O que é geração de código com IA?

A geração de código com IA emprega inteligência artificial, geralmente grandes modelos de linguagem (LLMs), para produzir automaticamente código de computador a partir de instruções em linguagem natural ou de trechos de código parciais.

Usar IA generativa para fornecer sugestões de código e autocompletar o código-fonte em tempo real ajuda a agilizar o processo de desenvolvimento de software. Os programadores inserem um prompt de texto descrevendo o que o código deve fazer, e a ferramenta de IA generativa cria o código automaticamente. Ela também pode modernizar código legado e traduzir o código de uma linguagem de programação para outra. As ferramentas de geração de código com IA podem ajudar a depurar erros de programação, apontar oportunidades de refatoração e otimização voltadas para a legibilidade e a facilidade de manutenção, e identificar potenciais vulnerabilidades de segurança.

A IA generativa para programação é possível graças aos recentes avanços em LLMs e no processamento de linguagem natural (NLP). Ela usa algoritmos de aprendizado de máquina e grandes redes neurais treinadas em vastos conjuntos de dados de código-fonte diversificado, que geralmente vêm de projetos de código aberto.

Os LLMs de código aprendem a prever o próximo token em uma sequência de código com base no contexto dos tokens anteriores. Isso permite que os modelos capturem a sintaxe, a semântica e os padrões por trás de várias linguagens de programação. Eles também consideram as relações entre diferentes elementos do código, como estruturas de dados e de controle, funções e variáveis, para gerar um código sintaticamente correto.

Os programadores inserem prompts em linguagem natural descrevendo o que querem que o código faça. As ferramentas de IA generativa aplicam técnicas de NLP para analisar a intenção por trás do prompt e recorrem ao conhecimento aprendido para sugerir linhas de código relevantes ou funções completas.

Os sistemas de IA generativa foram concebidos para auxiliar os desenvolvedores, não para substituí-los. Dessa forma, a geração de código com IA oferece estas vantagens para as equipes de desenvolvimento de software:

• Acelerar os fluxos de trabalho de desenvolvimento

• Melhore a produtividade do desenvolvedor

• Tornar a programação mais acessível

Incorporar a IA à fase de programação do ciclo de vida de desenvolvimento do software pode resultar em lançamentos mais rápidos. As ferramentas de geração de código com IA permitem que os programadores escrevam código com mais rapidez, automatizando tarefas repetitivas como a criação de código boilerplate para configurações de API, fluxos de autenticação, declarações de classes, conexões com bancos de dados, estruturação de componentes de framework e tratamento de erros.

Ao cuidar das tarefas rotineiras de programação, as ferramentas de IA generativa liberam os desenvolvedores para se concentrarem em trabalhos de maior valor. Muitas plataformas de geração de código com IA também se integram perfeitamente à maioria dos ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs). Isso mantém os programadores em estado de fluxo, reduzindo a necessidade de troca de contexto e preservando a energia mental.

A IA generativa pode facilitar a escrita de código para desenvolvedores de todos os níveis, de iniciantes a especialistas. Até mesmo não desenvolvedores podem usar essas ferramentas para criar protótipos.

O código gerado por IA ainda pode conter falhas. Estas são algumas desvantagens que as equipes de engenharia de software devem ter em mente ao incorporar a IA generativa a seus fluxos de trabalho de desenvolvimento:

• Preocupações com a qualidade do código

• Perda de habilidades e de conhecimento especializado

• Problemas de segurança

Softwares de programação com tecnologia de IA podem gerar código com bugs, duplicado, impreciso ou desnecessário. Os desenvolvedores devem revisar o código gerado por IA e submetê-lo a rigorosos testes unitários para verificar se está correto.

As equipes também podem considerar fazer o ajuste fino dos modelos de IA com toda a base de código do projeto e usar geração aumentada de recuperação (RAG) para acessar padrões de programação, documentação e diretrizes de estilo atualizados, aprimorando o reconhecimento de contexto e mantendo a qualidade do código.

A dependência excessiva de ferramentas de programação com IA pode acabar corroendo as habilidades e o conhecimento especializado dos desenvolvedores. Os programadores devem tratar a IA como um auxílio, confiando no próprio pensamento crítico e nas próprias habilidades de resolução de problemas para tomar decisões de programação bem fundamentadas.

Os assistentes de programação com IA podem introduzir vulnerabilidades de segurança inadvertidamente. A proteção contra elas exigirá tanto revisões de código minuciosas quanto testes de segurança robustos.

Os desenvolvedores também devem fornecer prompts claros que especifiquem os requisitos de segurança, além da funcionalidade. Mais uma vez, a RAG pode ser útil para conectar ferramentas de IA generativa a padrões de programação segura.

Tanto a IA generativa quanto o low-code e o no-code oferecem maneiras de gerar código rapidamente. No entanto, as ferramentas low-code e no-code dependem de modelos predefinidos e bibliotecas de componentes. Essas ferramentas permitem que pessoas sem habilidades de programação usem interfaces visuais e controles intuitivos, como o de arrastar e soltar. Ao usar essas ferramentas, as pessoas podem criar e modificar aplicações com rapidez e eficiência, enquanto o código em si permanece oculto em segundo plano.

