Com a evolução da tecnologia, os Large Language Model (LLMs) se tornaram essenciais para aprimorar a criação de conteúdo e a tomada de decisões em vários setores. Mas, quando se trata de criar código, quantas vezes você já se deparou com ferramentas genéricas que não atendem às demandas exclusivas do seu projeto? É por isso que as pessoas desenvolvedoras precisam de um assistente de código contextualizado.

Diante desse cenário, a StackSpot AI foi projetada para resolver essa questão, oferecendo assistência de codificação personalizada e contextualizada.

Neste artigo, prepare-se para otimizar o seu processo de desenvolvimento e mergulhar em nossa mais recente inovação, e saiba como ela está mudando o jogo para devs de todo o mundo!

Popularidade dos modelos de linguagem ampla (LLMs) e assistentes de código

Nos últimos anos, a ascensão dos Large Language Model (LLMs) levou a avanços significativos em diversos campos. Suas proezas no processamento de linguagem natural transformaram a criação de conteúdo, a interação com clientes e a tomada de decisões orientada por dados em setores como finanças e saúde. Esses LLMs apresentam recursos excepcionais na geração de texto, em particular.

A integração dos LLMs à engenharia de software anunciou o surgimento de ferramentas transformadoras. Os exemplos incluem o GitHub Copilot e o Amazon CodeWhisperer. Essas ferramentas propõem melhorar a produtividade do desenvolvimento de software, oferecendo serviços de geração de sugestões de código e detecção de bugs. 

Ao fazer isso, elas têm o potencial de remodelar radicalmente os fluxos de trabalho de desenvolvimento, aumentar a qualidade do código e aprimorar a colaboração entre os desenvolvedores.

Limitações das IAs

A eficácia dos assistentes de código com tecnologia de IA é limitada a quanto eles têm de acesso a dados proprietários ou específicos do domínio. 

Sem informações contextualizadas e relevantes, essas ferramentas podem ter dificuldades para gerar soluções adaptadas às necessidades que são exclusivas da sua organização. Por exemplo, uma ferramenta sem exposição aos dados proprietários de uma empresa só pode oferecer soluções genéricas, que podem não ser ideais ou mesmo aplicáveis. 

Imagine que você quer um apoio do seu agente de IA para fazer uma consulta de banco de dados que retorne todos os alunos que estão com pagamentos em dia. Se o agente não conhecer o schema do seu banco de dados, ele fornecerá uma resposta genérica.

Isso soa comum? Afinal, você já sentiu frustração com as respostas genéricas fornecidas por seus assistentes de código?

Essa limitação pode significar que devs gastam um tempo considerável refinando, reescrevendo ou até mesmo descartando, o código gerado para garantir que ele se alinhe aos padrões específicos do projeto. 

Assistente de código contextualizado: o próximo passo

Pessoas desenvolvedoras, inclusive eu, ficaram entusiasmadas com a sua primeira experiência no uso dessas ferramentas em várias atividades do processo de desenvolvimento de software. Mas o problema é o seguinte: embora essas ferramentas implementem o estado da arte dos avanços em IA, elas ainda contam com alguns desafios.

O principal desafio? O contexto.

Imagine pedir a alguém recomendações de restaurantes. Se a pessoa não souber que você é vegetariano ou que tem alergia a frutos do mar, pode sugerir um restaurante de sushi. Sem contexto, até mesmo as melhores sugestões podem não funcionar.

Da mesma forma, sem entender o contexto específico de uma pessoa desenvolvedora, ferramentas como o ChatGPT geralmente fornecem respostas genéricas ou até mesmo inúteis. 

Reconhecendo essa lacuna, a nossa equipe criou uma solução que entende melhor suas necessidades específicas, chamada StackSpot AI!

StackSpot AI: o assistente de código de IA de última geração

Nosso principal objetivo com a StackSpot AI é simples: tornar o desenvolvimento de software mais fácil e especializado para devs, abordando as nuances frequentemente ignoradas pelos LLMs gerais. 

Aqui estão alguns dos principais desafios que pretendemos enfrentar:

1 – Inconsistência nas respostas 

Fala sério: é irritante quando o seu assistente de código acerta uma resposta em um momento e, na próxima vez, dá uma resposta abaixo da média. Às vezes, os LLMs parecem estar jogando um jogo de adivinhação, porque não entendem genuinamente o contexto.

