O Guia Definitivo de 2025 sobre Ferramentas de Programação com IA: O Que é Tendência, O Que é Hype e O Que Vem a Seguir

Ferramenta	Idiomas Suportados	Integração com Editor/Plataforma	Preços (2025)	Atualizações Notáveis de 2025
GitHub Copilot	20+ (Python, JS, TS, Go, Java, C#, C++, etc.)	VS Code, Visual Studio, IDEs JetBrains, Neovim, etc.	Plano gratuito (2 mil sugestões + 50 chats/mês); Pro US$10/mês; Empresarial US$19/mês	Introduziu agente de codificação Copilot para automação de tarefas; IA para revisão de código em PRs do GitHub; Extensão VS Code com código aberto.
Amazon CodeWhisperer	15+ (Python, Java, JS, TS, C#, C/C++, etc.mais linguagens de Infraestrutura como Código)	VS Code, JetBrains (IntelliJ, PyCharm, etc.), Visual Studio (preview), AWS Cloud9, CLI	Grátis para indivíduos (ilimitado, com alguns limites diários); Profissional $19/usuário/mês	Inclui correção de código por IA (auto-correção de vulnerabilidades); Suporte a IaC para CloudFormation, CDK, Terraform; Agora faz parte da plataforma Amazon Q (chat & agentes).
Tabnine	30+ (Python, JS/TS, Java, C#, Ruby, Go, etc.)	Vários IDEs (VS Code, família IntelliJ, Vim/Neovim, etc.)	Dev $9/mês; Enterprise $39/usuário/mês (auto-hospedado disponível)	Lançado AI Chat & Agents (geração de testes, integração com Jira); Integra modelos personalizados (Claude, GPT-4, Mistral); Encerrando antigo plano gratuito para focar em empresas.
Codeium (Windsurf)	20+ (Python, JS/TS, Java, Ruby, Go, PHP, etc.)	VS Code, JetBrains, Vim (plugin) e Windsurf IDE (fork personalizado do VS Code)	Plano gratuito (baseado em créditos; inicialmente autocompletes ilimitados); Plano Pro (anteriormente ~$10/mês, agora incerto)	Introduziu o agente Cascade para múltiplas etapas de edição de código e comandos no terminal; Dramas de aquisição: A OpenAI concordou com a compra de US$ 3 bilhões reuters.com, mas o Google entrou na disputa e licenciou a tecnologia Windsurf por US$ 2,4 bilhões – ressaltando como essa tecnologia está em alta.
Sourcegraph Cody	10+ (Python, Go, JS/TS, Java, C/C++, etc.)	VS Code e JetBrains (extensão), aplicativo no navegador	Grátis para repositórios públicos; Enterprise personalizado (licença Sourcegraph)	Contexto infinito via indexação do código-fonte; Coleta de contexto por agente para buscar automaticamente arquivos relevantes; LLMs avançados (Claude 100k tokens etc.) para responder perguntas de código com consciência do repositório completo.
Replit Ghostwriter	30+ (praticamente qualquer linguagem executável no Replit: Python, JS, C/C++, Java, Ruby, etc.)	IDE online Replit (navegador) e aplicativo móvel Replit	Incluído no Replit Core (US$ 20/mês ou US$ 15/mês anual) replit.com; Plano gratuito com recursos básicos de IA	Adicionados Ghostwriter Agents para construir aplicativos automaticamente a partir de prompts; Depuração de erros em tempo real no chat (auto-correção de erros em tempo de execução); Parceria com o Google para aprimoramentos de modelos (usando GPT-4 e outros, ex.“GPT-4o”).
Cursor (Editor de Código com IA)	Muitos (JS/TS, Python, Go, Java, C#, etc.)	Cursor IDE (aplicativo independente para Mac/Win/Linux baseado no VS Code)	Grátis (limitado: ~2k conclusões + 50 solicitações GPT-4/Claude); Pro $20/mês (500 solicitações rápidas GPT-4/Claude); Business $40/mês (recursos para equipes)	Lançado como um novo editor nativo de IA em 2024; Oferece chat e edições com conhecimento do código (indexa seu repositório para contexto profundo); Modo Agente para alterações em múltiplas etapas (Ctrl+I para implementar tarefas); Pesquisas web integradas (@web) e suporte à visão (contexto de imagem).
OpenAI ChatGPT (mais Code Interpreter)	Muitos (não integrado ao IDE, usado via navegador)	Interface web (ChatGPT), alguns plugins de IDE disponíveis	Grátis (GPT-3.5); ChatGPT Plus $20/mês (GPT-4, beta do Code Interpreter)	Não é um plugin de IDE, mas amplamente utilizado para perguntas e respostas sobre código e geração de código.O Code Interpreter (2023-24) permitiu a execução de código dentro do sandbox do ChatGPT para tarefas de análise e depuração – conectando programação e ciência de dados.

GitHub Copilot foi pioneiro nesse espaço e continua dominando, com mais de 15 milhões de desenvolvedores usando-o até o Build 2025.Ele suporta uma ampla variedade de linguagens e está profundamente integrado aos editores.O principal ponto forte do Copilot é sua completação de código inline fluida, complementada por uma interface de chat com IA (“Copilot Chat”) para explicar código ou gerar blocos maiores sob demanda.Em 2025, o GitHub expandiu significativamente as capacidades do Copilot:

Ferramentas de Programação com IA em 2025: Recursos, Tendências e Opiniões de Especialistas

O cenário do desenvolvimento de software em 2025 está repleto de ferramentas de programação impulsionadas por IA que prometem turbinar a produtividade. De pares programadores de IA que sugerem código em tempo real a bots inteligentes que revisam pull requests, geram documentação, escrevem testes e até conduzem sessões de depuração – as capacidades se expandiram dramaticamente. Neste guia abrangente, vamos explorar todas as principais ferramentas de IA utilizadas em programação nas principais categorias, destacando as suas funcionalidades, linguagens suportadas, preços, pontos fortes e limitações, além de atualizações notáveis de 2025 e opiniões de especialistas.

Seja você curioso para saber como o novo agente do GitHub Copilot pode implementar código para você, como o CodeWhisperer da Amazon se sai em segurança, ou quais IDEs com IA, como Replit Ghostwriter, Cursor ou o AI Assistant da JetBrains, estão liderando o mercado – nós cobrimos tudo. Vamos lá.

