GitHub Copilot: IA no desenvolvimento de Software

Imagine um assistente que não apenas escreve linhas de código por você, mas também ajuda a antecipar falhas e, além disso, melhora a qualidade do software antes mesmo de ser lançado. Essa é a proposta do GitHub Copilot, uma ferramenta que vem revolucionando o trabalho de desenvolvedores ao integrar Inteligência Artificial (IA) diretamente no fluxo de desenvolvimento. Por isso, se você já ouviu falar sobre ele, mas ainda não sabe como essa tecnologia pode transformar sua rotina, este artigo é para você.

O que é o GitHub Copilot?

Lançado em parceria com a OpenAI, o GitHub Copilot atua como um copiloto para desenvolvedores, oferecendo sugestões contextuais de código diretamente no ambiente de desenvolvimento (IDE). Mais do que completar linhas de código, também ajuda a otimizar tarefas rotineiras fazendo com que a eficiência do time aumente.

Suas principais funcionalidades incluem:

• Autocomplete de código: Sugestões rápidas e inteligentes, auxiliando os desenvolvedores a escrever código de forma mais ágil e eficiente. Além de atuar como um assistente de codificação, preenchendo trechos, funções inteiras ou até blocos complexos com base no contexto do código em que o desenvolvedor está trabalhando.

• Assistência com testes: Geração automatizada de scripts de testes unitários e de integração, aliviando o desenvolvedor de tarefas repetitivas e permitindo foco maior em inovação.
• Chat Interativo: Funciona como um assistente dentro da IDE, ajudando os desenvolvedores a solucionar problemas de codificação, a fim de responder perguntas técnicas e fornecer explicações sobre o código. O chat interativo facilita uma experiência de codificação mais fluida e contextual.

• CLI (Interface de linha de comando): A extensão do GitHub Copilot para CLI ajuda desenvolvedores a operar de forma mais eficiente no terminal, oferecendo sugestões automáticas, geração de scripts e automação de tarefas repetitivas diretamente na linha de comando.

Como o Copilot impulsiona a produtividade

Atualmente em tempos onde agilidade é essencial, o GitHub Copilot se destaca por eliminar gargalos no desenvolvimento de software. Ele:

1. Reduz a troca de contexto: Desenvolvedores não precisam alternar constantemente entre diferentes ferramentas ou buscar soluções manuais.
2. Acelera a curva de aprendizado: Sugestões contextuais ajudam a resolver dúvidas e facilitam o entendimento de código mais complexo.
3. Promove melhores práticas: Por exemplo, com base em padrões reconhecidos, o Copilot eleva a qualidade do código gerado​.

Alem disso essas funcionalidades reforçam como a IA está redesenhando o dia a dia do desenvolvimento de software, um ponto frequentemente discutido em iniciativas voltadas à transformação digital.

Impactos na qualidade do software

Além de auxiliar no desenvolvimento, ferramentas como o Copilot desempenham um papel fundamental na qualidade do software, especialmente por meio da automação de testes. Na Vericode, utilizamos as funcionalidades do Copilot para aumentar a produtividade no desenvolvimento do dott.ai, assegurando eficiência e qualidade nos fluxos de trabalho.

O Copilot amplia a cobertura de testes ao gerar automaticamente scripts de testes unitários e de integração. Utilizando o comando /tests ou digitando diretamente no prompt, os desenvolvedores podem solicitar que o Copilot crie testes unitários para métodos, classes ou até mesmo para todo o projeto, com isso, garantindo uma verificação mais rigorosa do código.

Testes unitários:

Com o Copilot, é simples gerar testes unitários de maneira automatizada. O desenvolvedor pode pedir que a ferramenta crie testes específicos para partes do código, ajudando a assegurar que cada unidade de código funcione conforme esperado.

Testes de Integração:

Através do Copilot Chat, também é possível solicitar automações para testes de API ou front-end, especificando a linguagem ou framework desejado. Isso facilita a criação de testes de integração, que verificam a interação entre diferentes componentes do sistema, garantindo a funcionalidade coesa do software.

Identificação antecipada de problemas:

Ao automatizar a criação de testes, o Copilot ajuda a identificar inconsistências no código mais cedo, prevenindo que erros cheguem à produção. Isso não só melhora a qualidade do software, mas também reduz o tempo e os custos associados à correção de bugs em fases mais avançadas do desenvolvimento.

O uso estratégico da IA em ferramentas como o GitHub Copilot representa uma inovação significativa na qualidade do software, promovendo maior eficiência e confiabilidade no desenvolvimento de aplicações.

Adoção de IA: O equilíbrio entre produtividade e responsabilidade

Embora o Copilot ofereça ganhos significativos, seu uso requer atenção. Boas práticas, como a revisão de código gerado automaticamente e a utilização estratégica de prompts, ajudam a garantir que as sugestões da IA estejam alinhadas aos objetivos do projeto.

Nesse cenário, destaca-se a importância de compreender o papel da IA como aliada no desenvolvimento, complementando habilidades humanas com inteligência artificial.

Estratégias para melhorar o código criado pelo Copilot:

• Comece de forma genérica e depois refine: Inicie com prompts gerais e faça ajustes conforme for necessário.
• Dê exemplos claros: Ofereça exemplos para orientar a IA na direção correta.
• Divida tarefas complexas: Quebre tarefas grandes em partes menores e mais gerenciáveis.
• Evite ambiguidades: Use linguagem clara e específica nos prompts.
• Forneça código relevante: Aponte trechos de código que podem servir de referência.
• Experimente e ajuste: Teste diferentes abordagens para encontrar a melhor solução.
• Mantenha o histórico relevante: Utilize o histórico de comandos para contextualizar melhor as sugestões.
• Siga boas práticas de codificação: Mantenha padrões de qualidade e estilo no código.
• Questione sempre os resultados do Copilot: Revise criticamente o código sugerido pela IA para garantir precisão e relevância.

Essas estratégias ajudam a maximizar os benefícios do Copilot, assim, assegurando que a produtividade seja alcançada com responsabilidade e qualidade.

Conclusão

Em resumo, ferramentas como o GitHub Copilot são exemplos concretos de como a IA está transformando o desenvolvimento de software. Ao permitir maior produtividade e garantir qualidade, elas representam um diferencial competitivo para empresas que buscam inovar em um mercado dinâmico.

Se você deseja saber mais sobre o impacto da IA no desenvolvimento e na qualidade de software, assista ao episódio do Veritalk, onde os especialistas da Vericode discutem como essas tecnologias estão sendo aplicadas na prática. 

Sobre o autor:

Leandro Akio é gerente técnico da Vericode, especialista em automação, desenvolvimento de software e metodologias ágeis, com MBA em Arquitetura de Soluções pela FIAP. 

Ao longo de sua carreira, tem liderado equipes e projetos que impulsionam a inovação e a eficiência no setor de tecnologia.