作者提出了一种方法，通过将 LLM 代理的工作分成叙述性和结构化两种格式，使其能够生成机器可检查的输出。以 Markdown 编写的叙述性内容捕捉了散文最适合表达的意图、权衡和上下文。使用 TOML 文件的结构化内容则编码了机器可检查的不变量，支持图查询，并为工作本身提供了稳定的标识符。这种双格式方法旨在提高代理生成的代码和规范的可审查性和可靠性。 AI
影响 这种方法可以提高 LLM 生成的代码和规范的可靠性和可审查性，使代理在复杂的软件开发任务中更加实用。
排序理由 文章描述了一种用于改进 LLM 代理输出的具体方法论和工具选择，这是一项产品/工具创新。
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