los modelos ahora tienen enfermedades mentales moldeadas por sus entornos de RL GPT-5: tipifica todo Codex: proporciona un valor predeterminado para todo. incluso he visto que proporciona valores predeterminados para el número 10 Sonnet 4.5: ansiedad contextual, toma atajos cuando el contexto está casi completo

es difícil motivar a los agentes de codificación porque estás mezclando dos contextos incompatibles: 1. objetivos de resultado (vagos, en evolución, dependientes del contexto) 2. estado de la base de código (preciso, estructurado, centrado en la implementación) spawn los separa: - agente 1: pregunta + contexto del proyecto → requisito de producto limpio - agente 2: requisito + base de código → implementación del traspaso es la clave. interfaz limpia entre lo difuso y lo preciso. los usuarios solo hablan con el agente 1

uno de los mayores honores como creador es despertarse y darse cuenta de que te han robado. hoy lo hice. el nuevo escritorio de anthropic coincide con el patrón de chat que hemos estado construyendo todo el año. me siento genuinamente honrado. lo que enviamos: - compañero en la parte inferior-central - sin historial de chat - espacio de trabajo compartido humano <> agente por qué funciona: - menos desplazamiento, más flujo - resultados > indicaciones - cerebro más tranquilo - integración más profunda controversial entonces. obvio ahora. los primeros principios que se difunden son el mejor tipo de robo.