Chat de IA para developers

Para programadores, um chat com IA funciona como um método de «rubber ducking» interativo: analisa código desconhecido, sugere onde pode estar um erro, cria testes e redige a documentação que ninguém quer escrever. Não substitui a leitura nem a execução do código. O ChatG é gratuito com um limite diário de mensagens, apresenta código em blocos destacados com botão de cópia e guarda o histórico no seu próprio navegador. Eis os fluxos de trabalho mais vantajosos, cada um com um prompt pronto a abrir no chat.

Compreender e corrigir código

Cole apenas o código relevante e inclua versões, mensagens de erro e o que já tentou fazer.

Explicar código desconhecido

Ficou responsável por um módulo sem comentários? Peça uma explicação e a lista de casos extremos não contemplados.

Explica o que faz esta função em [linguagem], linha a linha nos pontos mais importantes. De seguida, lista os casos extremos que não são tratados e eventuais problemas de desempenho: [colar código]

Experimente este prompt no chat ou utilize o Assistente de Código.

Depurar um erro com hipóteses ordenadas

Pedir causas prováveis por ordem de relevância e formas de confirmação transforma palpites numa investigação rápida.

Estou a obter este erro no meu projeto em [linguagem ou framework]: [colar mensagem de erro e stack trace]. Eis o código relevante: [colar código]. Explica a causa provável, ordena as possíveis soluções da mais para a menos provável e indica o que devo registar nos logs para confirmar.

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Escrever testes unitários

Os testes são ideais para rascunhos de IA, pois podem ser executados de imediato para verificar falhas.

Escreve testes unitários para a função abaixo usando [framework de testes]. Cobre o caso normal, casos extremos (input vazio, input muito grande, tipos inválidos) e um caso de falha. Usa nomes de testes descritivos: [colar função]

Experimente este prompt no chat.

Obter uma segunda revisão de um diff

Antes de pedir a um colega, deixe o chat detetar falhas óbvias para que a revisão humana se foque na arquitetura.

Revê esta alteração de código como um programador sénior de [linguagem]. Aponta bugs, problemas de segurança e de legibilidade, ordenados por gravidade. Sugere alterações concretas e indica quais os comentários que são opcionais: [colar diff]

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Criar queries, documentação e novas competências

O chat também é útil para as pequenas tarefas paralelas à programação que quebram a concentração.

Escrever uma query SQL a partir de um esquema

Partilhe a estrutura das tabelas, nunca os dados reais, e peça uma explicação que possa verificar.

Escreve uma query em [dialeto SQL] que devolva [descrever resultado] a partir destas tabelas: [esquemas das tabelas]. Explica cada cláusula brevemente e refere se algum índice seria útil.

Experimente este prompt no chat.

Rascunhar documentação

Defina o público-alvo e a estrutura pretendida para obter uma secção de README pronta a rever.

Escreve uma secção de README para o [nome do projeto] a explicar a instalação, a configuração via [método de configuração] e um exemplo mínimo de utilização. Público-alvo: programadores que conhecem [linguagem], mas não este projeto. Usa títulos em Markdown e blocos de código.

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Aprender uma nova linguagem comparando-a com uma conhecida

Exemplos lado a lado ajudam a ignorar o básico e a focar diretamente nas diferenças essenciais.

Domino [linguagem que conheço] e estou a aprender [nova linguagem]. Mostra-me a equivalência destes conceitos: [listar conceitos, ex.: tratamento de erros, código assíncrono, pacotes]. Usa exemplos curtos de código lado a lado e destaca as armadilhas comuns para quem vem de [linguagem que conheço].

Comece a aprender no chat ou selecione o assistente Coder para uma sessão mais aprofundada.

Planear uma refatorização em passos seguros

Grandes refatorizações falham se o código ficar inoperacional durante dias. Peça um plano em que cada etapa mantenha o sistema funcional.

Quero refatorizar o [componente ou módulo] para [objetivo, ex.: remover um objeto de estado global partilhado]. Eis a estrutura atual: [descrever ou colar]. Propõe um plano passo a passo em que o código continue funcional após cada etapa e indica quais os testes que devo adicionar primeiro.

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Dicas para obter melhores resultados

• Especifique versões e restrições. A versão da linguagem, a framework, o runtime e restrições como «sem novas dependências» alteram completamente a resposta ideal.
• Forneça um exemplo mínimo. Um pequeno excerto que reproduza o problema é melhor do que um ficheiro inteiro e evita expor código irrelevante no chat.
• Peça a fundamentação. Instruções como «Explica por que razão isto resolve o problema» tornam respostas incorretas muito mais fáceis de identificar.
• Partilhe o resultado obtido. Cole o novo erro após tentar uma correção; a sugestão seguinte costuma ser consideravelmente mais precisa.

O que evitar

• Colar dados confidenciais. Remova chaves de API, palavras-passe, tokens, strings de ligação, dados de clientes e tudo o que conste de ficheiros .env. As mensagens são enviadas para um serviço de processamento de IA para gerar respostas.
• Infringir as regras da sua empresa. Muitas organizações restringem a partilha de código com serviços externos de IA. Confirme as políticas antes de colar código proprietário.
• Executar código sem o ler. O código gerado pode parecer correto e, ainda assim, eliminar ficheiros errados ou ignorar validações. Leia-o, execute-o num ambiente seguro e assegure-se de que os testes passam.
• Instalar pacotes sem verificação prévia. A IA pode sugerir bibliotecas, funções ou opções inexistentes ou descontinuadas. Confirme sempre os nomes e as APIs na documentação oficial antes de proceder a qualquer instalação.
• Ignorar licenças. Se um excerto parecer ter sido copiado de um projeto conhecido, localize a fonte original e verifique a respetiva licença.

Ferramentas, guias e prompts relacionados

• Ferramenta: o Assistente de Código para explicações rápidas, correções e conversões.
• Guias: IA para programação, Privacidade e segurança na IA e Como funcionam os chatbots de IA.
• Coleções de prompts: prompts de programação e prompts de produtividade.