Quão bom é o ChatGPT a escrever código?

Os programadores estão a escrever mais código do que nunca, mas nem todo ele é escrito por humanos. Os chatbots de IA e os assistentes de codificação como o ChatGPT estão a tornar-se um elemento básico no desenvolvimento de software, prometendo uma codificação mais rápida, depuração instantânea e soluções optimizadas. 

Há quem diga que ChatGPT é um fator de mudança, depurando código e tornando o desenvolvimento mais eficiente. Mas, ao contrário de um verdadeiro agente de IA, que pode funcionar de forma autónoma em fluxos de trabalho complexos, ChatGPT continua a depender da intervenção e supervisão do utilizador.

Este artigo analisa o que ChatGPT pode e não pode fazer, pondo à prova as suas capacidades de codificação. É apenas um autocomplete inteligente ou pode ser usado para um desenvolvimento sério em 2025?

O que ChatGPT pode fazer na codificação

ChatGPT é uma poderosa ferramenta de inteligência artificial que pode ser utilizada para escrever código em linguagens de programação como C++, Java e Python. Utiliza o processamento de linguagem natural para compreender as questões colocadas pelos utilizadores e, em seguida, gera partes de código com soluções.

É a melhor ferramenta para gerar código padrão, depurar erros e explicar lógicas complexas. Automatiza tarefas de codificação repetitivas, libertando os programadores da escrita de código padrão.

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

O código de ChatGPTé fiável?

ChatGPT pode poupar tempo aos programadores ao gerar código padrão, reduzindo o esforço manual em tarefas repetitivas. Lida facilmente com soluções de codificação simples, mas tem dificuldades com programação complexa, produzindo por vezes resultados incorrectos ou ineficientes. 

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

Pode o ChatGPT resolver problemas de codificação?

ChatGPT pode ajudar a resolver problemas de codificação, mas as suas limitações tornam-no pouco fiável para tarefas complexas. Embora forneça respostas rápidas, tem dificuldades na resolução de problemas mais profundos devido às restrições inerentes ao modelo.

Onde ChatGPT falha na resolução de problemas:

• Limite de conhecimento: Não tem conhecimento de novas estruturas, bibliotecas e actualizações.
• Contexto de vários ficheiros: Não é possível rastrear dependências em vários arquivos ou grandes bases de código.
• Memória a longo prazo: Perde o contexto durante interações prolongadas, o que leva a inconsistências.
• Sem execução ou validação: Gera código, mas não pode ser executado ou verificar a sua exatidão.
• Limitações da lógica e do raciocínio: Tem dificuldade em lidar com a complexidade dos algoritmos e com as decisões relativas a todo o sistema.

Embora ChatGPT seja ótimo para soluções rápidas, requer supervisão humana para qualquer coisa além da resolução de problemas básicos.

Como codificar com o ChatGPT

ChatGPT é um poderoso assistente de codificação, mas a sua utilização eficaz requer boas práticas. Pode ajudar na geração de código, depuração, otimização, aprendizagem e automatização do fluxo de trabalho. Veja como os desenvolvedores podem tirar o máximo proveito do ChatGPT.

1. Gerar código de forma eficiente

ChatGPT pode criar funções, pontos finais de API, consultas a bases de dados e muito mais. Para obter os melhores resultados:

• Seja específico nos prompts - Em vez de "Escreva uma função de login", pergunte "Escreva uma função de login Python segura usando bcrypt e autenticação JWT".
• Pedir explicações - Pergunte "Explain this function line by line" (Explique esta função linha a linha) para compreender a lógica subjacente ao código gerado pela IA.
• Iterar e aperfeiçoar - Seguir com "Tornar esta função mais eficiente" ou "Refactorizar isto utilizando convenções pitónicas".

2. Depuração e correção de erros

ChatGPT pode analisar código danificado, sugerir correcções e explicar mensagens de erro.

• Fornecer a mensagem de erro completa - a IA só pode depurar eficazmente quando sabe o que está errado.
• Utilizar a depuração passo a passo - Perguntar "O que é que se passa com esta função?" seguido de "Como é que posso corrigir este erro?"
• Verificar as correcções da IA - a IA pode fazer sugestões incorrectas, por isso, teste sempre as suas respostas.

3. Automatização de tarefas repetitivas

Os programadores podem utilizar ChatGPT para gerar scripts para manipulação de ficheiros, processamento de dados e fluxos de trabalho de automatização.

• Pedir scripts CLI - "Escreva um script Bash para renomear todos os ficheiros de uma pasta".
• Gerar casos de teste - "Escrever testes unitários para esta função utilizando Jest".
• Criar consultas SQL - "Gerar uma consulta SQL para obter os 10 principais clientes por receita."

4. Compreender e implementar as melhores práticas de segurança

A IA pode ajudar os programadores a escrever código mais seguro, seguindo as melhores práticas da indústria.

• Verificar vulnerabilidades - "Esta função tem algum risco de segurança?"
• Melhorar a autenticação - "Implementar a autenticação OAuth2 para esta API."
• Sanitizar entradas - "Como posso evitar a injeção de SQL nesta consulta?"