Em contrapartida, o software de IA generativa para código não usa modelos nem bibliotecas de componentes. O software analisa os prompts em linguagem natural do desenvolvedor e sugere, do zero, trechos de código que produzirão os resultados necessários.

Embora as ferramentas de pouco código e no-code geralmente tenham como alvo não desenvolvedores e usuários corporativos, tanto os desenvolvedores profissionais quanto outros usuários podem usar o software de geração de código de IA.

Não faltam opções quando se trata de plataformas de IA generativa para programação. As equipes de desenvolvimento devem considerar as funcionalidades que atendem às suas necessidades, a compatibilidade com seu stack de tecnologia e como esses sistemas se encaixam em seus fluxos de trabalho.

Estas são algumas ferramentas populares de geração de código com IA:

• Claude Code

• Codex

• Cursor

• GitHub Copilot

• Google Antigravity

• IBM Bob

• Tabnine

O Claude Code conta com a tecnologia dos modelos de IA da Anthropic e foi otimizado para geração e compreensão de código. Ele pode fazer alterações coordenadas em vários arquivos de um repositório. O Claude Code funciona no terminal e é compatível com ferramentas de interface de linha de comando (CLI), mas também se integra aos IDEs JetBrains e Visual Studio Code (VS Code).

O Codex, da OpenAI, é um agente de programação baseado nos modelos GPT mais recentes da empresa. Ele tem extensões para os IDEs JetBrains e VS Code, enquanto sua CLI é executada localmente a partir do terminal.

O Codex ajuda os desenvolvedores a escrever um código que corresponda à sua intenção e se adapte às estruturas de projeto e convenções de programação existentes. Ele também pode analisar o código para detectar possíveis bugs e erros de lógica, explicar um código complexo, rastrear falhas e sugerir correções pontuais.

O Cursor é um agente de programação projetado para planejar e criar funcionalidades, revisar alterações de código e encontrar e corrigir bugs. Ele cria um índice pesquisável da base de código e emprega busca semântica nesse índice para obter uma compreensão aprofundada do código. O Cursor trabalha com vários modelos de IA e oferece um modelo proprietário, o Tab, que vai além da conclusão de código para fornecer sugestões com reconhecimento de contexto.

O GitHub Copilot é um dos primeiros assistentes de programação com IA. Ele é baseado nos modelos GPT da OpenAI e é compatível com as principais linguagens de programação, como Java, JavaScript, Python e TypeScript.

O GitHub Copilot oferece sugestões de código inline e tem uma funcionalidade de "sugestões de próxima edição", que prevê o local provável da próxima edição do programador e propõe uma conclusão de código para ela. Uma interface de chat também permite que os desenvolvedores façam perguntas relacionadas à programação.

O Google Antigravity é uma plataforma de desenvolvimento agêntica criada para casos de uso corporativos, front-end e full stack. Ele delega tarefas como gerar código, refatorar e escrever testes unitários a vários agentes de IA que trabalham em paralelo. A CLI do Antigravity permite que os desenvolvedores executem comandos slash e comandos de shell diretamente no terminal, enquanto o IDE do Antigravity oferece preenchimento automático via tab e comandos de código em linguagem natural.

O IBM Bob é um parceiro de desenvolvimento com tecnologia de IA que ajuda as equipes a criar, entregar e modernizar software em repositórios, pipelines e ambientes. Ele pode responder a perguntas sobre uma base de código, limpar e corrigir automaticamente o código existente, fazer conclusões de código de uma e de várias linhas, gerar ou atualizar documentação a partir do código e transformar linguagem natural em código funcional.

O Bob seleciona automaticamente o modelo mais adequado para cada tarefa com base na complexidade, na eficiência de custos e nos recursos necessários. Esse roteamento inteligente ajuda a garantir que os desenvolvedores recebam respostas de alta qualidade e, ao mesmo tempo, otimiza o uso de recursos.

Além de um IDE, o Bob tem uma CLI chamada Bob Shell. Ela fornece assistência de IA para tarefas de linha de comando, automação de scripts e fluxos de trabalho baseados no terminal.

O Tabnine é um assistente de programação com IA que se concentra em manter o código privado e seguro. Ele adota uma política de "não treinar nem reter" para o código e oferece opções de implementação corporativa que abrangem ambiente local, nuvem privada virtual e uma instalação privada totalmente isolada.

As conclusões de código do Tabnine se adaptam à medida que os desenvolvedores digitam, e ele pode gerar código a partir de comentários em linguagem natural em um programa. Ele também tem uma aplicação de chat centrada em código, projetada para responder a questões relacionadas a código.

Alguns chatbots de uso geral, como o ChatGPT, da OpenAI, e o Google Gemini, também geram código com base em prompts de texto. Essas aplicações de IA conversacional são ferramentas independentes, e não plug-ins integrados que funcionam diretamente nos editores de código.