Points aveugles des LLM pour le codage IA
2025-03-19
Cet article met en évidence plusieurs points aveugles rencontrés par l'auteur lors de l'utilisation de grands modèles de langage (LLM) pour le codage IA. Les problèmes incluent des tests boîte noire insuffisants, des outils sans état, une dépendance excessive à l'automatisation et une négligence de la documentation. Les solutions suggérées incluent la refactorisation préparatoire, l'utilisation de types statiques, le maintien de petits fichiers et le respect des spécifications. L'auteur évoque de futures suggestions de règles Cursor pour résoudre ces problèmes.
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