O código gerado por IA deve ser considerado um "primeiro rascunho", e não um "rascunho final"! No blog de @addyosmani, líder de engenharia do Google Chrome, o ponto é muito claro: o código gerado por IA deve ser considerado um "primeiro rascunho" e não uma "versão final", e a IA deve ser tratada como "um estagiário diligente, porém inexperiente". Osmani argumenta que o código gerado por IA muitas vezes parece perfeito, mas carece de uma compreensão profunda do contexto e da apreensão do significado pretendido. Portanto, devemos tratar o código de IA como trataríamos o código de um desenvolvedor júnior ou estagiário: • Pode ser usado para melhorar a velocidade: deixe-o escrever código repetitivo e realizar tarefas manuais tediosas. • Nunca terceirize o processo de “leitura” e “compreensão”: você pode deixar a IA escrever, mas o texto precisa ser lido e revisado por humanos. Por que isso precisa ser feito? (Riscos potenciais) 1. A desconexão entre intenção e comportamento • Se você não ler e entender o código, você rompe a conexão entre o "comportamento do código" e a "intenção do projeto". • Se houver algum problema com o código e você não o tiver revisado previamente, não saberá por que ele foi escrito dessa forma, e a manutenção se tornará um pesadelo. 2. Atrofia de Habilidades Aceitar cegamente os resultados da IA pode prejudicar o pensamento crítico e a capacidade de depuração dos engenheiros. Como disse um engenheiro: "Se pararmos de validar os resultados da IA, isso não só introduzirá erros imediatos, como também reduzirá sistematicamente a nossa capacidade de encontrar esses erros." 3. Enganoso por "parecer correto": o código de IA geralmente é executado e passa nos testes, mas pode conter falhas lógicas sutis, vulnerabilidades de segurança (como vulnerabilidades de injeção) ou não lidar adequadamente com casos extremos. • Lembre-se: a LLM não publica código ruim; a responsabilidade é da equipe. A responsabilidade sempre recai sobre as pessoas. Conselhos práticos: Como coexistir com a IA Osmani ofereceu algumas sugestões específicas para ajudar as equipes a manter a qualidade do código enquanto aproveitam a IA para melhorar a eficiência: • Estabelecer um mecanismo de "intervenção humana": a IA pode elaborar a primeira versão, mas os humanos devem garantir que o código se comporte conforme o esperado. • Revisão rigorosa de código: Os padrões para revisão de código de IA não devem ser reduzidos, e devem ser ainda mais rigorosos do que os padrões para revisão de código de colegas humanos. • Não se trata apenas de "funcionar": Não basta simplesmente verificar se o código funciona; você também precisa entender como ele funciona. Não incorpore nenhum código que você não entenda. • Utilize ferramentas automatizadas: Embora a revisão humana ainda seja necessária, ferramentas de agentes inteligentes podem ser usadas para automatizar verificações de lint, correspondência de expressões regulares e testes unitários como uma linha de defesa auxiliar. Endereço do blog:
