Por que seu agente de IA escreve lixo, e o de Karpathy funciona 🤖

Já escrevi sobre o post de Andrej Karpathy, onde ele afirma que passou de 80% de escrita manual de código para 80% de delegação a agentes de IA.

E para fazer as redes neurais funcionarem melhor, ele montou um repositório com um conjunto de regras para ferramentas de agente.

Lá estão formalizados os seguintes princípios:

1️⃣ Think Before Coding
Proibição de fantasias. Se a LLM não tiver certeza, ela deve parar e perguntar. Sem suposições ocultas e escolha de formato "padrão".

2️⃣ Simplicity First
LLMs adoram padrões de design por causa dos padrões. A regra é simples: pediram um desconto — escreva uma função de 5 linhas. Não precisa construir um AbstractDiscountStrategyFactory com visão de futuro que nunca virá.

3️⃣ Surgical Changes
Precisão cirúrgica. Toque apenas no que foi dito. É estritamente proibido à rede neural formatar funções vizinhas, adicionar type hints onde não havia, e reescrever comentários alheios só porque ela quis.

4️⃣ Goal-Driven Execution
Chega de escrever prompts no estilo "faça funcionar". É preciso passar do gerenciamento imperativo para o declarativo e estabelecer critérios claros de bom resultado: "Primeiro escreva um teste que reproduza o bug. Certifique-se de que ele falha. Corrija o código. Certifique-se de que o teste passou".

Integre as regras .md de Karpathy em seus projetos ☕️