この記事は「機械的コーディング」を提案しており、これはプロジェクトの状態に関する真実の情報源としてAIモデルではなくターミナル出力を用いるワークフローです。このアプローチは、モデルが文脈を捏造したり誤ったファイルを編集したりする一般的な失敗モードを防ぎ、検証された証拠に基づいてのみ処理を進めることを強制することで対策します。

  • モデルは1つの小さな制約付きステップを提案し、人間がターミナルでそれを実行します。
  • ターミナル出力はステップの成功または失敗を確認し、誤った前提を防ぎます。
  • 提供されたテンプレートはChatGPTがコーディングコーディネーターとして振る舞い、まず読み取り専用の監査を行うように導きます。
  • ワークフローでは、続行する前に検証のために完全なターミナル出力をモデルに貼り付ける必要があります。

この方法は最初は遅くなりますが、プロジェクトが捏造された状態に逸脱しないことを保証することで、その後に時間を節約します。