Deploy na Sexta #56: Como utilizo IA na programação?
Nada extraordinário, mas muito produtivo.
Na graduação tive contato pela primeira vez com o conceito de inteligência artificial. Na disciplina conheci e recriamos o Akinator, que para mim, na época, era o suprassumo da inteligência. E, sejamos sinceros, ele era! Quem não ficava impressionado com a capacidade dele adivinhar um personagem apenas com algumas perguntas?
Treze anos depois, a inteligência artificial que uso diariamente no trabalho faz o Akinator parecer um trabalhinho de escola. Hoje a IA não está só adivinhando personagens; ela está criando o esqueleto de projetos, sugerindo testes unitários para aquela função crítica de negócio e, honestamente, me salvando de longas horas na criação de códigos óbvios que escrevo no automático. E vale dizer, eu não faço nenhum uso extraordinário da IA.
Se eu tivesse que resumir meu uso de IA em uma única frase, seria: ela é minha pair programming júnior. Eu resolvo o problema mentalmente, quebro em tarefas menores e delego tudo mastigado para a IA.
Para mim, a IA não é o gênio que resolve o bug sozinho, se fosse, eu estaria desempregada (rsrs, rindo de nervoso); ela executa aquelas tarefas repetitivas e bem definidas que consomem tempo. Enquanto isso, o trabalho de alto nível, de arquitetura e de lógica de negócio, continua sendo meu.
Tá, mas eu consigo fazer essa “delegação mastigada” porque uso uma IA integrada diretamente à minha IDE, como o GitHub Copilot ou o Cursor. Sinceramente, para mim, usar o ChatGPT ou o Gemini para codar é estressante e nada produtivo. É um vai e vem sem fim: tu copia o código, cola no chat, explica o contexto, espera a resposta, copia o resultado, cola de volta na IDE e descobre que ele quebrou por causa de uma dependência que ele não conhecia. Tu perde mais tempo explicando o código para a IA do que resolvendo o problema.
Agora, as ferramentas integradas resolvem isso. Elas não são caixas de texto isoladas; elas leem o nosso código-fonte para dar respostas mais contextualizadas. Não sei se vale a pena eu opinar, mas a principal diferença que percebi entre o Copilot e o Cursor foi o escopo do contexto:
O Copilot, como plugin, brilha em sugestões ultrarrápidas, mas é mais focado no arquivo atual e seus “vizinhos imediatos”.
Já o Cursor me passou a impressão que consegue ter uma compreensão muito maior de todo o codebase, o que ajuda muito em tarefas que exigem refatoração ou a edição em múltiplos arquivos.
Me conta nos comentários: Tu já utilizou Copilot, Cursor ou outras IA integrada na IDE? Sentiu diferença entre elas?
É impressionante como elas conseguem entender o que está rolando através da leitura de contexto. A IA não está só lendo meu prompt. Ela lê o arquivo, entende as classes, métodos e variáveis que eu defini e em cima disso faz sugestões. Além disso ela também identifica padrões do projeto analisando arquivos, e responde considerando o estilo da equipe (tipo como fazemos injeção de dependência ou como nomeamos os testes).
Olhos atentos nos códigos gerados ⚠️
Apesar desses pontos positivos e mesmo com todo esse contexto, a IA tem uma falha que me lembra que ela ainda é uma júnior: ela ama criar coisas novas no lugar de reaproveitar o que já existe.
Como conheço o código, eu sei que o helper ou a classe de utilitário que ela precisa já existe em outro arquivo. A IA deveria reutilizar essa lógica, mas muitas vezes ela opta por gerar uma implementação completamente nova ali, no meio do código.
Isso significa que, apesar de ela fazer o trabalho braçal, eu tenho que estar com meu olho atento, revisando o código gerado para garantir que ele se integre corretamente ao ecossistema da aplicação, e não apenas funcione isoladamente. É por isso que eu resolvo o problema mentalmente antes de delegar: para poder dar o prompt mais redondinho possível ou corrigir a sugestão da IA e forçá-la a usar o que já existe!
Onde fica o Chat GPT e o Gemini? 🤖
Apesar da minha crítica sobre o uso de chats para tarefas de programação direta, seria totalmente injusto dizer que eles não têm valor na minha rotina. Eles não substituem a IA integrada para escrever o código, mas são imbatíveis em três outros cenários.
O primeiro cenário em que eles brilham é na investigação de erros. Sabe quando aparece aquela mensagem vaga no log de um framework? Em vez de gastar tempo caçando em fóruns antigos e documentações, eu simplesmente copio a mensagem de erro ou o rastreamento de pilha (stack trace) e colo no chat. O Gemini ou o ChatGPT processa rapidamente centenas de páginas de documentação, encontra a causa raiz e sugere o contexto em que aquele erro geralmente ocorre.
Além disso, como backend, frequentemente preciso lidar com múltiplas tecnologias. Se estou aprendendo um conceito novo ou precisando desenterrar a sintaxe de algo que não uso há anos, o chat é perfeito. Eu pergunto: “Qual é a sintaxe de tal coisa” e recebo a resposta na hora, com exemplos limpos, sem que o chat precise ler meu codebase para isso.
Por fim, o chat é essencial para as dúvidas rápidas de “conhecimento geral” que não podem quebrar o meu fluxo de código. É um recurso de documentação instantânea que funciona como uma “busca no Google turbinada”, mas focada em dar a resposta técnica exata (nem sempre), sem me tirar da IDE por muito tempo.
Resumidamente hoje meu uso de IA como ferramente é dividido de duas formas: a IA integrada para executar tarefas no projeto, e o Gemini/ChatGPT para dúvidas que não demandam contexto da codebase. E por aí, como tu está utilizando IA?
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Essa edição da newsletter levou 03:19 minutos pra ficar pronta e a intenção foi compartilhar contigo que o uso da IA pode ser descomplicado.
Nos encontramos no próximo deploy, quinzenalmente, às sextas-feiras, às 6h. 🖖