Prompting orientado a desconhecidos para coding agentic

Thariq apresenta coding agentic avançado como um problema de descoberta de desconhecidos: prompt, plano e contexto são apenas o mapa, enquanto o código real, restrições, edge cases e conhecimento tácito de produto são o território. Por que importa: À medida que modelos de código ficam mais fortes, o gargalo passa da geração bruta para a capacidade humana de revelar contexto ausente. Passes de blind spot, entrevistas, protótipos, notas de implementação e quizzes pós-mudança podem reduzir suposições alucinadas e tornar o trabalho do agente mais revisável.

Para testar: Antes de uma tarefa complexa com agente, peça um blind-spot pass e faça o modelo entrevistar você uma pergunta por vez sobre ambiguidades que mudariam a arquitetura. Durante a implementação, mantenha notas sobre desvios e edge cases. Depois, peça um quiz ou explicador antes do merge.