Assistentes de Geração de Código com IA (Seus “Pares Programadores de IA”)

Geradores de código com IA funcionam como pares programadores virtuais, autocompletando linhas ou funções com base no contexto e em comandos em linguagem natural. Eles são integrados aos editores para ajudar você a programar mais rápido. Os grandes nomes – GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Codeium (Windsurf) – passaram por grandes avanços em 2025. Veja abaixo uma comparação rápida das principais ferramentas de geração de código:

• Copilot X e Modo Agente: Com base na visão Copilot X de 2023, o GitHub lançou o agente de programação do Copilot. Esse agente vai além das sugestões – ele pode implementar tarefas inteiras de forma autônoma. Desenvolvedores podem atribuir uma issue (requisito de funcionalidade, correção de bug etc.) ao Copilot, e o agente irá configurar um ambiente de desenvolvimento em nuvem, escrever o código e abrir um pull request com as alterações. “Implementar funcionalidades nunca foi tão fácil: basta atribuir uma tarefa ou issue ao Copilot… [ele] se destaca em tarefas de baixa a média complexidade em bases de código bem testadas, desde adicionar funcionalidades e corrigir bugs até ampliar testes e melhorar documentação.” Esse modo agente (codinome Project Padawan) utiliza runners seguros do GitHub Actions para executar tarefas em segundo plano, enviando commits para você. Ainda requer revisão humana para o merge, mas é um divisor de águas na automação de tarefas maçantes de programação. Como disse o DevEx Lead do GitHub na EY: “O agente de programação Copilot está abrindo portas para os desenvolvedores humanos terem sua própria equipe dirigida por agentes… atribuindo tarefas que normalmente desviariam o foco de trabalhos mais profundos.”. (Esse agente avançado está disponível para assinantes Copilot Enterprise e os novos Pro+.)
• Compreensão Aprimorada de Chat e Código: O Copilot Chat ganhou melhor consciência de contexto do seu projeto. No Visual Studio e VS Code, a Microsoft introduziu fluxos do código local (como exemplos de arquivos irmãos, chamadas de funções, etc.), para que as respostas e sugestões do Copilot estejam alinhadas com o contexto real do seu código. Por exemplo, ao sobrescrever um método, o Copilot agora pode buscar automaticamente uma implementação semelhante em uma classe relacionada para orientar sua sugestão. Isso reduz a dissonância nas sugestões da IA que “parecem não ter consciência” do seu código – uma reclamação comum que o Copilot abordou nas atualizações de 2025. Eles também integraram a documentação do Microsoft Learn nas respostas do Copilot para .NET; se o modelo não souber sobre uma nova API, ele pode buscar informações na documentação do MS Learn para fornecer orientações atualizadas.
• Copilot para Pull Requests (Revisões de Código): (Mais sobre isso na seção Revisão de Código.) No final de 2024, o GitHub começou a disponibilizar em prévia o Copilot Code Review, um revisor de IA que pode ser solicitado em pull requests. Em 2025, isso se tornou mais robusto e até disponível em dispositivos móveis. Ele deixa comentários de revisão gerados por IA nas diferenças do seu PR, geralmente com sugestões de correção com um clique. Isso ajuda a identificar problemas enquanto se espera pelos revisores humanos. Frank X. Shaw, da Microsoft, observou que “recursos como o modo de agente e a revisão de código estão otimizando a forma como [os desenvolvedores] codificam, testam, fazem deploy e solucionam problemas.”.
• Código Aberto e Extensões: A Microsoft anunciou que abrirá o código-fonte da extensão GitHub Copilot para VS Code, tornando o assistente de IA “central para a experiência do VS Code”. Isso reflete um compromisso com a transparência e participação da comunidade no desenvolvimento do Copilot. O Copilot também está sendo integrado em mais IDEs – JetBrains, Eclipse, até mesmo Xcode através de plugins – ampliando seu alcance.

Os pontos fortes do Copilot estão em sua integração perfeita (parece uma extensão natural do processo de codificação no editor) e sua inteligência que melhora a cada atualização do modelo (agora aproveitando as novidades da OpenAI, como o GPT-4). Ele se destaca em código frontend e de uso geral – desenvolvedores relatam que ele “lê suas mentes” para código de UI e pode até sugerir otimizações de desempenho sem ser solicitado. Suas limitações incluem sugestões incorretas ocasionais (especialmente em linguagens ou domínios menos comuns), e ele ainda pode não ter conhecimento sobre APIs muito recentes (a menos que integrações como a do MS Learn estejam ativadas). Privacidade também é uma consideração – o Copilot envia seu código de prompt para a nuvem para análise, o que algumas empresas hesitam em adotar (o Copilot for Business promete não usar seu código para treinar modelos, atendendo às preocupações com dados). No geral, o Copilot continua sendo o líder do setor, mas concorrentes sérios estão surgindo.

Amazon CodeWhisperer posicionou-se como uma forte alternativa ao Copilot, especialmente para desenvolvedores que trabalham com AWS. Ele suporta linguagens populares (Python, Java, JavaScript/TypeScript, C#, etc.) e inclui notavelmente linguagens de Infraestrutura como Código (AWS CloudFormation YAML/JSON, Terraform HCL, scripts AWS CDK) com as quais Copilot e outros historicamente tiveram dificuldades. Principais recursos e novidades do CodeWhisperer:

• Varredura e Remediação de Segurança: O CodeWhisperer foi criado com uma mentalidade de “segurança em primeiro lugar”. Ele automaticamente escaneia o código gerado em busca de vulnerabilidades ou exposição de segredos. No final de 2023, foi além, adicionando remediação de código impulsionada por IA – quando detecta um problema (como uma credencial AWS no código ou risco de injeção de SQL), ele sugere uma correção de código para essa vulnerabilidade. Essas sugestões são adaptadas ao seu código e podem ser aceitas com um clique. Por exemplo, se você tiver uma política de bucket S3 aberta, o CodeWhisperer pode sugerir uma política mais restritiva. Essa abordagem de “Sentinela de Segurança” (um termo usado internamente pela Amazon) antecipa problemas “enquanto você codifica, não apenas depois de terminar,”, o que é um grande diferencial. As linguagens suportadas para escaneamento de segurança cresceram para incluir TypeScript, C# e templates IaC, além de apenas Python/Java.
• Integração com Amazon Q (IA Conversacional): Em 2024–2025, a Amazon integrou o CodeWhisperer em um assistente de IA para desenvolvedores mais amplo chamado Amazon Q Developer. O Amazon Q é como um chatGPT para a AWS: pode conversar sobre seus recursos, analisar erros do console AWS, gerar código e até transformar ou atualizar seu código (por exemplo, migrar um app Java 8 para Java 17). Todas as funcionalidades de geração de código do CodeWhisperer agora fazem parte do Q Developer, que também introduziu instruções e depuração baseada em chat. Isso significa que desenvolvedores AWS podem perguntar coisas como “Por que meu Lambda está esgotando o tempo?” ou “Otimize essa consulta DynamoDB”, e receber ajuda guiada que combina sugestões de código com conhecimento especializado em AWS. A integração também traz recursos como “Amazon Q Code Transformation (Agent for upgrades)”, que pode atualizar seus códigos para frameworks mais novos (similar à modernização de apps do Copilot para .NET/Java).
• Suporte ao VS Code, Visual Studio & CLI: Além do AWS Cloud9 e JetBrains, o CodeWhisperer em 2025 passou a estar disponível no Visual Studio 2022 (preview) para desenvolvedores C#, marcando a expansão da Amazon no território da Microsoft. Também foi introduzida uma ferramenta de linha de comando – “CW para Linha de Comando” – que sugere comandos de shell e fornece documentação inline para uso de CLI (por exemplo, pode sugerir o comando correto de git ou awscli a partir de um prompt natural). Isso reflete uma tendência da IA em ajudar não apenas na escrita de código de aplicação, mas também em scripts de build, comandos de terminal e arquivos de configuração.
• Camada Gratuita e Preços: O CodeWhisperer é gratuito para desenvolvedores individuais (uma jogada estratégica anunciada no GA em abril de 2023). Você só precisa de um AWS Builder ID. A camada gratuita é generosa – completações de código ilimitadas e até 50 escaneamentos de segurança por mês. A camada profissional (parte dos serviços pagos da AWS) adiciona recursos organizacionais, limites maiores e controles de administração, por US$19/usuário/mês (o mesmo preço do Copilot Business). Vale notar que a camada gratuita da Amazon é mais abrangente que o plano pago do Copilot, tornando o CodeWhisperer atraente para entusiastas ou para quem não pode pagar uma assinatura.

