Sou desenvolvedor há alguns anos, mas só depois do lançamento da IA ​​é que pude começar a criar aplicativos. Minha primeira língua que aprendi foi visual basic. Nunca peguei o jeito, nada era básico. O próximo foi C , ainda nada estava somando, mesmo com os dois sinais de mais. Em minha defesa, eu não tinha computador para aprender e era ensinado em um quadro branco.

A descoberta

Eu uso LLMs há um bom tempo, pelo menos desde que a primeira versão do GPT4 foi lançada. Eu tinha acabado de aprender o desenvolvimento de blockchain com Solidity e consegui um emprego em uma agência de software. E foi então que o GPT4 foi lançado. No começo eu estava apenas fazendo perguntas gerais. Então comecei a usá-lo para codificar, testando com algum código do Solidity.

Funcionou muito bem e foi aí que minha centelha para usar IA para codificar acendeu. Na época, eu trabalhava em uma agência de software e conseguimos um cliente que queria um script que comprasse NFTs automaticamente em um mercado Solana abaixo de um determinado preço. Fiz todo o projeto com GPT4.

A ideia do aplicativo

Quando Claude foi lançado, fiquei cético e decidi esperar um pouco, enquanto brincava com os modelos gratuitos.

Eventualmente, peguei o jeito e decidi me inscrever. Depois de um tempo, Claude Opus se tornou meu modelo favorito, usando-o para projetos pessoais de codificação e pesquisas gerais. Logo depois, o Soneto Claude 3.5 foi anunciado.

Prédio

Nessa época, tive a ideia de uma extensão vscode que pode expandir os recursos da IA, trazendo-a para o IDE e dando-lhe acesso de gravação e leitura, fornecendo assim contexto em tempo real à IA.

Decidi começar a construir com Claude 3.5 Sonnet. Logo de cara, começamos bem e algumas coisas estavam funcionando. Porém, minutos depois, algo quebrou no código e andei em círculos por cerca de uma hora com o Sonnet, tentando consertar. Fiquei frustrado e voltei para o modelo que conhecia, Opus.

No entanto, logo de cara eu estava corrigindo erro após erro. Mas continuei porque ainda estava acostumado com o Opus e relutava em mudar. Mas depois de brincar com o Opus por cerca de 2 dias, percebi que não havia chegado tão longe quanto com o Sonnet. Então voltei ao Sonnet, busquei a última versão do código que estava funcionando e comecei de novo a partir daí.

Foi nesse ponto que as coisas começaram a se encaixar. Em uma semana, eu tinha um código que poderia pelo menos executar e testar. Quanto mais eu entendia como solicitar, mais rápido conseguia trabalhar com ele.

Desafios

No entanto, nem tudo foi tranquilo. Existem vários casos, mas o mais significativo foi que em determinado momento, como eu também o estava usando para pesquisas e decisões arquitetônicas, sugeriu uma abordagem errada que não era possível com minha configuração. Como não sabia disso, implementei e nos testes não funcionou.

Ao consultar os erros do Sonnet, ele ainda não conseguia entender por que o módulo não estava funcionando. Então fiz mais consultoria para implementação com chatGPT. Também sugeriu a mesma abordagem (que não funcionou), mas me deu uma segunda opção. Peguei o segundo, dei para Claude e pronto! o trem estava se movendo novamente.

O resultado

Resumindo, demorou cerca de 2 meses para chegar a uma aplicação viável. Acabei com mais de 10 módulos, que considero adequados para escalabilidade e depuração.

Com base na minha experiência, percebi que a qualidade da IA ​​atingiu um nível em que você pode implementar e iterar ideias com uma velocidade incrível.

A limitação atual da codificação com IA é que você está limitado a copiar e colar para frente e para trás. O que funciona, mas às vezes, quando há um erro, pode haver uma lacuna no contexto, já que a IA pode não saber como seu projeto atual está configurado no IDE e o erro não está comunicando isso.

Como tanto a IA quanto você não estão cientes, ambos acabam em círculos. Isso é o que estou resolvendo com o codingAGI, trazer IA para o IDE e fazer com que ele configure o ambiente, escreva o código, execute-o e receba o contexto imediato na forma de uma mensagem de sucesso ou de erro, que pode então depurar.

Conclusão

A IA não vai substituir os desenvolvedores. Você ainda precisa avisá-lo e orientá-lo para alcançar o resultado desejado. O que significa conhecer os princípios e padrões de design de software. A diferença será a velocidade. Os desenvolvedores de IA idealizarão, codificarão e enviarão mais rapidamente.

Confira CodingAGI e comece a enviar!