O processo de produção e revisão de códigos, frequentemente, por conta da escala dos projetos, é uma tarefa altamente minuciosa e que, pelo volume de linhas, pode deixar passar pequenos erros que comprometem todo o resultado. Por isso, a Globant, desenvolvedora de soluções, criou uma solução que torna esse processo mais eficiente e prático. Trata-se do Augmented Coding, que utiliza inteligência artificial e machine learning para ajudar desenvolvedores na revisão de códigos.
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A solução oferece um conjunto de ferramentas e funcionalidades que ajudam profissionais de tecnologia a ter um código mais coeso e livre de erros, além de garantir melhores práticas de legado e compliance do projeto. Segundo a Globant, o Augmented Coding reduz o tempo de complementação/revisão de código em 17%, além de diminuir erros em 46%.
A aplicação utiliza algoritmo Ad-hoc, que se adapta à realidade com a qual os profissionais estão interagindo e se concentra especificamente na tarefa a ser resolvida. A Globant afirma que essa solução é ideal para lidar com velocidade de desenvolvimento e boas práticas.
Como funciona
O Augmented Coding pode ainda ser implantado na nuvem ou onde o desenvolvedor estiver, mantendo o código privado e isolado do tráfego externo e é compatível com linguagens como Java, Javascript, C# e Python. O Augmented Coding possui três ferramentas principais:
- Pesquisa de código semântico: ajudando principalmente projetos maiores, com muitas linhas, ou no onboarding de novos programadores, essa funcionalidade permite fazer buscas em linguagem natural, sem necessidade de palavras-chave específicas. O desenvolvedor pode explorar repositórios usando suas próprias palavras, apenas descrevendo a função desejada, as linhas de código correspondentes são obtidas. Por exemplo, pode fazer uma busca por “list comprehension”, encontrando resultados compatíveis em todas as linguagens e repositórios do Web App ou IDE.
- Preenchimento automático de código: é diferente de funcionalidades que estão no mercado há algum tempo, que completam linhas com base em sintaxe de linguagem e propriedades do projeto, sem haver necessariamente entendimento de contexto. Segundo a desenvolvedora, o preenchimento automático é baseado em deep learning e a IA entende o contexto do projeto, completando o código de forma semântica.
- Documentação automática de código: ferramenta que transforma o código em descrições em linguagem natural de qual é sua funcionalidade, para documentação.
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