Forças do CodeWhisperer: ele se destaca especialmente em codificação de backend e relacionada à nuvem. Usuários consideram-no “praticamente pronto para produção” ao sugerir código Java/Spring Boot ou uso do AWS SDK, frequentemente lidando com códigos repetitivos “que levariam 10 minutos em segundos.” Também é muito eficiente em código de banco de dados NoSQL e integrações com AWS – o que não surpreende, dado o conjunto de dados de treinamento da Amazon. Por exemplo, sugere padrões eficientes de consulta para DynamoDB ou MongoDB e até recomenda a criação de índices apropriados se detectar uma consulta pesada. O CodeWhisperer também sinaliza explicitamente qualquer sugestão que possa se assemelhar a código licenciado (fornecendo a licença OSS e o link), o que é um recurso interessante de compliance que nem todos os concorrentes possuem. Quanto às limitações, as sugestões para front-end/UI do CodeWhisperer têm ficado atrás (Copilot costuma dominar em cenários de React/TypeScript). Seu suporte a novos frameworks ou recursos de linguagem também pode demorar um pouco; “O Copilot se adapta a novas APIs em semanas, enquanto o CodeWhisperer demora um mês ou dois,” conforme notado em uma comparação de 2025. No entanto, a Amazon está melhorando rapidamente, e a integração ao Amazon Q indica uma visão de longo prazo onde o CodeWhisperer é parte de uma suíte maior de IA para desenvolvedores.

Tabnine evoluiu de um mecanismo puro de autocompletar para uma plataforma de IA mais completa para o desenvolvimento, com forte foco em necessidades corporativas, como privacidade, personalização e auto-hospedagem. O Tabnine oferece suporte a uma ampla variedade de linguagens (mais de 30) e funciona em praticamente qualquer IDE. Em 2025, o Tabnine deu grandes passos:

• Eles introduziram uma interface de Chat de IA e Agentes de IA integrados aos fluxos de trabalho de desenvolvimento. Por exemplo, o Agente de Revisão de Código do Tabnine pode analisar um diff de pull request e sugerir melhorias, e um Agente de Geração de Testes pode criar testes unitários para uma função específica (esses agentes avançados fazem parte da categoria Enterprise do Tabnine).
• Personalização & Modelos Customizados: O Tabnine permite que equipes tragam seus próprios modelos ou escolham entre múltiplos modelos de IA. Ele pode orquestrar entre Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, modelos abertos como os baseados no Llama-2 da Meta, e o modelo “Protected” do próprio Tabnine (treinado em um conjunto de dados filtrado para sugestões seguras de PI). Essa flexibilidade de modelos é um diferencial – empresas podem direcionar consultas de código sensíveis para um modelo local menor, e outras para um modelo em nuvem mais poderoso, equilibrando privacidade e poder. Em março de 2025, durante a NVIDIA GTC, o Tabnine anunciou suporte para a stack de IA da NVIDIA e LLMs personalizados, demonstrando integração com o Llama-3 e os modelos Qwen da Alibaba. Em resumo, o Tabnine prioriza “controle total, flexibilidade total” para a empresa que o utiliza.
• Contexto e Integrações: O Tabnine construiu um “Engine de Contexto” que vai além do seu arquivo atual. Ele indexa todo o seu repositório de código, histórico de PRs, documentação e até tickets em ferramentas como Jira para fornecer sugestões mais relevantes em contexto. Isso ajuda a impor os padrões de codificação e arquitetura do seu time. Por exemplo, o Tabnine pode aprender as convenções de nomenclatura ou padrões de funções comuns do seu projeto e garantir que as sugestões estejam alinhadas, reduzindo o retrabalho na revisão. Ele chegou a integrar com o Atlassian Jira para permitir que um agente de IA crie código a partir de tickets de issues (por exemplo, um agente “Jira para código” que lê a descrição de um issue e gera um novo módulo conforme a especificação).
• Mudança de Preço: Com a mudança de foco da Tabnine para o mercado corporativo, ela eliminou o antigo plano totalmente gratuito. Em abril de 2025, eles “descontinuaram o Tabnine Basic” (que oferecia completação limitada gratuita). Agora, desenvolvedores têm 14 dias de avaliação Dev e depois precisam de um plano pago. O plano Dev individual custa $9/mês (com um conjunto robusto de recursos incluindo chat, autocompletação de código e geração de testes). O plano Enterprise, a $39/usuário/mês, desbloqueia todos os agentes avançados, contexto cross-repo, SSO, auto-hospedagem e mais. Isso significa que a Tabnine está mirando times e organizações sérias, ao invés do uso casual individual.

Os pontos fortes da Tabnine estão em sua segurança e customização – é a solução ideal se você precisa de um assistente de código com IA que pode rodar localmente ou em ambientes isolados (air-gapped). Ela nunca retém seu código e até fornece proveniência e atribuição para as sugestões, evitando problemas de propriedade intelectual (ela identifica se uma sugestão é literal de um projeto open-source conhecido). Para grandes empresas com requisitos rígidos de compliance (finanças, defesa, etc.), isso é fundamental. Em termos de habilidade de codificação, as sugestões da Tabnine são sólidas, embora alguns desenvolvedores as considerem menos “inteligentes” que as do Copilot (já que os modelos da Tabnine historicamente eram menores que os da OpenAI). No entanto, com a possibilidade de utilizar o GPT-4 ou Claude, os usuários Pro/Enterprise da Tabnine podem obter o mesmo poder bruto com mais controle. A limitação é o custo e a complexidade – não é mais voltada para uma experiência individual barata ou plug-and-play, e configurar modelos ou fontes de contexto customizadas pode ser complexo. Além disso, sem uma modalidade gratuita, novos usuários talvez não experimentem, a menos que a empresa forneça.

