Geração de código e assistência ao desenvolvimento com LLMs

Introdução

Os modelos de linguagem podem ser usados para gerar código e auxiliar os desenvolvedores no dia a dia. Este tutorial explora as diferentes formas de implementar esses recursos com LLMs.

Tipos de assistência ao desenvolvimento

1. Geração de código

Geração de funções
Geração de classes
Geração de testes
Geração de documentação
Geração de código boilerplate

2. Refatoração e otimização

Refatoração de código
Otimização de desempenho
Correção de bugs
Melhoria da legibilidade
Modernização do código

3. Assistência ao design

Sugestões de arquitetura
Boas práticas
Padrões de projeto
Otimizações algorítmicas
Segurança e desempenho

Implementação

1. Gerador de código

from openai import OpenAI
import json
from typing import List, Dict, Any
import numpy as np

class CodeGenerator:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key)
    
    def generate_code(self, requirements: Dict[str, Any], 
                     language: str = "python") -> Dict[str, Any]:
        prompt = self._create_generation_prompt(requirements, language)
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Tu es un expert en génération de code."},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.3
        )
        
        return json.loads(response.choices[0].message.content)
    
    def _create_generation_prompt(self, requirements: Dict[str, Any], 
                                language: str) -> str:
        return f"""
        Génère du code en {language} selon les exigences suivantes :
        
        Exigences : {json.dumps(requirements, indent=2)}
        
        Fournis :
        1. Le code généré
        2. Les explications
        3. Les tests unitaires
        4. La documentation
        
        Réponds au format JSON.
        """