O que é refatoração de código de IA?

A refatoração de código de IA emprega inteligência artificial para automatizar o processo de refatoração de código. Ela usa técnicas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP) para modificar a estrutura interna do código de software, mantendo intacta a funcionalidade ou comportamento externo.

A refatoração de código é parte integrante do processo de desenvolvimento de software, reduzindo a dívida técnica por meio de melhorias de código que otimizam o desempenho e levam a uma melhor legibilidade e maior capacidade de manutenção. Com a ajuda da IA, a refatoração pode ser mais eficiente.

A refatoração de código de IA depende de grandes modelos de linguagem (LLMs). Esses LLMs foram treinados em vastas bases de código, aprendendo a estrutura de código em diferentes linguagens de programação. Os LLMs de código podem, então, ser ajustados para casos de uso como geração de código, depuração, modernização de código legado e refatoração de código.

Muitas ferramentas de IA implementam um ou uma combinação desses conceitos para refatorar código:

• Correspondência de padrões léxicos

• Árvore de sintaxe abstrata

• Árvore semântica sem perdas

• Aprendizado por reforço

Os modelos de IA podem tratar o código de software como uma sequência de tokens, aplicando correspondência de padrões léxicos para detectar ineficiências comuns e "farejar" os "cheiros" típicos, incluindo condicionais complexas, funções duplicadas, módulos monolíticos, métodos excessivamente longos ou nomes de variáveis pouco claros. Com base nesses padrões reconhecidos, os modelos recomendam uma transformação de refatoração em tempo real, comoextract function para dividir uma grande função em trechos menores, move method para realocar um método de uma subclasse para uma superclasse para reutilização e menos duplicação de código, erename variable para nomes de variáveis mais descritivos.

Alguns sistemas de refatoração de código impulsionados por IA podem optar por representar o código-fonte como uma árvore de sintaxe abstrata, ou AST, que captura a hierarquia de código em termos de estrutura e sintaxe. Esses sistemas analisam o código existente em uma AST, pré-processam a AST em dados sequenciais ou estruturais e codificam os dados em embeddings que redes neurais podem processar.¹

Então, os modelos manipulam as ASTs, aplicando transformações de refatoração que resultam em um novo estado de código. Esse novo estado de código ainda deve ser compilado e executado corretamente, preservar comportamentos esperados e manter a estrutura lógica de toda a base de código.

Outros assistentes de AI coding usam árvores semânticas sem perdas (LSTs). As LSTs preservam a formatação do estilo e incluem informações de tipo para cada elemento do código.² Essa atribuição de tipo permite pesquisas de código semântico mais seguras, que vão além da sintaxe para o significado, além de atualizações de dependências e migrações de frameworks mais seguras.³

Os algoritmos de aprendizado por reforço treinam os modelos de aprendizado de máquina para realizar ações que geram a maior recompensa. No caso da refatoração de código, os modelos aprendem quais transformações de refatoração levam a melhores resultados por meio de métricas como tempo de execução mais rápido, mais testes de unidade e testes de integração aprovados ou maior cobertura de teste. Os modelos também consideram o feedback dos desenvolvedores, aprendendo quando os desenvolvedores de software aceitam ou rejeitam as sugestões de refatoração de código.

As equipes de engenharia de software que utilizam IA para refatoração podem obter estas vantagens:

• Melhor qualidade de código

• Melhoria da produtividade do desenvolvedor

• Escalabilidade

• Velocidade mais rápida

A refatoração manual pode ser propensa a erros, acarretando a possibilidade de criar um novo bug ou fazer ressurgir um existente. O uso da IA ajuda a diminuir essa possibilidade, introduzindo menos bugs durante o processo de refatoração de código e estabelecendo consistência no que diz respeito aos padrões de programação. Alguns sistemas de refatoração orientados por IA oferecem até mesmo a capacidade de integração com pipelines de CI/CD, ajudando a manter a qualidade do código durante todo o ciclo de vida do desenvolvimento do software.

A IA pode realizar refatorações rotineiras e repetitivas em nome dos desenvolvedores, permitindo que eles se concentrem em refatorações de código mais complexas. Muitas ferramentas de IA também se integram sem dificuldades à maioria dos ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs), de forma a não interromper os fluxos de trabalho do desenvolvimento de software.

A refatoração de código pode ser complicada, principalmente em grandes bases de código. A refatoração orientada por IA ajuda a simplificar o processo por meio de agentes de IA encarregados de implementar alterações em escala maciça.