Codeium/Windsurf é outro player de destaque. O Codeium foi lançado como uma alternativa gratuita ao Copilot e foi renomeado para Windsurf em 2024, apostando ainda mais na abordagem de um IDE ampliado por IA. O Windsurf oferece:

• Um IDE baseado no VS Code personalizado (com interface elegante) que inclui “Supercomplete” para autocompletação de código (ilimitada para usuários gratuitos inicialmente) e um assistente de chat no editor sem limites rígidos de mensagens.
• O recurso de destaque é o Cascade, um sistema de workflow agente de IA. O Cascade pode realizar tarefas em múltiplas etapas: por exemplo, você pode digitar um comando “Adicionar um formulário de login com validação” e ele criará vários arquivos, modificará rotas e até executará o app para verificar – de fato, “pensando 10 passos à frente” na implementação de uma funcionalidade. Também conta com o modo Cascade somente leitura para navegação no código, e uma ferramenta de busca chamada Riptide. O Windsurf também pode executar comandos de shell, assim como Cursor e Ghostwriter, assistindo na execução e teste de builds.
• Talvez generosa demais no início, a Windsurf prometeu recursos profissionais gratuitos, incluindo acesso ao GPT-4 e ao Claude para todos os usuários durante o seu beta. Isso mudou após uma demanda massiva (e altos custos de servidores), migrando para um sistema de créditos para uso gratuito. Em 2025, enfrentou certa turbulência – usuários relataram falhas na alocação de créditos do plano gratuito e suporte lento, problemas que foram agravados quando surgiu a notícia de que a OpenAI havia concordado em adquirir a Windsurf/Codeium por cerca de US$ 3 bilhões reuters.com. Essa foi a maior aquisição da OpenAI até então, com o objetivo de “complementar as capacidades de programação do ChatGPT”. No entanto, o negócio sofreu uma reviravolta: em meados de 2025, o Google fechou um acordo para licenciar a tecnologia da Windsurf e contratar seus principais talentos por US$ 2,4 bilhões, efetivamente torpedeando a aquisição da OpenAI. Esse cabo de guerra corporativo de alto nível ressalta o quanto a tecnologia da Codeium é considerada valiosa no espaço de IA para programação.

Para desenvolvedores, os pontos fortes da Codeium/Windsurf eram seu acesso gratuito (inicialmente) e algumas capacidades inovadoras no IDE. Ganhou popularidade especialmente entre estudantes e desenvolvedores de código aberto que precisavam de uma solução gratuita. A IA da Windsurf é boa em lidar com boilerplate e código rotineiro – acelera a escrita de partes repetitivas. Também tinha um foco em privacidade (não treinando em seu código sem permissão, etc.), o que era atrativo. Por outro lado, a sustentabilidade tornou-se um problema (daí a busca por aquisição), e alguns usuários experimentaram instabilidade no app Windsurf e erros “oops”. De fato, a equipe da JetBrains citou a Windsurf como concorrente e avaliações de usuários chegaram a comparar desfavoravelmente a própria IA deles em relação à Windsurf nos primeiros dias. Agora, com o Google envolvido, ainda não se sabe se a Windsurf permanecerá independente ou será integrada às ferramentas de desenvolvedor do Google (possivelmente ao Android Studio ou Google Cloud).

Sourcegraph Cody é um pouco diferente dos anteriores – é focado em busca e compreensão de código impulsionadas por IA. O Cody usa o indexador de código do Sourcegraph para dar à IA uma memória longa de todo o seu repositório. Isso significa que você pode fazer perguntas de alto nível (“Onde está implementada a lógica de pagamentos?”) e obter respostas precisas com referência a arquivos. Em 2025, o Sourcegraph introduziu o “contexto infinito” ao integrar modelos como o Claude da Anthropic com janelas de 100k tokens. Também lançaram a coleta agentiva de contexto, onde a IA do Cody pode decidir autonomamente quais arquivos ou documentos ler para responder sua pergunta. Isso poupa o usuário de fornecer manualmente trechos de código. O Cody também pode gerar código, mas seu verdadeiro poder está em refatorar grandes bases de código ou responder questões de design envolvendo múltiplos arquivos – tarefas que confundem um Copilot tradicional. Está disponível via extensão para VS Code ou interface web, e planos empresariais permitem conectar repositórios privados. Um exemplo de força: se você pedir ao Cody, “Explique como funciona a autenticação de usuário neste repositório,” ele pode agregar a lógica de vários arquivos e produzir um resumo, enquanto outros assistentes sem esse índice perderiam as referências cruzadas. A limitação é que o Cody é principalmente uma ferramenta complementar; pode não completar códigos rapidamente inline (é mais para consultas sob demanda). Mas para leitura e documentação de código complexo, é imbatível.

Replit Ghostwriter merece ser mencionado tanto aqui quanto na seção de IDEs. O Ghostwriter é profundamente integrado ao IDE online do Replit, oferecendo completação de código, chat e até mesmo geração automática de projetos. Ele suporta praticamente qualquer linguagem que você possa rodar na nuvem do Replit (que são muitas). Um aspecto único é que o Ghostwriter pode executar código em segundo plano para ajudar na depuração: quando você clica em “Executar” e recebe um erro, o chat do Ghostwriter detecta o rastreamento do erro e sugere uma solução ou explicação. É como ter o Stack Overflow e um depurador integrados ao seu editor. Em 2025, o Replit introduziu o Ghostwriter “Generate” (Agente), que permite que você descreva um aplicativo em linguagem natural e o Replit constrói a estrutura inicial do projeto e o código. Por exemplo, “Crie um aplicativo de lista de tarefas com login de usuário” pode gerar uma estrutura funcional de aplicativo de uma só vez. O preço do Ghostwriter está efetivamente incluso no plano Core do Replit, de US$ 20/mês, que também oferece créditos de computação para hospedar aplicativos. O ponto forte é um ciclo muito curto entre programar e executar – ótimo para aprendizado e prototipagem. Suas limitações: você precisa usar o IDE do Replit (baseado na web, o que alguns profissionais podem não preferir para projetos grandes), e embora esteja melhorando com parcerias (o Replit fez parceria com o Google para usar modelos como PaLM 2 e talvez GPT-4), algumas sugestões avançadas para stacks de tecnologia de nicho podem não ser tão fortes quanto as da Copilot.

