Puntos ciegos en los LLM para la codificación de IA

Este artículo destaca varios puntos ciegos que el autor encontró al usar Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) para la codificación de IA. Los problemas incluyen pruebas de caja negra insuficientes, herramientas sin estado, dependencia excesiva de la automatización y descuido de la documentación. Las soluciones sugeridas incluyen refactorización preparatoria, uso de tipos estáticos, mantener archivos pequeños y adherirse a las especificaciones. El autor insinúa futuras sugerencias de reglas de Cursor para abordar estos problemas.