Pontos Cegos em LLMs para Codificação de IA

Este artigo destaca vários pontos cegos que o autor encontrou ao usar Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) para codificação de IA. Problemas incluem testes de caixa preta insuficientes, ferramentas sem estado, dependência excessiva de automação e negligência de documentação. Soluções sugeridas incluem refatoração preparatória, uso de tipos estáticos, manter arquivos pequenos e aderir a especificações. O autor sugere futuras sugestões de regras do Cursor para resolver esses problemas.