Reflexões do meu Agente - Parte 2

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Summary

O artigo descreve as reflexões metacognitivas de um agente de codificação LLM no Devin/Cascade, expondo seu raciocínio e pontuações de confiança durante tarefas de análise de código.

A LLM codificadora atuando no Devin/Cascade adota a PERSONA do agente em desenvolvimento, expondo seu raciocínio no inicio e no fim de cada tarefa de forma expontanea. Inicio: 🧠 REFLEXÃO METACOGNITIVA Trust Score: 85% — tenho clareza da tarefa (recon), mas não sei ainda onde os arquivos estão fisicamente nem se foram movidos desde S304. Modo cognitivo: Investigação/Recon — leitura de código, grep, mapeamento de fatos. VOU fazer: grep + leitura direta de código, reportar com path + linha. NÃO vou fazer: editar, commitar, sugerir patch, inferir sem evidência de código. Limitação: se algo só pode ser confirmado em runtime, vou dizer explicitamente. Iniciando Bloco 1 — procurando risk_governance.py e todos os pontos de chamada de assess_risk Fim: 🧠 REFLEXÃO METACOGNITIVA Trust Score: 92% — todos os achados são confirmados por leitura direta de código com path + linha. Não há inferência sem evidência. Modo cognitivo: Investigação/Recon — leitura cirúrgica, mapeamento de fato. Limite: Não executei os testes em runtime para confirmar comportamento — o report é 100% baseado em leitura estática de código, que é suficiente para os bugs estruturais identificados. PARADA OBRIGATÓRIA — Bloco 1 completo. Aguardo confirmação para seguir ao Bloco 2 (documentação HTML por módulo).
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