Quão bom é o ChatGPT para escrever código?

Os desenvolvedores estão escrevendo mais código do que nunca, mas nem todo ele é feito por humanos. Chatbots de IA e assistentes de programação como o ChatGPT estão se tornando essenciais no desenvolvimento de software, prometendo codificação mais rápida, depuração instantânea e soluções otimizadas.

Alguns dizem que o ChatGPT é revolucionário, depurando código e tornando o desenvolvimento mais eficiente. Mas, diferente de um verdadeiro agente de IA, que pode operar de forma autônoma em fluxos de trabalho complexos, o ChatGPT ainda depende de comandos e supervisão do usuário.

Este artigo detalha o que o ChatGPT pode ou não fazer, colocando suas habilidades de programação à prova. Ele é apenas um autocompletar inteligente ou pode ser confiável para desenvolvimento sério em 2025?

O que o ChatGPT pode fazer em programação

O ChatGPT é uma poderosa ferramenta de inteligência artificial que pode ser usada para escrever código em linguagens como C++, Java e Python. Ele utiliza processamento de linguagem natural para entender as perguntas dos usuários e, em seguida, gera trechos de código com soluções.

Ele é melhor em gerar código padrão, depurar erros e explicar lógicas complexas. Automatiza tarefas repetitivas de programação, liberando os desenvolvedores de escrever código repetitivo.

É uma ferramenta poderosa para refatoração e otimização, permitindo que desenvolvedores melhorem a eficiência, simplifiquem a lógica e apliquem boas práticas para um código mais limpo. Essas funcionalidades foram aprimoradas com a adição do Canvas em outubro de 2024.

O código do ChatGPT é confiável?

O ChatGPT pode economizar tempo dos desenvolvedores ao gerar código padrão, reduzindo o esforço manual em tarefas repetitivas. Ele lida facilmente com soluções simples, mas tem dificuldades com programação complexa, às vezes gerando resultados incorretos ou ineficientes.

Embora acelere o desenvolvimento, seu resultado nem sempre é confiável—a supervisão humana é essencial para refinar, depurar e garantir a qualidade do código antes da implementação.

O ChatGPT consegue resolver problemas de programação?

O ChatGPT pode ajudar em problemas de programação, mas suas limitações o tornam pouco confiável para tarefas complexas. Embora forneça respostas rápidas, ele tem dificuldades com soluções mais profundas devido a restrições do próprio modelo.

Onde o ChatGPT deixa a desejar na resolução de problemas:

• Limite de conhecimento: Não tem acesso a novos frameworks, bibliotecas e atualizações.
• Contexto de múltiplos arquivos: Não consegue acompanhar dependências entre vários arquivos ou grandes bases de código.
• Memória de longo prazo: Perde o contexto em interações prolongadas, causando inconsistências.
• Sem execução ou validação: Gera código, mas não pode executar nem verificar sua precisão.
• Limitações de lógica e raciocínio: Tem dificuldades com complexidade algorítmica e decisões em nível de sistema.

Embora o ChatGPT seja ótimo para correções rápidas, ele exige supervisão humana para qualquer coisa além da resolução básica de problemas.

Como programar com o ChatGPT

O ChatGPT é um assistente de programação poderoso, mas para usá-lo de forma eficaz é preciso seguir boas práticas. Ele pode ajudar na geração de código, depuração, otimização, aprendizado e automação de fluxos de trabalho. Veja como os desenvolvedores podem aproveitar ao máximo o ChatGPT.

1. Gerando código de forma eficiente

O ChatGPT pode criar funções, endpoints de API, consultas a banco de dados e mais. Para obter melhores resultados:

• Seja específico nos comandos – Em vez de “Escreva uma função de login”, peça “Escreva uma função de login segura em Python usando bcrypt e autenticação JWT.”
• Peça explicações – Pergunte “Explique esta função linha por linha” para entender a lógica do código gerado pela IA.
• Itere e refine – Continue com “Deixe esta função mais eficiente” ou “Refatore isso usando convenções Pythonicas.”

2. Depuração e correção de erros

O ChatGPT pode analisar códigos com erro, sugerir correções e explicar mensagens de erro.

• Forneça a mensagem de erro completa – A IA só consegue depurar de forma eficaz quando sabe qual é o problema.
• Use depuração passo a passo – Pergunte “O que há de errado com esta função?” seguido de “Como posso corrigir este erro?”
• Verifique as correções da IA – A IA pode sugerir soluções incorretas, então sempre teste as respostas.

3. Automatizando tarefas repetitivas

Os desenvolvedores podem usar o ChatGPT para gerar scripts de manipulação de arquivos, processamento de dados e automação de fluxos de trabalho.

• Peça scripts de linha de comando – “Escreva um script Bash para renomear todos os arquivos de uma pasta.”
• Gere casos de teste – “Escreva testes unitários para esta função usando Jest.”
• Crie consultas SQL – “Gere uma consulta SQL para buscar os 10 principais clientes por receita.”

4. Entendendo e implementando boas práticas de segurança

A IA pode ajudar desenvolvedores a escrever códigos mais seguros seguindo as melhores práticas do setor.

• Verifique vulnerabilidades – “Esta função tem algum risco de segurança?”
• Melhore a autenticação – “Implemente autenticação OAuth2 para esta API.”
• Faça a sanitização de entradas – “Como posso evitar SQL injection nesta consulta?”

