Engenharia de Software

Visão geral

A engenharia de software assistida por IA refere-se ao uso de aprendizado de máquina (machine learning) — especialmente Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) modernos — para apoiar fluxos de trabalho de desenvolvedores, como geração de código, revisão de código, testes, depuração, documentação e migração. Os produtos mais visíveis são copilotos dentro de IDEs e ferramentas de desenvolvedor baseadas em chat, mas as capacidades subjacentes também impulsionam automação de CI, resposta a incidentes e ferramentas de confiabilidade.

Este domínio tem requisitos excepcionalmente rigorosos em comparação com muitas outras aplicações de IA:

  • A correção é binária em muitos contextos: o código compila ou não; um teste passa ou falha.
  • Pequenos erros podem ser catastróficos: falhas de segurança, perda de dados, incidentes de disponibilidade.
  • As saídas devem se integrar com sistemas existentes: guias de estilo, ferramentas de build, gerenciamento de dependências e convenções da equipe.
  • A confiança é central: desenvolvedores adotam ferramentas que ajudam de forma previsível e abandonam ferramentas que são ruidosas, inseguras ou inconsistentes.

A IA agrega mais valor quando é tratada como um assistente probabilístico cercado por verificação determinística — compiladores, linters, testes, analisadores estáticos e revisão de código.

O que a IA pode fazer para desenvolvedores

Geração e completamento de código

O completamento de código baseado em LLM prevê os próximos tokens dado o contexto ao redor (arquivo atual, símbolos importados, código próximo e, às vezes, contexto do repositório). Ele é eficaz para:

  • Boilerplate (classes de dados, clientes de API, flags de CLI)
  • Padrões comuns (handlers CRUD, serialização)
  • Uso idiomático de frameworks (quando presente nos dados de treinamento ou recuperado da sua base de código)
  • Traduzir intenção em código (“criar uma requisição HTTP com retentativas e exponential backoff”)

No entanto, código plausível não é o mesmo que código correto. Ferramentas de alta qualidade combinam geração com fundamentação (grounding) (contexto do repositório) e verificação (compilação/testes).

Refatoração e transformação de código

Modelos podem realizar edições estruturadas:

  • Renomear símbolos em um arquivo ou módulo
  • Extrair funções auxiliares
  • Converter código no estilo callback para async/await
  • Migrar entre APIs (por exemplo, SDK antigo → SDK novo)

A refatoração funciona melhor quando a ferramenta consegue “ver” informações semânticas do servidor de linguagem (Language Server) (AST, tabela de símbolos), em vez de depender apenas de texto bruto.

Documentação e explicação

A IA pode:

  • Rascunhar docstrings e comentários
  • Resumir PRs e diffs
  • Explicar fluxos de código desconhecidos
  • Gerar notas de onboarding

O principal risco é explicações confiantes porém incorretas, especialmente quando falta contexto ao modelo (por exemplo, configuração de runtime, feature flags, despacho dinâmico).

Busca de código e perguntas e respostas sobre o repositório

Com embeddings (embeddings) e recuperação (retrieval), ferramentas podem responder a perguntas como:

  • “Onde o webhook de cobrança é validado?”
  • “Quais serviços chamam CreateInvoice?”
  • “Qual é o padrão de feature flags neste repo?”

Esta é uma aplicação comum de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) com Embeddings armazenados em um sistema de Bancos de Dados Vetoriais.

Testes e automação de qualidade

A IA pode ajudar com:

  • Gerar testes unitários a partir de código e especificações
  • Sugerir casos de borda
  • Escrever mocks e fixtures
  • Criar testes baseados em propriedades ou harnesses de fuzzing
  • Triagem de logs de CI com falha e proposição de correções

Testes são onde a confiabilidade pode melhorar dramaticamente, porque fornecem um sinal executável e determinístico.

Fundamentos: por que LLMs funcionam com código (e onde falham)

Código como linguagem (e não como linguagem)

A maioria dos copilotos de desenvolvedor é treinada de forma similar aos LLMs gerais: predição do próximo token usando uma Arquitetura Transformer. Código é altamente estruturado e repetitivo, o que ajuda os modelos a aprender:

  • Padrões de sintaxe e idiomatismos
  • Uso comum de bibliotecas
  • Algoritmos e templates frequentes

Mas a correção de software depende de restrições que nem sempre são locais no texto:

  • Tipos e interfaces entre arquivos
  • Configuração de build e detalhes da plataforma
  • Comportamento em runtime, estado, concorrência e I/O
  • Requisitos de segurança e modelos de ameaça

Como resultado, LLMs podem produzir código que “parece certo”, mas falha na compilação, falha em testes ou introduz bugs sutis.