A refatoração manual pode levar horas, principalmente em projetos com dependências elaboradas. Os sistemas de IA podem acelerar a refatoração, a análise do código e a geração de sugestões em segundos, economizando horas valiosas dos desenvolvedores humanos.

A IA pode ser uma tecnologia poderosa, mas não está isenta de desafios. Veja o que as empresas precisam considerar ao usar IA para refatoração de código:

• Comece pequeno

• Verifique e teste

• O toque humano continua vital

As equipes de engenharia de software podem começar a usar a IA para pequenas alterações, como excluir código morto ou corrigir formatação. Esse escopo limitado permite que os desenvolvedores experimentem ferramentas de refatoração de IA enquanto mantêm controle sobre o código.

Um estudo constatou que a IA agêntica se destaca em tarefas de refatoração de baixo nível orientadas para a consistência, incluindo renomeação e alterações de tipo. O estudo também observou que as ferramentas de programação agêntica atuam como “parceiros de limpeza incremental”, pois produzem melhorias estruturais pequenas, mas estatisticamente significativas, como a redução do tamanho e da complexidade das classes.⁴

As ferramentas de IA não podem substituir a experiência e o julgamento de um desenvolvedor humano, o que significa que os engenheiros de software devem sempre avaliar as sugestões de IA ou as transformações de refatoração geradas pela IA para garantir que sejam precisas. Além disso, os desenvolvedores devem executar testes abrangentes para validar se qualquer recurso ou funcionalidade afetado funciona conforme o esperado.

No estudo mencionado anteriormente, os pesquisadores descobriram que a manutenibilidade e a legibilidade são as principais motivações da refatoração assistida por agentes, enquanto os desenvolvedores humanos lidam com mais frequência com questões de design.⁴ Os sistemas de IA muitas vezes carecem de consciência contextual e, como tal, têm dificuldades com tarefas que envolvem lógica complexa ou arquitetura sofisticada. Essa refatoração de alto nível permanece ao alcance dos programadores humanos, que podem delegar a limpeza de rotina aos agentes de IA.

As organizações devem primeiro encontrar a adequação antes de adotar uma ferramenta. Os fatores a serem considerados incluem recursos que se alinham com os objetivos e requisitos do projeto, compatibilidade com o fluxo de trabalho de desenvolvimento e a stack de tecnologia de uma equipe e modelos de preços que se adequam aos orçamentos empresariais, entre outros.

Aqui estão algumas tecnologias de refatoração de código impulsionadas por IA para você escolher:

• LLMs

• Assistentes de programação de IA

• Ferramentas de programação agêntica

Alguns exemplos populares de LLMs de código que podem ser usados para refatoração incluem o CodeGemma do Google, o Code Llama da Meta e o Codestral da Mistral. Os modelos de código aberto incluem o DeepSeek Coder e o Qwen3-Coder. Outros LLMs que não são exclusivamente para programação, mas que foram treinados e otimizados para programação incluem as versões mais recentes do Claude Sonnet e Opus da Anthropic, o Gemini do Google e o GPT da OpenAI.

As equipes de desenvolvimento podem considerar a possibilidade de realizar um ajuste fino desses LLMs em suas próprias bases de código, permitindo que os modelos gerem recomendações personalizadas de refatoração. No entanto, as equipes também devem verificar com os fornecedores de modelos para garantir que quaisquer dados confidenciais ou código proprietário permaneçam privados e seguros.

Assistentes de AI coding combinam IA generativa e automação para ajudar desenvolvedores a refatorar suas bases de código. Eles são compatíveis com as principais linguagens de programação, como Java, JavaScript, Python e TypeScript, e integram-se a IDEs populares, como Eclipse, o pacote JetBrains, Visual Studio e VS Code. Exemplos de assistentes de AI coding incluem o Amazon Q Developer, CodeScene ACE, Gemini Code Assist, GitHub Copilot, Mistral Code e Tabnine.

As ferramentas de programação agêntica são um avanço em relação aos assistentes de AI coding, que refatoram o código de forma autônoma. Por exemplo, oIBM Bob possui um modo de revisão de código que vai além do linting para analisar estaticamente o código em busca de possíveis erros, entendendo a intenção do desenvolvedor, sinalizando problemas antecipadamente e explicando seu raciocínio. Outros agentes de IA para refatoração incluem o Claude Code, Moderne’s Moddy, Qwen Code e Refact.ai.