5. Aprendendo novas tecnologias e boas práticas

O ChatGPT funciona como um tutor sob demanda para aprender novas linguagens de programação, frameworks e bibliotecas.

• Entenda novos conceitos – “Explique como funcionam closures em JavaScript.”
• Veja exemplos de sintaxe – “Mostre como criar uma API REST no FastAPI.”
• Aprenda padrões de projeto – “Explique o padrão Singleton com um exemplo em Python.”

Coisas legais que você pode fazer com o ChatGPT na programação

O ChatGPT evoluiu além de gerar trechos simples de código; agora oferece recursos avançados que melhoram significativamente a experiência de programação. Veja algumas formas inovadoras de usar o ChatGPT para tarefas de programação mais sofisticadas:

1. Implantar modelos GPT personalizados para necessidades específicas de programação

Desenvolvedores podem criar modelos GPT personalizados para linguagens, frameworks ou estilos de código específicos. Essa personalização garante aderência às melhores práticas e consistência entre projetos.

2. Usar o recurso Canvas para edição interativa de código

O Canvas no ChatGPT oferece um ambiente interativo onde desenvolvedores podem gerar, editar e iterar código diretamente na interface de chat. Essa integração facilita o desenvolvimento ao permitir modificações em tempo real e feedback imediato.

3. Aproveitar modelos avançados de raciocínio para resolver problemas complexos

Os modelos avançados de raciocínio da OpenAI, como o o1 e o o3, são projetados para enfrentar desafios de programação complexos. Eles aumentam a consistência lógica, reduzem erros e fornecem soluções sofisticadas para design de algoritmos, depuração e orientação de arquitetura de sistemas.

4. Gerar representações visuais com Mermaid.js

O ChatGPT pode criar diagramas Mermaid.js para visualizar arquiteturas de sistemas, fluxos de trabalho e algoritmos. Esses recursos visuais ajudam no planejamento, explicação de sistemas complexos e melhor compreensão das estruturas de código.

5. Criar mockups de UI e conceitos de design com integração DALL·E

Com a integração do DALL·E, o ChatGPT permite que desenvolvedores gerem conteúdos visuais como mockups de interface, diagramas de sistemas e artes conceituais. Esse recurso é especialmente útil para desenvolvimento front-end e planejamento de projetos, oferecendo contexto visual aos projetos de código.

Vale a pena confiar no ChatGPT para programar?

Embora o ChatGPT não possa substituir totalmente desenvolvedores humanos, seu potencial para criar soluções rapidamente faz com que algumas tarefas possam não precisar mais de intervenção humana. Isso pode levar a uma redução na demanda por certos conjuntos de habilidades.

Na programação, o ChatGPT se destaca em gerar código boilerplate, identificar padrões e sugerir otimizações com grande rapidez. Ele automatiza tarefas repetitivas, permitindo que os engenheiros foquem em responsabilidades mais estratégicas e inovadoras.

À medida que a tecnologia evolui, engenheiros de software que se adaptam e orientam essas ferramentas vão definir tanto suas futuras aplicações quanto o impacto no setor.

Implemente modelos da OpenAI em pipelines DevOps

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Ao delegar tarefas repetitivas ou demoradas para a IA, seus desenvolvedores podem focar nos aspectos mais criativos e complexos da engenharia de software.

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Perguntas frequentes

1. Quais são as principais limitações do ChatGPT em comparação com um desenvolvedor humano?

As principais limitações do ChatGPT em relação a um desenvolvedor humano são a falta de raciocínio profundo, a incapacidade de manter o contexto de projetos de longo prazo e a ausência de experiência prática em programação. Ele não consegue tomar decisões de arquitetura ou depurar casos imprevisíveis como um desenvolvedor experiente.

2. O ChatGPT pode aprender com meu código existente para melhorar suas sugestões?

O ChatGPT não aprende automaticamente com seu código existente, mas você pode fornecer arquivos ou contexto relevantes usando ferramentas como embeddings, GPTs personalizados ou APIs para tornar as respostas mais adequadas. Essa contextualização é temporária e não altera o treinamento do modelo.

3. O ChatGPT oferece suporte a programação em linguagens de nicho ou menos populares?

Sim, o ChatGPT oferece suporte a linguagens de programação de nicho ou menos populares, mas a qualidade das respostas pode variar. Ele tem melhor desempenho com linguagens amplamente utilizadas, como Python, JavaScript e Java, que possuem mais dados de treinamento.

4. Existe uma forma de treinar ou ajustar o ChatGPT para um stack tecnológico ou projeto específico?

Sim, é possível ajustar modelos GPT usando a API da OpenAI ou utilizar ferramentas como GPTs personalizados e chamadas de função para alinhar o modelo ao seu stack tecnológico ou lógica de negócio. No entanto, o ajuste exige dados de treinamento selecionados e não é instantâneo.

5. As equipes podem usar o ChatGPT de forma colaborativa em tempo real durante revisões de código ou planejamento de sprints?

O ChatGPT não oferece colaboração em tempo real de forma nativa, mas as equipes podem integrá-lo a plataformas como Slack, GitHub ou Notion para auxiliar em revisões de código e planejamento de forma assíncrona. Para colaboração ao vivo, algumas equipes utilizam agentes integrados por meio de ferramentas como o Botpress.