Treinamento, ajuste fino e seguimento de instruções

Muitos modelos capazes de lidar com código passam por etapas:

  1. Pré-treinamento (pretraining) em grandes corpora contendo código e texto.
  2. Ajuste por instruções (instruction tuning) para que o modelo siga prompts no estilo de desenvolvedor.
  3. Otimização por preferências (preference optimization), muitas vezes via Aprendizado por Reforço a partir de Feedback Humano (RLHF) ou métodos similares, para melhorar a utilidade e reduzir saídas inseguras.

Mesmo com essas etapas, modelos podem alucinar APIs, usar bibliotecas incorretamente ou gerar código inseguro, a menos que sejam fundamentados no contexto real do seu projeto.

Uso de ferramentas: compiladores, testes e linters como “checagens de realidade”

Um insight prático importante é que engenharia de software oferece validadores externos fortes:

  • Parser / formatador
  • Verificador de tipos
  • Compilador
  • Testes unitários e de integração
  • Análise estática (segurança e correção)
  • Runtime em um sandbox

Sistemas modernos usam cada vez mais loops de gerar → checar → reparar, nos quais o modelo propõe uma mudança, as ferramentas a avaliam, e o modelo itera com base em mensagens de erro concretas.

Copilotos: padrões de interação que funcionam

Completamento inline vs chat

  • Completamento inline é melhor para microdecisões: finalizar uma função, escrever um loop, preencher código repetitivo.
  • Chat é melhor para tarefas de múltiplas etapas: “adicionar um novo endpoint e conectá-lo”, “explicar este erro”, “rascunhar testes para estes casos de borda.”

Um copilot robusto frequentemente combina ambos, compartilhando contexto (arquivos, símbolos, saída do terminal) entre eles.

Montagem de contexto (a parte difícil escondida)

A qualidade do modelo depende fortemente de o que você envia como contexto:

  • Arquivo atual e vizinhança do cursor
  • Módulos importados e símbolos referenciados
  • Arquivos relacionados (chamadores/chamados)
  • Logs de build e falhas de testes
  • Convenções do repositório (regras de lint, guias de estilo)
  • Exemplos “golden” (como seu repo faz auth, logging, retries)

Como as janelas de contexto são limitadas, ferramentas de alto desempenho usam recuperação e heurísticas para selecionar os trechos mais relevantes. RAG é comum, mas precisa ser feito com cuidado para evitar recuperar exemplos desatualizados ou enganosos.

Saída estruturada e edição baseada em diff

Para mudanças na base de código, costuma ser mais seguro pedir ao modelo:

  • Um diff unificado (para que as mudanças fiquem explícitas e revisáveis)
  • Uma lista de arquivos a editar
  • JSON verificável por máquina (ao orquestrar ferramentas)

Isso reduz ambiguidade em comparação com a geração “aqui está o novo conteúdo do arquivo”.

Testes com IA: padrões práticos

Geração de testes unitários (com verificação)

A IA pode rascunhar testes, mas as equipes devem tratá-los como pontos de partida e confiar na execução para confirmar valor. Um fluxo prático:

  1. Gerar testes com base no contrato da função (docstring/especificação).
  2. Executar testes; corrigir erros de compilação/importação.
  3. Adicionar casos de borda que o modelo deixou passar.
  4. Usar teste por mutação (mutation testing) para avaliar se os testes realmente capturam bugs.

Exemplo: gerando testes para uma função Python

Suponha que você tenha uma função:

def normalize_username(name: str) -> str:
    """
    Normalize a username:
    - trim whitespace
    - lowercase
    - collapse internal whitespace to a single underscore
    - must be 3..20 chars after normalization, else raise ValueError
    """
    import re
    s = name.strip().lower()
    s = re.sub(r"\s+", "_", s)
    if not (3 <= len(s) <= 20):
        raise ValueError("invalid length")
    return s

Um bom prompt de IA para geração de testes é explícito sobre oráculos e casos de borda:

  • “Write pytest tests for normalize_username.”
  • “Include boundary lengths 2/3 and 20/21.”
  • “Include whitespace collapsing and casing.”
  • “Avoid testing implementation details; test behavior.”

