लेख "यांत्रिक कोडिंग" का प्रस्ताव देता है, एक कार्यप्रवाह जहां टर्मिनल आउटपुट, AI मॉडल के बजाय, परियोजना की स्थिति के लिए सत्य का स्रोत होता है। यह दृष्टिकोण सामान्य विफलता मोड को रोकता है जहां मॉडल संदर्भ गढ़ते हैं या गलत फ़ाइलों को संपादित करते हैं, उन्हें केवल सत्यापित साक्ष्य पर आगे बढ़ने के लिए मजबूर करके।
- मॉडल एक छोटा सीमित चरण प्रस्तावित करता है जबकि मानव इसे टर्मिनल में चलाता है।
- टर्मिनल आउटपुट साबित करता है कि क्या कोई चरण सफल हुआ या विफल रहा, गलत धारणाओं को रोकता है।
- एक प्रदान किया गया टेम्पलेट ChatGPT को एक कोडिंग समन्वयक के रूप में कार्य करने के लिए निर्देशित करता है जो पहले केवल-पढ़ने वाला ऑडिट करता है।
- कार्यप्रवाह को जारी रखने से पहले सत्यापन के लिए पूरे टर्मिनल आउटपुट को वापस मॉडल में पेस्ट करने की आवश्यकता होती है।
यह विधि प्रारंभ में धीमी है, लेकिन बाद में समय बचाती है यह सुनिश्चित करके कि परियोजना गढ़ी गई स्थिति में न खिसके।