Nossa solução? Projetamos a StackSpot AI para fornecer respostas mais consistentes, aproveitando as necessidades específicas de devs – o que chamamos de fontes de conhecimento. 

As fontes de conhecimento são documentos relevantes que a StackSpot AI usa para obter o contexto necessário e formular respostas melhores. Pense nisso como ter uma pessoa amiga que sempre se lembra do seu pedido de café. 

2 – Esforço de engenharia de prompt

Tem havido muito burburinho sobre os desafios da engenharia de prompt. Para quem não está por dentro do assunto, essa engenharia consiste em ajustar sua pergunta para obter a resposta desejada do assistente de código.

Mas aqui está o problema: mesmo pequenos ajustes no prompt podem levar a respostas diferentes. Imagine pedir um “café com leite” em vez de “um latte”. Embora pareça semelhante, o resultado pode ser muito diferente! Essa sensibilidade complica ainda mais a usabilidade e a confiabilidade dessas ferramentas.

3 – Conhecimento específico do domínio 

As ferramentas padrão podem ser ótimas para conselhos gerais de codificação, mas quando se trata de entender as necessidades exclusivas de uma organização, elas geralmente deixam a desejar. 

É como usar um livro de receitas gerais quando o que você realmente precisa são as receitas secretas da sua avó. Apenas algumas ferramentas oferecem alguma forma de personalização nessa área. 

Com a StackSpot AI, nosso objetivo é preencher essa lacuna, facilitando a transformação de ideias de projetos de alto nível em código real sem refatoração interminável.

O que é a StackSpot AI?

A StackSpot AI é o nosso assistente de código contextualizado que não fornece apenas respostas genéricas, mas que realmente entende e se adapta às necessidades em evolução das pessoas desenvolvedoras. Isso é feito aproveitando as vantagens de fontes de conhecimento bem projetadas e selecionadas. 

Essas fontes de conhecimento são adicionadas na plataforma de StackSpot AI e usadas para melhorar a qualidade das respostas geradas. Em uma postagem futura do blog, analisaremos a fundo a função das fontes de conhecimento. 

A seguir temos alguns exemplos do que podem ser fontes de conhecimento para a StackSpot AI:

1. Catálogos de API: uma vasta coleção de APIs que a equipe de desenvolvimento utiliza com frequência. Esse catálogo funciona como um local de referência para a interface com componentes ou serviços de software externos.

2. Exemplos de trechos de código: esses trechos de código têm várias finalidades, como ilustrar técnicas de codificação específicas ou atualizar e até modernizar o código existente. Por exemplo, imagine que você tem uma base de dados em COBOL e gostaria de modernizá-la para utilizar tecnologias mais recentes. Esse tipo de fonte de conhecimento poderia ser muito útil em tarefas de modernização.

3. Documentos diversos: são referências escritas de forma personalizada, geralmente em texto em linguagem natural, que orientam vários processos e técnicas de desenvolvimento. Por exemplo, você pode encontrar diretrizes detalhadas sobre como fazer commits no repositório ou uma lista de verificação exaustiva dos requisitos de software que precisam ser concretizados.

Ao se familiarizarem com essas fontes de conhecimento, devs podem simplificar o fluxo de trabalho, garantir práticas recomendadas e otimizar a experiência geral de codificação.

Conclusão

Em uma época em que a IA e os LLMs estão revolucionando diversas indústrias, o desenvolvimento de software se destaca como um domínio que está colhendo benefícios profundos. No entanto, embora essas ferramentas sejam promissoras, seu valor real ainda é fortemente dependente de contexto. 

Assim como alguém que recomenda um restaurante sem conhecer suas preferências gastronômicas, as ferramentas de codificação genéricas muitas vezes podem não atingir o objetivo.

Conheça a StackSpot AI

Como vimos, a StackSpot AI é o nosso assistente de código hipercontextualizado capaz de usar seu contexto, fontes de conhecimento e decisões tecnológicas para gerar códigos mais assertivos e de alta qualidade.

Com a StackSpot AI você pode:

• Otimizar a experiência de developers e aumente a produtividade do time;
• Receber sugestões de código mais assertivas;
• Ter comandos rápidos para automatizar tarefas repetitivas.

Você pode acessar a StackSpot AI agora mesmo, clique abaixo e conheça nosso assistente de código na prática.

Quer conversar sobre o tema? Temos o StackSpot AI Discord oficial para você enviar seu feedback e colaborar com a comunidade. Nos vemos lá!