Um conjunto de testes candidato:

import pytest
from mypkg.users import normalize_username

@pytest.mark.parametrize("raw,expected", [
    (" Alice ", "alice"),
    ("ALICE", "alice"),
    ("a  b   c", "a_b_c"),
    ("\tJohn\nDoe  ", "john_doe"),
])
def test_normalize_username_happy_path(raw, expected):
    assert normalize_username(raw) == expected

@pytest.mark.parametrize("raw", [
    "ab",                 # too short
    "a" * 21,             # too long
    "  " + "a" * 21 + " ",# too long after trimming
])
def test_normalize_username_invalid_length(raw):
    with pytest.raises(ValueError):
        normalize_username(raw)

def test_normalize_username_length_boundaries():
    assert normalize_username("abc") == "abc"
    assert normalize_username("a" * 20) == "a" * 20
    with pytest.raises(ValueError):
        normalize_username("ab")
    with pytest.raises(ValueError):
        normalize_username("a" * 21)

Isso se torna mais confiável quando combinado com execução automática em CI e reparo iterativo se importações ou suposições estiverem erradas.

Testes baseados em propriedades e auxílio em fuzzing

Modelos podem sugerir invariantes (“a normalização é idempotente”) e gerar testes baseados em propriedades. Por exemplo, idempotência:

from hypothesis import given, strategies as st
from mypkg.users import normalize_username

@given(st.text(min_size=1, max_size=50))
def test_idempotent(raw):
    try:
        once = normalize_username(raw)
    except ValueError:
        return
    assert normalize_username(once) == once

Aqui, a execução determinística fornece garantias mais fortes do que uma geração puramente baseada em exemplos.

Seleção e manutenção de testes

A IA também pode ajudar com as partes entediante, porém caras de testes:

  • Atualizar snapshots após mudanças intencionais de UI (com revisão)
  • Explicar testes flaky e sugerir táticas de estabilização
  • Mapear um teste com falha para prováveis mudanças recentes usando histórico do git e stack traces

Confiabilidade: tornando ferramentas de desenvolvedor com IA confiáveis

Modos de falha comuns

  1. APIs alucinadas: métodos ou flags que não existem.
  2. Bugs lógicos sutis: off-by-one, tratamento incorreto de bordas, suposições erradas.
  3. Problemas de segurança: vulnerabilidades de injeção, desserialização insegura, uso fraco de criptografia.
  4. Erros de concorrência e async: condições de corrida, deadlocks, awaits esquecidos.
  5. Refatorações excessivamente confiantes: mudanças de comportamento disfarçadas de “limpezas”.
  6. Riscos de licença e proveniência: saídas muito semelhantes a código protegido por direitos autorais (varia por jurisdição e política).
  7. Vazamento de dados: código sensível ou segredos enviados a um endpoint de modelo de terceiros ou expostos em logs.

Avaliação: além de “parece correto?”

Uma avaliação robusta é multicamadas (veja também Avaliação de Modelos):

  • Validade sintática: faz parse, formata.
  • Correção de tipos: tipagem estática (TypeScript, Rust, Java, mypy).
  • Sucesso de compilação: build limpo.
  • Correção comportamental: passa em testes unitários/de integração.
  • Segurança contra regressões: não quebra testes não relacionados.
  • Postura de segurança: scanners estáticos de segurança, checagens de dependências.
  • Experiência do desenvolvedor: taxa de aceitação, distância de edição após a sugestão, tempo até merge, avaliações subjetivas.

Benchmarks offline (por exemplo, pequenos puzzles de programação) são úteis, mas podem ser enganosos porque sub-representam a complexidade do mundo real: repositórios grandes, APIs internas, especificações parciais e código em evolução.

Loops de verificação: “gerar, executar, reparar”

Uma arquitetura prática para geração confiável de código é:

  1. O modelo propõe um patch.
  2. O sistema executa:
    • formatação
    • verificação de tipos / build
    • testes direcionados (e depois testes mais amplos)
  3. Se ocorrerem falhas, retroalimentar erros específicos (saída do compilador, assertions falhando).
  4. O modelo propõe um patch revisado.
  5. Repetir com limites de tentativas e fallback para revisão humana.

Isso transforma o modelo de um gerador de tentativa única em um solucionador iterativo de problemas, restringido por sinais determinísticos.

Geração restrita

Para reduzir saídas inválidas, ferramentas podem usar:

  • Decodificação restrita por gramática ou AST para edições estruturadas
  • Geração “fill-in-the-middle” para completar código entre limites conhecidos
  • Saídas somente em diff para evitar reescrita acidental

Esses métodos melhoram a confiabilidade ao reduzir o espaço de erros possíveis.

