Myšlenky na programování vibrací... Jak jsem více používal Claude Code a Gemini (přes Sandbox), všiml jsem si vzorce: model a uživatel se sbližují k sdílenému jazyku rozhraní. Toto rozhraní je zkomprimovaná, nepřirozená forma angličtiny, která se nachází mezi normální angličtinou a kódem. Modely zaměřené na kód preferují strukturované instrukce: explicitní omezení, pořadí kroků, vstupy/výstupy, okrajové případy, kritéria přijetí. Lidé dávají přednost přirozené angličtině: kontext, záměr a implikovaný význam. Třenice vznikají, protože ani jedna strana není plně zběhlá v rodném formátu té druhé, takže význam se ztrácí. Můj prompting byl tedy suboptimální stejným způsobem, jako silný přízvuk je suboptimální: záměr je správný, ale přenos je nekonzistentní, takže model špatně interpretuje detaily a počet iterací roste. Řešením bylo přidat překladovou vrstvu. Používám nekódový LLM (ChatGPT), abych svůj záměr v angličtině převedl do přesného promptu ve formátu, který modely zaměřené na kód zvládají nejlépe. To snížilo nedorozumění a výrazně zkrátilo cyklus stavby 0→1. Hard Rec: použijte překladatelský model k převodu záměru do strukturovaného promptu před odesláním do kódových modelů.