Cursor é o novato que rapidamente ganhou popularidade entre desenvolvedores que buscam uma experiência de codificação de próxima geração. Como um editor de código nativo em IA, o Cursor combina muitas das ideias acima: ele tem autocompletar com “Tab” (autocompletar normal entre linhas), um Agente para tarefas de múltiplos passos, chat integrado, e entende seu projeto indexando-o. Desenvolvedores no Reddit já compararam Cursor e Copilot, e descobriram que em 2025 eles são muito similares em recursos: ambos oferecem complementação de código, chat e modos de agente para automação. Uma grande diferença: custo. O plano Pro do Cursor custa US$ 20/mês (incluindo uma boa quantidade de uso do GPT-4/Claude) – ou seja, praticamente metade do preço se você fosse pagar por um editor de código (gratuito) + Copilot (mais US$ 10) + ChatGPT Plus (US$ 20) separadamente. De fato, um usuário do Reddit intitulou de “Por que estou pagando metade do preço pelo Cursor” e detalhou que o Cursor Pro lhe dava ajuda no nível do GPT-4 por um preço único. Os pontos fortes do Cursor são sua rápida iteração e integrações inteligentes de UI: você pode apertar <kbd>Ctrl+K</kbd> para refatorar o código selecionado com uma instrução, ou para gerar novo código do zero. O chat pode responder perguntas sobre sua base de código porque consegue recuperar arquivos relevantes automaticamente (semelhante ao Cody). Ele ainda tem um comando /web para fazer uma busca rápida na web ou buscar trechos de documentação para você – ou seja, se você perguntar “O que esse erro significa?”, ele pode buscar uma explicação no StackOverflow. Outro recurso interessante: você pode arrastar uma imagem (como um print de erro ou um mockup de interface) para o chat do Cursor, e graças aos modelos multimodais de visão, ele pode interpretá-la. Por exemplo, uma captura de tela de um diálogo de erro pode ser convertida em texto e explicada. Quanto às limitações: por ser um aplicativo independente, não é tão leve quanto uma extensão. Alguns desenvolvedores relataram problemas de desempenho em projetos muito grandes (a indexação pode ser pesada). E, embora o Cursor tenha um plano gratuito, ele é limitado em quanto tempo de modelo “rápido” você pode usar – usuários avançados provavelmente precisarão do plano Pro. No geral, porém, o crescimento do Cursor indica que um IDE desenvolvido especialmente para IA pode proporcionar uma experiência realmente fluida, e é provável que vejamos mais iniciativas desse tipo.

O ChatGPT da OpenAI em si, embora não seja um plugin de IDE, merece uma breve menção porque é usado por muitos desenvolvedores como uma ferramenta pseudo-codificadora. Com o GPT-4, o ChatGPT pode gerar programas inteiros, explicar códigos e até executar código usando o Code Interpreter (uma ferramenta de “Análise Avançada de Dados”) em um ambiente isolado. Muitos desenvolvedores usam o ChatGPT em uma janela secundária para pedir ajuda ou gerar código padrão (por exemplo, padrões regex, arquivos de configuração) e então colam no seu editor. A recente aquisição da Windsurf pela OpenAI (e a integração de expertise em código) mostra que o ChatGPT pode se tornar ainda mais especializado em programação. Já é comum ver perguntas e respostas como “Por que essa função está lenta?” ou “Escreva um teste unitário para essa classe” serem respondidas corretamente pelo ChatGPT. A limitação está no processo manual de copiar e colar e na falta de integração direta ao seu fluxo de trabalho de programação, algo que todas as ferramentas mencionadas acima resolvem.

Em resumo, os assistentes de geração de código de 2025 estão mais poderosos e variados do que nunca. O Copilot ainda lidera em refinamento e base de usuários, especialmente com suas novas habilidades de agente. Mas alternativas como o CodeWhisperer (com foco em segurança), Tabnine (com flexibilidade para empresas) e soluções abertas como Cursor e Ghostwriter estão conquistando seus próprios espaços. A concorrência claramente impulsionou a inovação: agora vemos recursos como consciência em vários arquivos, criação de projetos com um clique e edição de código por linguagem natural se tornando padrão. Como observou um jornalista de tecnologia: “A batalha dos assistentes de codificação por IA está prestes a desencadear grandes mudanças na indústria… as ferramentas vão gerenciar pipelines de deployment, sugerir alterações de infraestrutura e até monitorar desempenho em produção – borrando a linha entre desenvolvimento e DevOps.”. Em outras palavras, os geradores de código de hoje estão rapidamente evoluindo para agentes autônomos de desenvolvimento.

Ferramentas de Depuração Assistidas por IA

Depurar – encontrar e corrigir erros no código – é uma parte que consome tempo do desenvolvimento. A IA também entrou nessa área, de duas maneiras principais: prevenindo bugs de forma proativa (identificando erros enquanto você ainda escreve o código) e ajudando a diagnosticar e corrigir erros de execução ou testes que falham. Muitos dos assistentes de código acima também funcionam como auxiliares de depuração. Veja como a IA está facilitando a depuração em 2025:

