AI Code Assistants: Funcionalidades

Nesta segunda publicação da série “AI Code Assistants”, iremos explorar algumas das funcionalidades que estão a transformar a forma como abordamos o desenvolvimento de software, tornando o processo de escrever código mais rápido e provavelmente mais eficiente.

Nesta publicação, iremos detalhar as principais funcionalidades dos assistentes de código inteligentes, demonstrando como podem melhorar o fluxo de trabalho de desenvolvimento ao integrar-se diretamente nas ferramentas de um programador.

Assistente de IA no IDE

Uma das grandes vantagens dos Assistentes de Código com recurso IA é a forma como estes se integram facilmente com IDEs, como o Visual Studio Code ou o IntelliJ IDEA, fornecendo um assistente inteligente diretamente no nosso ambiente de trabalho.

Assistente de IA no IDE - Llama, Copilot, Amazon Q

Para aqueles que já utilizam assistentes de IA, estas funcionalidades são muito úteis, uma vez que reduzem significativamente o número de vezes que precisamos de alternar entre diferentes ferramentas ou janelas. Isto permite-nos ter acesso rápido a documentação atualizada, exemplos, refatorar código existente, ou utilizá-los como ferramentas de resolução de problemas, tudo à distância de um clique.

Por estarem integrados no IDE, estes assistentes conseguem funcionar nas melhores das suas capacidades, assumindo que conseguem recolher informações detalhadas sobre o projeto, tais como padrões de código, convenções ou bibliotecas utilizadas no projeto. Esta compreensão e análise do ambiente em que se encontram configurados, melhora substancialmente a precisão das sugestões concebidas em tempo real.

Auto-completar Código

O autocomplete é uma das funcionalidades mais antigas e amplamente utilizadas nos IDEs. Tradicionalmente, esta funcionalidade oferece sugestões enquanto estamos a escrever no IDE, contudo, muitos de nós já lidaram com a frustração de sugestões limitadas ou imprecisas.

O autocomplete assistido por IA diferencia-se das sugestões básicas de sintaxe ao compreender padrões e dependências complexas no nosso código. Por exemplo, se estivermos a trabalhar dentro de um determinado framework, o assistente de IA pode sugerir métodos ou variáveis específicas da framework, sem termos de lembrar todos os detalhes, com especial destaque para a sintaxe de uma nova linguagem.

Esta funcionalidade acelera bastante o processo de escrever código, embora deva ser utilizada com prudência, pois pode fornecer informações desatualizadas aumentando a probabilidade de erros.

Sugestões de Código

Além do autocomplete tradicional, os assistentes de código inteligentes oferecem sugestões de código mais avançadas. Não são apenas pequenos fragmentos de código, mas sim blocos ou até funções completas, adaptadas à tarefa em questão. Por exemplo, ao escrever uma função de validação, a sugestão de código pode propor um caminho de validação baseado nas melhores práticas, incluindo tratamento de erros e casos extremos que, de outra forma, poderiam cair em esquecimento.

Refatorização de testes - Llama with Continue.dev

Estas sugestões são particularmente úteis quando estamos a trabalhar numa linguagem nova ou desconhecida. Em vez de pesquisarmos na documentação ou no Stack Overflow sobre como implementar uma determinada funcionalidade, o assistente pode fornecer uma solução diretamente no IDE. Esta capacidade não só poupa tempo, como também ajuda a manter os padrões e convenções de código consistentes no projeto.

De comentários a código

Uma funcionalidade mais avançada e integrada de forma natural no fluxo de trabalho do programador, é a capacidade de gerar código a partir de comentários. Esta funcionalidade permite que os programadores escrevam um comentário de código em linguagem natural, descrevendo o que pretendem em termos de funcionalidade, e a IA gera o código correspondente.

Por exemplo, podemos escrever um comentário como no exemplo a seguir, e a IA gera o código necessário para realizar essa tarefa:

Isto é particularmente útil, pois permite-nos esboçar rapidamente a funcionalidade sem nos preocuparmos com os detalhes da implementação. Funciona como uma ponte entre o design e a implementação, facilitando a transformação de ideias em código funcional. É especialmente útil quando exploramos novas linguagens com as quais ainda não nos sentimos totalmente confortáveis.

Correção de Bugs e Otimização

É bastante comum os programadores despenderem de uma grande quantidade de tempo a tentar entender qual a razão pela qual o código não está a funcionar, tornando o debugging uma das tarefas mais demoradas do desenvolvimento de software. Os assistentes de código com recurso a IA podem ajudar a otimizar este processo, identificando bugs e sugerindo correções. Ao analisar o código estas ferramentas conseguem destacar potenciais problemas de desempenho ou vulnerabilidades de segurança, e até propor soluções.

Por exemplo, se houver um problema de performance no código, o assistente de IA pode ajudar a identificar o problema e sugerir uma forma de o corrigir. Com o agente embutido no IDE, podemos acelerar a resolução de problemas semelhantes, seja através de perguntas relacionadas ou simplesmente partilhar um stack trace de um problema específico. Os assistentes de IA são inestimáveis para apanhar problemas cedo, antes que os problemas se tornem difíceis de resolver ou cheguem ao ambiente de produção.

Criação de Testes

Na Codurance, levamos o TDD muito a sério. Esta prática garante que o nosso código é testado de forma rigorosa, ajudando a detetar problemas nas primeiras etapas do desenvolvimento. Como parte deste processo, a escrita de vários tipos de testes é uma parte crucial do nosso trabalho diário. Mais uma vez, os assistentes de código com IA podem ajudar a automatizar este processo, gerando casos de teste com base em entradas de linguagem natural.

Mesmo quando o TDD não está em uso, podemos pedir à IA para gerar uma suite de testes para uma função existente, cobrindo vários cenários de entrada, casos extremos e resultados esperados. Isto não só poupa tempo, como também garante que a nossa base de código tem uma cobertura de testes robusta, essencial para manter a qualidade e a fiabilidade à medida que o projeto cresce.

Compreensão de contexto

A eficácia de um assistente de código depende muito da sua capacidade de compreender o contexto mais amplo do projeto. Isto inclui reconhecer padrões, compreender convenções específicas do projeto, e analisar as ferramentas e bibliotecas que já estamos a usar.

Imagine que estamos a trabalhar num projeto de grande escala, com múltiplos módulos. A IA pode entender as relações entre esses módulos e fornecer sugestões consistentes com o design e a arquitetura global do sistema.

Este nível de compreensão faz do assistente de IA mais do que uma simples ferramenta para escrever código, tornando-o um parceiro valioso no processo de desenvolvimento, ajudando a melhorar a consistência e a qualidade do nosso projeto.

Conclusão

Neste artigo da série “AI Code Assistants”, explorámos diferentes tipos de funcionalidades que oferecem e como podem representar uma melhoria significativa no fluxo de trabalho de desenvolvimento. Desde sugestões de código a capacidades avançadas como correção de bugs, criação de testes e geração de código a partir de comentários, estas ferramentas foram desenhadas para tornar o processo de codificação mais rápido, fácil e eficiente.

Integrar um assistente de código inteligente no seu IDE pode realmente melhorar a experiência de escrever código, e se tivermos em conta que a IA continua a evoluir, estas funcionalidades tornar-se-ão ainda mais poderosas e intuitivas no futuro.

No próximo post, vamos explorar casos de uso avançados destas funcionalidades e como elas se integram com outros fluxos de trabalho dos programadores, como a preparação de infra-estruturas ou o desenvolvimento de documentação completa.

Fique atento!