureza. A solução não é corrigir o louco, mas colocar um Sancho Panza determinista ao lado. MDD tem duas camadas: primeiro você estuda os erros que ele comete para projetar ferramentas que os absorvam, e depois o solta com essas ferramentas para garantir que nenhuma brecha foi deixada. Projete para a loucura, não contra ela. ...
TL;DR: Quando seu consumidor principal é um LLM, XML e JSON desperdiçam tokens repetindo estrutura em cada elemento. Um formato posicional compacto reduz o consumo em 50%. Descobri que essa ideia já tinha nome: TOON (Token-Oriented Object Notation). Mesma pressão seletiva — tokens caros e chaves repetitivas — mesma solução. Anthropic usa XML para tudo. Seus system prompts são envoltos em <instructions>, seus exemplos em <example>, suas ferramentas em <function>. Quem trabalha com o Claude está cercado por tags. ...
Minha esposa invoca Charlie Munger para planejar o orçamento familiar. No ChatGPT. Não é brincadeira. Ela fala algo como “atue como Charlie Munger revisando nossas finanças familiares” e coloca os gastos do mês. A coisa devolve coisas como “você está confundindo investimento com gasto na categoria de educação” ou “esse fundo tem um custo oculto que você não está contabilizando”. Coisas que Munger diria. Com o tom que Munger usaria. ...