• Detecção e correção de erros em linha: Ferramentas modernas de codificação por IA conseguem identificar possíveis erros antes mesmo de você executar o código. Por exemplo, o recurso “Loops on Errors” do Cursor detecta erros de linter ou de compilação assim que você termina de digitar e sugere automaticamente uma correção. Se houver um erro de sintaxe ou incompatibilidade de tipo, a IA irá destacá-lo e propor uma linha corrigida. Da mesma forma, o Depurador Ghostwriter do Replit monitora a saída do seu programa; se houver um crash, o Ghostwriter exibirá o stack trace no chat, frequentemente explicando a exceção ou erro lógico e oferecendo um trecho de código corrigido. Isso transforma o ciclo tradicional de “executar -> ver erro -> procurar na web -> corrigir” em um loop quase automatizado. Como descreveu o Replit: “A depuração manual é um processo tedioso… O Ghostwriter Debugger elimina isso ao analisar o erro em vermelho e oferecer imediatamente uma solução.”.
• Pontos de interrupção e inspeções assistidas por IA: No Visual Studio 2022+, o Copilot pode até ajudar em tarefas de depuração em tempo de execução. Um novo recurso permite que o Copilot sugira onde definir pontos de interrupção para um determinado cenário de bug. Você pode descrever um sintoma (por exemplo, “a saída está errada após o passo X”) e o Copilot irá aconselhar quais variáveis ou linhas observar. É como ter um tutor de depuração ao seu lado. Uma vez pausado, você também pode perguntar ao Copilot Chat “por que esta variável está nula?” e ele analisará a função atual e as alterações recentes do código para levantar hipóteses sobre os motivos.
• Explicação de erros e logs: Chatbots de IA são excelentes em decifrar mensagens de erro obscuras. Desenvolvedores frequentemente colam stack traces ou erros de compilador no ChatGPT ou Copilot Chat. A IA fornece uma explicação em linguagem simples do erro e frequentemente aponta a causa. O JetBrains AI Assistant oferece isso dentro do IDE: se seu código lança uma exceção, a IA pode automaticamente puxar documentação relevante ou informações de problemas conhecidos via busca na web para explicar. Para aplicativos em nuvem, Amazon CodeWhisperer (via Amazon Q) se destaca – consegue diagnosticar erros de serviços AWS. Por exemplo, se sua função Lambda excede o tempo limite, você pode perguntar à IA e ela pode responder: “Sua Lambda está excedendo o limite de memória de 128 MB, causando o time out. Considere aumentar a configuração de memória ou otimizar o código.” Esse tipo de conselho direcionado normalmente exigiria examinar logs do CloudWatch.
• Agentes automáticos de correção de bugs: Também estamos vendo agentes de depuração totalmente automatizados. Um deles é o agente do GitHub Copilot – como mencionado, ele pode receber uma tarefa de correção de bug. Usa uma técnica semelhante à “localização de falhas” (executa testes e verifica os que falham, depois tenta mudanças) para corrigir bugs de baixa a média complexidade. Os primeiros casos de uso são, por exemplo: “Conserte esta consulta de banco de dados quebrada” – o agente Copilot edita a consulta, executa os testes e verifica se passam. A JetBrains tem seu agente de codificação Junie (lançado em produção em 2025) que, de forma semelhante, pode executar e testar códigos em um sandbox no IDE para corrigir problemas. O Junie pode, por exemplo, rodar a suíte de testes do seu projeto, identificar um teste com falha e então sugerir um patch de código para corrigi-lo. Isso transforma a depuração em um problema de busca orientado por IA. Avaliadores observaram que Junie fornecia “respostas mais completas e menos bugs” do que outras tentativas anteriores de IA para depuração, apesar de ainda poder consumir muita cota (computação em nuvem) para iterar.
• Análise preventiva – “shift left” com IA: Além da depuração em tempo real, a IA está sendo usada para detectar bugs antes mesmo do código rodar. O Amazon CodeGuru Reviewer é uma ferramenta da AWS que utiliza ML para analisar código (principalmente Java e Python) e comentar sobre possíveis problemas como segurança de thread, validação de entrada ou práticas subótimas. Está integrada ao fluxo de revisão de código do AWS CodeCommit ou GitHub. Embora não seja um modelo generativo em si, é uma análise estática orientada por IA que aprende continuamente a partir do código da Amazon. Outro exemplo é o DeepCode (Snyk Code) – uma IA que sinaliza potenciais bugs ou vulnerabilidades de segurança enquanto você codifica (a Snyk adquiriu o DeepCode, e ele pode ser integrado nas verificações de PR). Essas ferramentas complementam a IA generativa ao atuar como uma rede sempre atenta à qualidade do código, oferecendo sugestões para melhorar ou corrigir bugs complicados.
• Consulta de logs em linguagem natural: Uma área de nicho, mas em crescimento, é o uso de IA para analisar logs e dados de erro. A plataforma Azure da Microsoft introduziu um “copiloto” de IA em algumas de suas ferramentas de monitoramento que você pode questionar em linguagem natural, por exemplo: “Por que o serviço do aplicativo caiu às 3h?” e ele irá resumir os logs. Embora não seja uma ferramenta de programação em si, ela auxilia os desenvolvedores na depuração de problemas em produção com o reconhecimento de padrões da IA (vasculhando milhares de linhas de log mais rápido que qualquer humano). Prevemos que essas capacidades se integrarão aos IDEs também – por exemplo, um IDE poderia mostrar o log de falha da última execução e ter um botão “Perguntar para IA” para obter uma análise.

Na prática, os desenvolvedores percebem que a depuração com IA economiza tempo em problemas rotineiros. Bugs de digitação ou pequenos erros geralmente são corrigidos instantaneamente pela IA. Claro, limitações permanecem: a IA pode diagnosticar erroneamente um bug de lógica complexo ou sugerir uma solução paliativa que não resolve a causa raiz. É necessário cautela, especialmente com sugestões de “correção automática” – sempre execute seus testes após aplicar uma correção sugerida pela IA. Alguns especialistas alertam que a dependência excessiva da IA para depuração pode se tornar uma muleta, reduzindo as habilidades de depuração dos próprios desenvolvedores. Mas a maioria vê como um aumento de produtividade. Como escreveu um desenvolvedor: “O Copilot não só escreve código, agora também depura – às vezes encontra uma solução mais rápido do que eu encontraria. É como ter um parceiro de programação que também é um pato de borracha e um motor de busca.” A promessa é que a IA pode cuidar das caçadas enfadonhas por bugs (como vírgulas faltando ou laços off-by-one) enquanto os humanos lidam com as questões complexas de arquitetura e design.

Ferramentas de IA para Revisão de Código e Garantia da Qualidade

Revisões de código e manutenção da qualidade do código são cruciais no desenvolvimento de software em equipe. A IA está começando a auxiliar revisores humanos ao identificar bugs, sugerir melhorias e até automatizar partes do fluxo de trabalho da revisão. Aqui estão as principais ferramentas e funcionalidades de revisão de código por IA em 2025:

