Gânduri de programare a vibrației... Pe măsură ce am folosit mai mult Claude Code și Gemini (prin Sandbox), am observat un tipar: modelul și utilizatorul converg către un limbaj de interfață comun. Acea interfață este o formă comprimată, nenaturală de engleză, care se situează între engleza normală și cod. Modelele axate pe cod preferă instrucțiunile structurate: constrângeri explicite, ordinea pașilor, intrări/ieșiri, cazuri limită, criterii de acceptare. Oamenii preferă engleza naturală: context, intenție și sens implicit. Fricțiunea apare pentru că niciuna dintre părți nu este pe deplin fluentă în formatul nativ al celeilalte, deci sensul se pierde. Prin urmare, prompting-ul meu a fost suboptim în același mod în care un accent puternic este suboptim: intenția este corectă, dar transmiterea este inconsistentă, astfel că modelul interpretează greșit detaliile și numărul de iterații crește. Soluția a fost să adaug un strat de traducere. Folosesc un LLM non-cod (ChatGPT) pentru a transforma intenția mea în engleză simplă într-un prompt precis în formatul pe care modelele axate pe cod îl gestionează cel mai bine. Asta a redus neînțelegerile și a comprimat semnificativ ciclul de construcție 0→1. Hard Commend: folosește un model traducător pentru a converti intenția într-un prompt structurat înainte de a-l trimite către modelele de cod.