J\u00e1 se perguntou como as pessoas que constroem as ferramentas que usamos todos os dias est\u00e3o aproveitando a IA no pr\u00f3prio trabalho delas? Bem, Stephen Toups e David Fowler da equipe .NET da Microsoft recentemente levantaram a cortina sobre exatamente isso. Em uma apresenta\u00e7\u00e3o franca, esses desenvolvedores compartilharam exemplos reais de como est\u00e3o usando GitHub Copilot, ChatGPT e outras ferramentas de IA – n\u00e3o para demos chamativos ou material de marketing, mas para trabalho de desenvolvimento real no pr\u00f3prio .NET.<\/p>\n\n\n\n
O que \u00e9 refrescante na abordagem deles \u00e9 a honestidade. Eles n\u00e3o est\u00e3o afirmando que a IA vai substituir desenvolvedores ou resolver todos os problemas. Em vez disso, eles mostram como a IA se tornou uma ferramenta pr\u00e1tica no kit de ferramentas deles para tudo, desde brainstorming de solu\u00e7\u00f5es at\u00e9 automatizar tarefas chatas de documenta\u00e7\u00e3o. Desde resolver bugs de uma d\u00e9cada at\u00e9 otimizar performance e gerar milhares de linhas de documenta\u00e7\u00e3o, os exemplos deles oferecem uma vis\u00e3o realista de onde ferramentas de IA realmente agregam valor no desenvolvimento profissional de software.<\/p>\n\n\n\n
Se voc\u00ea tem curiosidade sobre como integrar praticamente IA no seu fluxo de desenvolvimento al\u00e9m de completar c\u00f3digo b\u00e1sico, vale a pena conferir.<\/p>\n\n\n\n
O grande destaque foi David Fowler usando IA para resolver um problema de mem\u00f3ria do Kestrel que existia h\u00e1 uma d\u00e9cada e causava erros de falta de mem\u00f3ria. Em vez de buscar uma solu\u00e7\u00e3o r\u00e1pida, ele usou o ChatGPT para fazer brainstorming de diferentes abordagens – tratando essencialmente como um problema de mini garbage collector. A IA gerou quatro solu\u00e7\u00f5es potenciais em segundos, ajudando-o a iterar atrav\u00e9s de ideias muito mais r\u00e1pido que m\u00e9todos tradicionais. Isso eventualmente levou a uma implementa\u00e7\u00e3o pronta para produ\u00e7\u00e3o que agora est\u00e1 indo para a branch principal.<\/p>\n\n\n\n
Stephen Toups compartilhou algumas vit\u00f3rias impressionantes usando IA para otimizar o engine regex do .NET. Ap\u00f3s fornecer exemplos espec\u00edficos e prompts concretos, o Copilot sugeriu otimizar lookaheads – algo que havia sido previamente ignorado. Isso resultou em uma melhoria de performance de 10x para padr\u00f5es regex usados em parsing de declara\u00e7\u00f5es SQL. Ele tamb\u00e9m usou IA para implementar o novo m\u00e9todo shuffle do LINQ, onde o Copilot sugeriu reservoir sampling para melhor performance.<\/p>\n\n\n\n
Uma das aplica\u00e7\u00f5es mais pr\u00e1ticas foi usar IA para lidar com as coisas chatas mas necess\u00e1rias. Stephen usou o Copilot para gerar coment\u00e1rios XML para 3.000 linhas de c\u00f3digo cr\u00edptico do interpretador regex de 2003. Para a biblioteca Model Context Protocol, a IA gerou 6.000 linhas de coment\u00e1rios de documenta\u00e7\u00e3o, que Stephen depois editou para 4.000 linhas – economizando dias de trabalho e resolvendo o temido problema da p\u00e1gina em branco.<\/p>\n\n\n\n
Os exemplos de debugging foram bem convincentes. Stephen colou um email sobre vazamento de mem\u00f3ria no System.IO.Pipes no Copilot, e ele identificou o problema exato e localiza\u00e7\u00e3o em cerca de 45 segundos. Embora as solu\u00e7\u00f5es propostas pela IA n\u00e3o fossem perfeitas, ela o apontou na dire\u00e7\u00e3o certa para uma corre\u00e7\u00e3o r\u00e1pida. Eles tamb\u00e9m mostraram o Copilot Agent criando um pull request completo para corrigir um issue da equipe de networking em apenas alguns minutos.<\/p>\n\n\n\n
David demonstrou o Copilot em Agent Mode ao vivo no palco, adicionando propriedades a m\u00faltiplos recursos Azure no projeto Aspire. A IA escaneou a base de c\u00f3digo, identificou o que precisava ser feito, e fez mudan\u00e7as em seis arquivos diferentes incluindo adicionar coment\u00e1rios obrigat\u00f3rios. Ela at\u00e9 gerou a descri\u00e7\u00e3o do pull request e revisou seu pr\u00f3prio trabalho.<\/p>\n\n\n\n
Ambos os desenvolvedores enfatizaram que a IA funciona melhor quando voc\u00ea tem algum contexto sobre a \u00e1rea do problema e a usa para trocar ideias ao inv\u00e9s de apenas completar c\u00f3digo. Eles veem a IA como transformando desenvolvedores em “desenvolvedores 10x” ao automatizar as tarefas triviais que eles sabem fazer mas n\u00e3o querem fazer, liberando tempo para resolu\u00e7\u00e3o de problemas mais criativa.<\/p>\n\n\n\n
Confira o v\u00eddeo:<\/p>\n\n\n