• Revisão de Código do GitHub Copilot: Talvez o desenvolvimento mais significativo seja o próprio Copilot para Pull Requests do GitHub. Desde o final de 2024, o GitHub começou a disponibilizar um bot revisor de IA que pode ser adicionado como revisor em seus pull requests. Assim que é acionado (automaticamente nas configurações do repositório ou selecionando “Copilot” na lista de revisores), ele analisa o diff e deixa comentários em linhas específicas como um revisor humano. Por exemplo, se você alterou uma função e esqueceu de tratar um caso de valor nulo, ele pode comentar: “🟡 Possível problema: este código não trata o cenário X, o que pode levar a Y. Considere adicionar uma verificação.” Em alguns casos, o Copilot até fornece uma sugestão de correção com um clique – um patch que você pode aceitar para implementar sua recomendação. Isso transforma comentários menores em correções acionáveis, economizando esforço. Em julho de 2025, o GitHub anunciou que a revisão de código do Copilot estava disponível de forma geral até mesmo no celular, indicando confiança em sua estabilidade. É importante observar que a IA não está substituindo revisores humanos – mas sim antecipando feedbacks para que, quando um mantenedor humano avalia o PR, muitas questões triviais (estilo, pequenos bugs) já tenham sido resolvidas. O resultado são ciclos de revisão mais rápidos. Comentários dos primeiros usuários: é ótimo para sugestões rotineiras, mas pode gerar ruído em diffs grandes (o GitHub está aprimorando ativamente, por exemplo, uma atualização em julho de 2025 melhorou o tratamento de grandes PRs para evitar sobrecarregar o desenvolvedor com muitos comentários da IA).
• Amazon CodeGuru Reviewer: A ferramenta da Amazon, parte dos serviços AWS DevOps, já existe há alguns anos e continua usando ML (treinado nos códigos e dados de PR internos da Amazon) para revisar código automaticamente. Ela se integra com GitHub, CodeCommit, Bitbucket, etc. O CodeGuru foca em questões de performance e segurança – por exemplo, pode identificar que você abriu uma conexão de banco de dados dentro de um loop sem fechá-la (vazamento de recurso), ou sinalizar o uso de APIs desatualizadas. Em 2023-2024, o CodeGuru também aprendeu a detectar segredos codificados e certas vulnerabilidades. Ele mostra as descobertas como comentários nos PRs ou em um painel. Embora não seja tão generativo (não vai escrever novo código para você), às vezes sugere como corrigir um problema ou fornece links para a documentação e melhores práticas da AWS. É um valioso “segundo par de olhos” em IA especialmente para projetos Java e Python na AWS. O preço é cobrado por linha de código analisada (alguns acham caro para bases de código grandes), mas provavelmente a AWS já incorporou parte disso na suíte Amazon Q para clientes corporativos.
• Startups de AI Reviewer (CodeRabbit, etc.): Diversas startups surgiram focadas em revisão de código com IA. Por exemplo, o CodeRabbit (um projeto open source no GitHub) pode gerar resumos de PR e feedbacks usando um LLM, e o Graphite (uma ferramenta de PR) já sugeriu recursos de IA para resumir alterações de código. Outra é a Reviewer.ai, que visa integrar-se com pipelines de CI para adicionar feedback de IA automaticamente. Embora nem todas tenham adoção em massa, a tendência é clara: a IA irá auxiliar na revisão de código da mesma maneira que linters e testes de CI fazem – rodando em segundo plano em cada PR.
• Agente de Code Review da Tabnine: Como mencionado anteriormente, o Tabnine Enterprise inclui um agente de Code Review por IA. Ele roda no seu ambiente auto-hospedado e usa as regras da sua organização (você pode configurar “Regras de Revisão de Código”) para garantir que os comentários da IA estejam de acordo com o seu guia de estilo. Pode, por exemplo, rejeitar automaticamente um PR que adicione uma dependência com licença proibida, ou sinalizar qualquer introdução de console.log em código de produção se suas diretrizes proibirem. Esse tipo de revisão customizável por IA é muito útil para garantir consistência em times grandes.
• Qodana + IA (JetBrains): A JetBrains possui uma plataforma de análise estática chamada Qodana, que vem sendo integrada à IA para correção automática dos achados. Em 2025, o Assistente de IA da JetBrains poderá trabalhar com as varreduras do Qodana – por exemplo, se o Qodana encontrar um bug ou code smell, você pode clicar no botão “Pedir para IA corrigir” e o assistente tentará refatorar o código para resolver o problema. Essa sinergia entre linters tradicionais e correção automática por IA é um caminho promissor. A JetBrains também introduziu sugestões de IA para mensagens de commit – ao tentar fazer commit de mudanças no IntelliJ/PyCharm, a IA pode sugerir uma mensagem de commit resumindo as mudanças. Trata-se de uma pequena melhoria de qualidade de vida que os revisores apreciam (já que boas mensagens de commit facilitam a revisão).
• Sumarização de PR: Um recurso útil para revisores humanos com pouco tempo é a geração de resumos de PR por IA. Ferramentas como o “gerador de descrição de PR do próprio GitHub” (parte do Copilot Labs/experimental) podem redigir o markdown para a descrição de um PR baseado no diff. Da mesma forma, o Amazon CodeCatalyst (serviço DevOps da AWS) integrou uma IA que escreve um resumo das mudanças no código quando você abre um pull request, destacando quais módulos foram afetados e as mudanças principais. Isso ajuda os revisores a terem uma visão geral sem precisar ler linha por linha. Provavelmente até o final de 2025 isso se torne padrão – já vemos isso no Azure DevOps e em outras plataformas.

No geral, a força da IA na revisão de código está em acelerar o processo de revisão e encontrar o que os humanos podem deixar passar (ou não querem gastar tempo procurando). Um estudo da IBM em 2024 descobriu que revisores de IA conseguem identificar cerca de 20-30% dos bugs comuns antes da revisão humana, reduzindo o volume de trabalho. E a Microsoft afirmou que o uso interno do Copilot em PRs reduziu significativamente o tempo de aprovação para mudanças rotineiras.

Mas é importante destacar as limitações e riscos: a IA pode identificar erroneamente um código como com bug quando ele está correto (falsos positivos), ou até sugerir mudanças que alteram a funcionalidade de maneira sutil. Um humano ainda deve supervisionar. Por exemplo, o Copilot pode sugerir mudar um loop para um estilo funcional – o que pode ser aceitável, mas talvez não condiza com o padrão desse repositório. Também existe a preocupação de a IA perder o contexto: ela realmente não conhece a intenção da alteração além do código, então pode não perceber problemas de design de alto nível ou bugs sutis que exigem o entendimento dos requisitos. Um revisor experiente do Reddit comentou: “A revisão do Copilot é como um linters turbinado combinado a um desenvolvedor júnior: ele vai pegar formatação e questões menores sem cansar, o que é ótimo, mas não vai substituir um engenheiro sênior capaz de dizer ‘esse recurso não pertence a este módulo’ ou ‘devemos reconsiderar toda a abordagem.’” Em essência, a revisão de código por IA é fantástica para resolver tarefas simples e aliviar o fardo do revisor, mas complementa — não substitui — uma revisão humana criteriosa.

Um rumor empolgante no final de 2025: ouvimos que o GitHub está experimentando permitir que o Copilot não apenas comente em PRs, mas também ajude a mesclá-los – por exemplo, retestando e realizando rebase automático em PRs que passaram na revisão, talvez até liberando-os com feature flags. Isso faz parte da visão do “GitHub Copilot para DevOps”, sugerindo que a IA pode avançar de apenas escrever e revisar código para realmente orquestrar o deployment (sob supervisão humana). Provavelmente veremos mais sobre isso em 2026.

Ferramentas de Documentação Impulsionadas por IA

Escrever uma boa documentação e comentários é outra área onde a IA está facilitando a vida dos desenvolvedores. Ferramentas de documentação por IA podem gerar docstrings, documentação técnica e até guias do usuário a partir do código. Elas ajudam a garantir que o código não seja apenas escrito, mas também explicado. Vamos explorar as principais ferramentas e inovações:

