O modelo comete erros frequentemente ao usar o rg, com uma taxa de erro de cerca de 10%. O problema é que o tratamento do -rn pelo rg é inconsistente com o grep, e o modelo está mais familiarizado com o grep, por isso comete erros frequentemente. Na era da IA, novas ferramentas substituem as antigas e devem aceitar perfeitamente todas as entradas das ferramentas antigas, especialmente as ferramentas com que o LLM está familiarizado.