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Fiquei com uma dúvida sobre o fluxo. Você está montando esse pacote de arquivos manualmente e concatenando tudo para passar ao modelo?

Porque os modelos atuais já são bons demais em tool calling para isso precisar ser manual. O ideal, pra mim, não é “calcular o blast radius e colar os 7 arquivos no prompt”. É dar ao modelo um harness local e deixar ele perguntar (e receber respostas deterministicas)

  • “quais arquivos foram impactados por esse diff?”
  • “quem chama essa função?”
  • “onde está a definição desse símbolo?”
  • “quais testes cobrem esse módulo?”

O modelo não deveria receber o repositório inteiro, nem um pacote montado na mão. Ele deve operar sobre uma camada consultável e verificável do código.

A IA não deveria ler lixo. Mas também não deveria depender de um humano separando o lixo antes. Ela já é boa o suficiente para chamar as ferramentas certas.

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Concordo com a direção: tool calling é pra onde isso vai, e a sua "camada consultável e verificável" descreve bem o alvo.

No meu fluxo atual a montagem ainda é um script (BFS no grafo, saída vira contexto), mas não é um humano separando lixo na mão: o critério é determinístico, só o transporte que é primitivo.

E é por isso que o argumento do post sobrevive à mudança de arquitetura: seja o modelo perguntando via tool, seja recebendo o pacote pronto, quem responde continua sendo o grafo local, de graça.

Meu próximo passo é esse, expor o blast radius como tool e deixar o modelo iterar nas perguntas que você listou. Valeu pelo recorte, esse comentário praticamente desenhou a v2.