Segurança e governança para ferramentas de desenvolvedor com IA

Modelo de ameaça: por que ferramentas de desenvolvedor são alvos de alto valor

Ferramentas de desenvolvedor têm acesso privilegiado a:

  • código-fonte (frequentemente proprietário)
  • credenciais em variáveis de ambiente
  • endpoints internos
  • pipelines de deployment

Isso as torna atraentes para adversários e exige design cuidadoso, semelhante às preocupações em Cibersegurança.

Os principais riscos incluem:

  • Injeção de prompt via texto não confiável (issues, PRs, logs), levando o modelo a exfiltrar segredos ou agir de forma insegura (veja Injeção de Prompt).
  • Retenção de dados e treinamento em código proprietário sem consentimento.
  • Comprometimento da cadeia de suprimentos se a ferramenta puder modificar dependências ou configuração de CI.

Mitigações práticas

  • Menor privilégio (least privilege): o assistente deve acessar apenas o mínimo de repo/arquivos necessários.
  • Execução em sandbox: executar código/testes gerados em ambientes isolados.
  • Detecção de segredos: varrer prompts e saídas por tokens/chaves; fazer redaction.
  • Allowlist de ações da ferramenta: por exemplo, “pode executar testes”, mas não pode fazer deploy.
  • Portões de aprovação humana para mudanças de alto impacto (infra, auth, pagamentos).
  • Logs de auditoria: registrar ações da ferramenta, prompts (com redaction), diffs e aprovações.
  • Checagens de política e licenciamento integradas ao fluxo.

Opções com preservação de privacidade

Organizações com restrições rigorosas podem usar:

  • Modelos auto-hospedados ou endpoints privados
  • Modelos menores ajustados (fine-tuned) em código interno (com governança)
  • Técnicas como Privacidade Diferencial em pipelines de treinamento (quando apropriado)

A escolha correta depende de requisitos regulatórios, modelo de ameaça e complexidade operacional aceitável.

Adoção prática: o que funciona em equipes reais

Comece com tarefas estreitas e verificáveis

Pontos de partida com alto ROI:

  • Geração de testes para funções existentes
  • Docstrings e documentação interna
  • Resumos de PRs e rascunhos de changelog
  • Pequenas refatorações com verificação por compilador/testes
  • Ferramentas de “explique este log de erro” para oncall

Evite começar com fluxos amplos do tipo “construir uma feature inteira de ponta a ponta” a menos que você tenha processos fortes de avaliação e revisão.

Defina portas de qualidade e responsabilidade

Trate a saída da IA como qualquer outra contribuição:

  • Revisão de código obrigatória
  • CI obrigatório
  • Varredura de segurança obrigatória
  • Responsabilidade clara por merges e rollbacks

Uma norma saudável é: o humano faz o merge, então o humano é responsável.

Construa um ciclo de feedback

Sinais úteis:

  • Quando sugestões são aceitas vs editadas pesadamente
  • Tipos de falhas (alucinações de API, incompatibilidades de estilo, casos de borda ausentes)
  • Tempo economizado (medir com cuidado; evitar métricas de vaidade)

Esses dados orientam melhorias de prompt, ajuste de recuperação e seleção de modelo.

Direções emergentes

  • Fluxos de trabalho de desenvolvedor agentivos (agentic): sistemas de múltiplas etapas que podem buscar, editar, executar testes e propor PRs (com permissões estritas e revisão).
  • Fundamentação mais forte na semântica do repo: integração mais profunda com servidores de linguagem, grafos de build e análise de dependências.
  • Métodos formais + LLMs: combinar assistentes de prova, model checking ou execução simbólica com geração para maior garantia em código crítico.
  • Avaliação contínua em CI: tratar codificação assistida por IA como uma feature com testes de regressão, e não como um produto estático.

Resumo

A IA está mudando a engenharia de software ao tornar mais rápido rascunhar código, navegar por bases de código grandes, gerar testes e automatizar tarefas rotineiras de desenvolvimento. Mas sistemas de IA são inerentemente probabilísticos: podem ser impressionantemente produtivos e, ao mesmo tempo, não confiáveis de formas sutis.

As ferramentas de desenvolvedor mais bem-sucedidas, portanto, combinam:

  • LLMs para geração e raciocínio
  • RAG e busca semântica para fundamentação específica do projeto
  • Verificação determinística (builds, testes, linters, scanners)
  • Segurança e governança (menor privilégio, sandboxing, auditabilidade)
  • Revisão humana e responsabilização clara

Na prática, o caminho para uma IA confiável em engenharia de software não é “substituir o desenvolvedor”, mas integração estreita das sugestões de IA com a maquinaria de confiabilidade existente na entrega moderna de software.