Quando se pensa em IA para programar, é preciso saber que a inteligência artificial oferece uma grande variedade de recursos e ferramentas inovadoras para facilitar o desenvolvimento de projetos variados, como softwares, aplicativos mobile e sites. Com a utilização desses métodos e aplicações, os profissionais de TI podem otimizar seus processos, aumentar a eficiência e alcançar resultados mais precisos.
A opções disponíveis no mercado entregam soluções adaptáveis às mais diversas demandas. Para descobrir mais sobre esses aparatos e como eles impactam positivamente o seu trabalho, não deixe de conferir o post completo.
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Quais são os recursos de IA para programar disponíveis?
Com o avanço da automação, vários métodos foram lançados para auxiliar programadores em suas tarefas diárias. Aqui, exploraremos alguns dos principais recursos de IA para programar disponíveis para desenvolver e melhorar sistemas.
1. Criação e revisão de código
Essas são etapas indispensáveis na elaboração de software. Ferramentas de IA, como o GitHub Copilot, utilizam modelos de linguagem avançados para sugerir trechos de codificação, completar automaticamente linhas de código e até mesmo gerar funções inteiras com base em descrições simples fornecidas pelos desenvolvedores. Tal prática acelera o processo de codificação e ajuda profissionais de TI a aprender novas sintaxes e padrões de encriptação.
Além disso, a revisão de código assistida por IA detecta problemas potenciais e apresenta melhorias antes mesmo de o código ser inspecionado por colegas humanos.
2. Refatoração inteligente
Refatorar é o ato de aprimorar a estrutura interna do código sem alterar seu comportamento externo. Recursos de refatoração inteligentes são capazes de identificar áreas de combinação que podem ser otimizadas. Eles indicam alterações que reforçam a legibilidade, reduzem a complexidade e reforçam a competência do código.
Esses aparatos utilizam algoritmos avançados para analisar a estrutura de forma integral a fim de encontrar duplicações e falhas comuns. Com base nessa análise, eles apontam como o código deve ser refatorado.
3. Previsão de bugs
Recursos de ponta podem prever onde bugs são mais prováveis de ocorrer, analisando padrões em grandes quantidades de código e histórico de erros anteriores. Tal condição permite que os desenvolvedores se concentrem em áreas críticas que necessitam de mais atenção.
Algoritmos de machine learning são treinados para identificar sinais incomuns, como mudanças frequentes em certos módulos de código ou práticas de codificação inconsistentes. Ao prever bugs, as equipes podem adotar uma abordagem proativa na correção de problemas, reduzindo o tempo e o custo associados a ajustes posteriores.
4. Debugging por IA
O debugging, ou depuração, é uma parte estratégica do desenvolvimento de software, mas pode ser extremamente demorado. Recursos dessa natureza ajudam a identificar, isolar e reparar inconsistências no código com precisão. Utilizando técnicas de aprendizado de máquina, essas ferramentas analisam o comportamento do programa de forma instantânea, detectando anomalias imediatamente.
5. Detecção de plágio de código
Funcionalidades de IA são capazes de comparar o código submetido com grandes bases de dados de código para reconhecer trechos que foram copiados sem a devida atribuição. Algoritmos de detecção de plágio analisam a estrutura e os padrões para constatar semelhanças, mesmo quando o conjunto foi ligeiramente alterado.
6. Automação de testes
Ensaios automatizados permitem que o código funcione conforme esperado em diferentes cenários. Existem recursos que utilizam IA para criar testes mais robustos e detectar problemas que poderiam passar despercebidos em averiguações manuais. Dessa forma, você não só aumenta a cobertura de simulações, mas também reduz o tempo e o esforço necessários para garantir funcionamento adequado do software.
Quais ferramentas podem ajudar?
Além dos recursos mencionados no tópico anterior, existem ferramentas que merecem ser utilizadas para potencializar o uso da IA para programar. Conheça algumas sugestões.
1. TessAI
É uma ferramenta inovadora que oferece sugestões inteligentes imediatas, identifica possíveis bugs e indica otimizações. Também facilita a refatoração de código, recomendando melhorias para aumentar a legibilidade e favorecer o funcionamento do programa. A capacidade de prever falhas potenciais antes que elas ocorram é um dos maiores diferencias desta solução, economizando tempo e diminuindo a necessidade de depuração extensa.
2. Codiga
É uma plataforma de análise de código que fornece feedback instantâneo sobre o código escrito. O Codiga faz uma varredura em busca de problemas de estilo, segurança e desempenho. É recomendado para equipes que seguem padrões de codificação rigorosos, pois garante que todas as submissões estejam em conformidade com esses critérios. Além disso, pode ser integrado a diferentes ambientes de desenvolvimento, facilitando a adoção em projetos existentes.
3. Tabnine
Foi desenvolvido para autocompletar código alimentado por IA por meio de uma grande variedade de linguagens de programação. Por meio de funcionalidades avançadas, o Tabnine sugere conclusões de código baseadas no contexto do que o desenvolvedor está escrevendo, o que ajuda a evitar erros comuns e a aprender novas sintaxes. É altamente personalizável, permitindo que os programadores ajustem as sugestões com base em seus estilos preferidos.
4. CodeT5
É uma solução poderosa de IA para programar desenvolvida pelo Salesforce Research, baseada no modelo T5 (Text-To-Text Transfer Transformer). O CodeT5 foi projetado para várias tarefas de programação, como geração de código, tradução de linguagens e autocompletar.
Por meio de recursos de machine learning, é treinado em um vasto conjunto de dados de código fonte, permitindo que ele interprete e gere codificações com alta precisão. Sua capacidade de tradução apurada é bastante útil para equipes de TI que trabalham em ambientes multilinguagem.
5. ChatGPT
Desenvolvido pela OpenAI, o ChatGPT é uma ferramenta versátil que pode ser incorporada em várias tarefas de programação. Além de ajudar com perguntas de codificação e problemas de depuração, é capaz de gerar snippets de código, explicar conceitos de desenvolvimento e indicar saídas para desafios específicos.
Sua capacidade de entender linguagem natural facilita a interação, tornando-o uma excelente aplicação para aprendizado e resolução de ocorrências desfavoráveis.
6. Kite
Kite é uma ferramenta de codificação assistida por IA para programar com funções de autocompletar e documentação em tempo real. Ela suporta várias linguagens e editores, proporcionando uma experiência de codificação mais fluida. Além disso, utiliza modelos de aprendizado para prever a próxima linha de código que um desenvolvedor provavelmente escreverá.
E então, o que achou dos recursos e ferramentas de IA para programar? O segredo para favorecer o desenvolvimento de soluções de forma estratégica está em escolher aqueles que são compatíveis com as demandas e complexidades do projeto. Assim, será possível alcançar novos níveis de competência e criatividade para entregar produtos de qualidade para os clientes e usuários.
Aproveite o gancho da leitura e conheça um pouco mais sobre o ChatGPT, a IA da OpenAI.
