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: Sua IA vai inventar campos de API que parecem perfeitos, mas não existem. A solução não é cruzar os dedos para que funcione: é baixar o schema real antes de escrever o código, capturar respostas reais como fixtures e separar o fetch do processamento para poder testar sem dependência de rede. Programação adversarial: programe assumindo que seu copiloto mente. Você já escreveu código para uma API, tudo compilou, os testes passaram, a lógica fazia sentido… e ao conectar com a API real, nada funcionava? ...
Estou construindo um app de menu bar para macOS. Funciona perfeitamente no meu Mac. Agora preciso saber se funciona num macOS limpo: sem minhas configurações, sem minhas permissões, sem meus dados. Um usuário que o instale do zero. Como você testa isso? Precisa de uma máquina virtual. “Fácil”, pensei. “Tenho o UTM instalado. Abro o wizard, crio uma VM macOS, e rodo.” Não ia ser tão fácil. UTM: bonito mas indomável UTM é uma aplicação excelente. Interface cuidada, suporte para macOS como guest no Apple Silicon, tela cheia, clipboard compartilhado. Para usar manualmente é ótimo. ...