Os LLMs contêm apenas dados pré-treinados genéricos. O ato de inserir informações extras (documentos, guias, livros, etc.) em seu prompt para melhorar o desempenho é chamado de "aterramento" Aqui estão 2 ferramentas obrigatórias que uso para aterrar: 1) @RepoPrompt (Mac) ou Pastemax (Windows, ) Essas ferramentas permitem que você copie facilmente toda a sua base de código para a área de transferência. Você pode colar isso em um LLM para fazer perguntas sobre seu código ou para que eles escrevam código. O Gemini 2.5 tem uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, para que você possa encaixar bases de código bastante grandes lá. Um dos meus fluxos de trabalho favoritos é copiar minha base de código para o Gemini 2.5, pedir para gerar um prompt de código claude para executar uma tarefa e colar esse prompt no código claude. 2) Leitor Jina AI ( Converta qualquer URL em markdown que você possa colar em seu LLM. Suponha que haja uma página de documentos que eu queira usar como fonte de dados meu LLM. Eu poderia pedir ao meu LLM para visitar esse URL, mas isso geralmente não é confiável e ele não visitará essa página e lerá tudo. A maneira mais infalível é usar esta ferramenta jina para converter esse URL em um bom formato de markdown (pode até remover imagens e outros conteúdos inúteis da página da web) e, em seguida, colá-lo em seu prompt.