O modelo comete erros frequentes ao usar rg, com uma taxa de erro de cerca de 10%. O problema está no tratamento de -rn pelo rg, que é inconsistente com o grep. O modelo é mais familiarizado com o grep, então comete erros constantemente. Na era da IA, novas ferramentas substituem as antigas, e devem aceitar perfeitamente todas as entradas das ferramentas antigas, especialmente aquelas com as quais os LLMs estão familiarizados.