TLDR;

É um fluxo em seis fases para programar com LLMs passo a passo, começando por pesquisa e definição de estruturas, interfaces e to‑dos, seguido de implementação e testes em modo JSON. Pode ser executado tanto no celular quanto no computador (o autor cita o app Cursor no iOS), orientando o LLM fase a fase e revisando as correções manualmente. O autor aplicou esse workflow ao desenvolvimento de um jogo tipo tower‑defense, gerando mudanças concretas como uso de arrays estáticos para inimigos e PRs úteis, embora ainda precise de polimento.

Resumo

O orador apresenta um novo fluxo de trabalho LLM em seis (ou sete, contando a fase zero) fases para programar de forma iterativa — inclusive enquanto viaja — usando até o app Cursor no iOS. A fase zero é pesquisar e planejar; a fase um gera definições de estrutura de dados que ele revisa e corrige; a fase dois descreve as APIs e o que deve ser construído; a fase três cria uma lista detalhada de to‑dos para as alterações de código; a fase quatro pede à IA que implemente o que foi especificado e execute o jogo em “modo JSON”, identificando pontos em que precisou fugir dos to‑dos; as fases seguintes envolvem revisão e ajustes até chegar a um estado satisfatório. Ele exemplifica aplicando o método a um jogo em desenvolvimento: optou por arrays estáticos de inimigos (com marcação de morte em vez de remoção) para permitir animações de morte e facilitar limpeza por onda, em vez de arrays dinâmicos; mencionou trocas sobre projeções de código, mudanças em inimigos e torres, e mostrou uma animação feita à mão (um morceguinho). O protótipo já spawna inimigos e permite interações básicas, mas carece de polimento (torres não disparam, balanceamento e interface incompletos). No geral, o fluxo tem se mostrado útil para avançar incrementalmente em programação real mesmo longe do computador.