5. Aprender novas tecnologias e boas práticas

ChatGPT é um tutor a pedido para aprender novas linguagens de programação, estruturas e bibliotecas.

• Compreender novos conceitos - "Explicar como funcionam os fechos em JavaScript".
• Obter exemplos de sintaxe - "Mostre-me como criar uma API REST no FastAPI".
• Aprender padrões de conceção - "Explicar o padrão Singleton com um exemplo em Python".

Coisas de Codificação Frias com as quais se pode fazer Chatgpt

ChatGPT evoluiu para além da geração de simples trechos de código; ele agora oferece recursos avançados que melhoram significativamente a experiência de codificação. Aqui estão algumas maneiras inovadoras de aproveitar ChatGPT para tarefas de codificação mais sofisticadas:

1. Implementar modelos GPT personalizados para necessidades de programação específicas

Os desenvolvedores podem criar modelos GPT personalizados, adaptados a linguagens de programação, estruturas ou estilos de codificação específicos. Esta personalização garante a adesão às melhores práticas e a consistência entre projectos.

2. Utilizar a funcionalidade Canvas para edição interactiva de código

A funcionalidade Canvas do ChatGPT proporciona um ambiente interativo onde os programadores podem gerar, editar e iterar o código diretamente na interface de chat. Esta integração perfeita simplifica o processo de desenvolvimento, permitindo modificações em tempo real e feedback imediato.

3. Tirar partido de modelos de raciocínio avançados para a resolução de problemas complexos

Os modelos de raciocínio avançados da OpenAI, como o1 e o3, foram concebidos para enfrentar desafios de codificação complexos. Estes modelos melhoram a consistência lógica, reduzem os erros e fornecem soluções sofisticadas para a conceção de algoritmos complexos, depuração e orientação da arquitetura do sistema.

4. Gerar representações visuais com Mermaid.js

ChatGPT pode produzir diagramas Mermaid.js para visualizar arquitecturas de sistemas, fluxos de trabalho e algoritmos. Estes recursos visuais ajudam no planeamento, explicando sistemas complexos e melhorando a compreensão geral das estruturas de código.

5. Crie maquetes de IU e conceitos de design com a integração DALL-E

Ao integrar-se com o DALL-E, ChatGPT permite aos programadores gerar conteúdo visual, como maquetas de IU, diagramas de design de sistemas e arte concetual. Esta funcionalidade é particularmente benéfica para o desenvolvimento front-end e o planeamento de projectos, fornecendo um contexto visual para projectos de codificação.

Deve confiar no ChatGPT para a codificação?

Embora ChatGPT não possa substituir totalmente os programadores humanos, a sua potencial aplicação para criar soluções rapidamente significa que algumas tarefas podem deixar de necessitar de intervenção humana. Isto poderá levar a uma redução da procura de determinados conjuntos de competências.

Na codificação, ChatGPT é excelente na geração de código padrão, na descoberta de padrões e na sugestão de optimizações com uma velocidade impressionante. Simplifica as tarefas repetitivas, permitindo que os engenheiros se concentrem em responsabilidades mais estratégicas e inovadoras.

À medida que a tecnologia evolui, os engenheiros de software que adaptam e orientam estas ferramentas irão moldar as suas futuras aplicações e o impacto na indústria.

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FAQs

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

As principais limitações do ChatGPT em comparação com um programador humano são a falta de raciocínio profundo, a incapacidade de manter o contexto do projeto a longo prazo e a ausência de experiência de codificação no mundo real. Não pode tomar decisões de arquitetura ou depurar casos extremos imprevisíveis da mesma forma que um programador experiente.

2. ChatGPT pode aprender com a minha base de código atual para melhorar as suas sugestões?

ChatGPT não aprende automaticamente a partir da sua base de código existente, mas pode fornecer ficheiros ou contexto relevantes utilizando ferramentas como embeddings, GPTs personalizados ou APIs para tornar as suas respostas mais personalizadas. Essa contextualização é temporária e não altera o treinamento do modelo.

3. ChatGPT suporta a codificação em linguagens de programação de nicho ou menos populares?

Sim, ChatGPT suporta codificação em linguagens de programação de nicho ou menos populares, mas a qualidade da saída pode ser inconsistente. Ele tem melhor desempenho com linguagens amplamente usadas, como Python, JavaScript e Java, que têm mais dados de treinamento.

4. Existe uma forma de treinar ou afinar ChatGPT para uma stack de tecnologia ou projeto específico?

Sim, é possível ajustar os modelos GPT usando a API da OpenAIou usar ferramentas como GPTs personalizados e chamadas de função para alinhar o modelo com sua stack tecnologia ou lógica de negócios. No entanto, o ajuste fino requer dados de treinamento selecionados e não é instantâneo.

5. As equipas podem utilizar ChatGPT de forma colaborativa em tempo real durante as revisões de código ou o planeamento de sprints?

ChatGPT não suporta colaboração nativa em tempo real, mas as equipas podem integrá-lo em plataformas como Slack, GitHub ou o Notion para ajudar nas revisões de código e no planeamento de forma assíncrona. Para colaboração em tempo real, algumas equipas utilizam agentes incorporados através de ferramentas como o Botpress.