Le modèle utilise rg et fait souvent des erreurs, le taux d'erreur est d'environ 10 %. Le problème vient du fait que le traitement de -rn par rg n'est pas cohérent avec grep, et le modèle est plus familier avec grep, donc il fait souvent des erreurs. À l'ère de l'IA, lorsque de nouveaux outils remplacent les anciens, ils devraient accepter de manière transparente toutes les entrées des anciens outils, en particulier ceux que les LLM connaissent bien.