• Geradores de Docstring por IA: Muitos editores de código agora contam com a capacidade de gerar automaticamente uma docstring para uma função ou classe. Por exemplo, o GitHub Copilot pode criar uma docstring se você simplesmente começar um comentário logo abaixo de uma função e pressionar Tab – ele irá resumir o propósito da função, os parâmetros e o valor de retorno com base no código. Este é um recurso desde os primeiros dias do Copilot e melhorou com a evolução do modelo. Da mesma forma, o Amazon CodeWhisperer geralmente insere comentários explicando o código, especialmente se você solicitar (“// explique o que o próximo bloco faz”). Ferramentas como Tabnine e Codeium também oferecem geração de documentação sob demanda – por exemplo, você pode digitar / em um arquivo Java e o Tabnine preencherá um template Javadoc com descrições obtidas a partir do contexto do código.
• Mintlify DocWriter / DocuWriter.ai: Estas são ferramentas especializadas focadas em documentação. O Mintlify (lançado em 2022) possui uma extensão para VS Code que, com um único comando, pode criar um comentário de documentação para uma função em Python, JS, Java, etc. Ele utiliza um modelo de IA para analisar o código e fornece uma descrição concisa, além das anotações @param e @returns. O DocuWriter.ai é uma novidade no mercado alegando ser a “ferramenta #1 de documentação de código por IA” – pode gerar documentações completas em Markdown ou documentação de API a partir de uma base de código. Essencialmente, essas ferramentas analisam seu código, podem até executá-lo ou rodar seus testes, e então produzem documentação legível para humanos. Por exemplo, o DocuWriter pode pegar um repositório e criar um documento de referência de API, com todas as classes e funções descritas em linguagem natural. Isso é extremamente útil para projetos que não possuem documentação – você recebe um rascunho inicial que os desenvolvedores podem depois aprimorar.
• Projeto “Auto Wiki” da Mutable.ai: A Mutable.ai, uma startup de ferramentas de desenvolvimento com IA, lançou o AutoWiki, que gera um wiki para a sua base de código. Na versão mais recente v2 (2025), o AutoWiki pode até incluir diagramas semelhantes a UML da estrutura do código e usa IA para manter o wiki atualizado à medida que o código muda. Essencialmente, é como ter um documento de design que está sempre atualizado. Ele transforma seu código em um conjunto de páginas HTML/Markdown interconectadas (semelhante a um Wiki ou saída do Doxygen), mas escritas em linguagem natural mais narrativa. Isso resolve o problema recorrente de documentação desatualizada – a IA pode periodicamente revisar o código e atualizar os artigos do wiki. Por exemplo, se você refatorar uma função, o wiki de IA atualizará a descrição dessa função e de todas as referências a ela. A ferramenta da Mutable.ai pode ser auto-hospedada ou usada na nuvem e eles enfatizam como ela “garante que toda a documentação esteja perpetuamente atualizada”.
• Swimm e Outros para Guias: Swimm é uma plataforma de documentação que se integra ao seu código para criar tutoriais e guias que permanecem atualizados. Em 2024, o Swimm adicionou um assistente de IA que pode redigir a documentação inicial de um trecho de código ou gerar explicações que os autores podem então editar. Não é totalmente automatizado como o AutoWiki, mas acelera o processo de escrever documentação de onboarding ou visões gerais de arquitetura ao fornecer um ponto de partida gerado por IA.
• Documentação Integrada via Chat: Outra abordagem para documentação é usar chat com IA para responder perguntas sobre o código (o que pode servir como documentação viva). Já discutimos Sourcegraph Cody e o comando @Docs do Cursor, que permitem que a IA busque documentação de bibliotecas ou até mesmo docs específicas do projeto sob demanda. O JetBrains AI Assistant também possui um recurso em que, ao destacar um trecho de código e perguntar “o que isso faz?”, ele não só explica na linha, mas também pode gerar um comentário de documentação no código se você quiser. Desenvolvedores em 2025 começaram a tratar essas explicações de IA como uma forma de documentação: em vez de procurar por um documento de design, você pede para a IA explicar o módulo. Algumas equipes até incorporaram isso ao seu processo – por exemplo, após fazer o merge de um recurso, pedem para a IA gerar um breve parágrafo de documentação sobre ele e adicionam isso ao wiki do projeto.
• Tradução de Documentação de API e Comentários: A IA também é útil para produzir documentação externa de APIs. Por exemplo, se você mantém uma biblioteca, ferramentas como o GPT-4 da OpenAI podem ler seu código e gerar um README inteiro ou exemplos de uso. Ela pode até gerar versões da documentação em vários idiomas por meio de tradução (com uma precisão surpreendentemente boa, exigindo apenas revisão humana para termos técnicos). O GitHub Copilot Labs tinha um recurso de “Explicar Código” que podia gerar um parágrafo explicando um bloco de código – útil para construir tutoriais ou comentar lógicas complexas. Além disso, se você já tem documentações que ficaram desatualizadas, uma IA pode ler as mudanças de código e destacar quais partes da documentação precisam de atualização.

Os pontos fortes da IA em documentação são óbvios: ela enfrenta a tarefa que muitos desenvolvedores temem ou negligenciam – escrever documentação – e faz isso em segundos. É especialmente boa em criar documentação modelo (por exemplo, listar todas as funções de um módulo com descrições). Também pode garantir consistência de estilo (você pode pedir à IA para usar determinado tom ou formato em toda a documentação). Assim, mesmo que a documentação gerada por IA não seja perfeita, já oferece uma grande vantagem inicial. Os engenheiros podem apenas ajustar o que a IA gerar, em vez de escrever tudo do zero, economizando muito tempo.

No entanto, existem limitações e ressalvas:

• A IA pode interpretar erroneamente a intenção do código: Ela documenta o que acha que o código faz, o que pode estar errado se o código faz algo não óbvio ou se a lógica contém falhas. Por exemplo, uma IA pode dizer “esta função retorna a idade do usuário em anos” quando na verdade retorna em meses devido a um bug ou confusão de nomes. Ou seja, a documentação gerada ainda precisa de checagem pelos desenvolvedores.
• Falta de contexto de alto nível: Comentários de código gerados por IA são bons para explicar o que o código é, mas nem sempre por que o código é daquele jeito. Justificativas arquiteturais ou decisões de design (as clássicas “documentações” que acompanham o código) geralmente exigem contexto que não está presente no código. A IA não consegue saber magicamente os requisitos ou restrições originais sem que isso seja informado a ela. Assim, a IA pode produzir documentação superficial, apenas declarando o óbvio, sem abordar o raciocínio por trás. A melhor abordagem parece ser combinar IA com documentação de alto nível escrita por humanos.
• Sobrecarga de manutenção: Se você tratar a documentação gerada por IA como final, sem processo, ela pode ficar desatualizada como qualquer documentação. O ideal é periodicamente executar novamente o gerador de documentação com o código mais recente. Algumas ferramentas (como a Mutable AutoWiki) estão tentando automatizar isso. É sensato incluir a geração de documentação em pipelines CI – por exemplo, com uma tarefa diária que regenere a documentação da IA e talvez sinalize se algo mudou significativamente (para que um redator técnico possa revisar a diferença).

Vale destacar que a Atlassian (criadora do Jira/Confluence) em 2025 integrou um assistente de IA no Confluence que pode criar especificações técnicas ou documentação de usuário a partir de prompts. Isso é mais voltado para o usuário final, mas indica que a redação de textos (para guias do usuário, notas de versão, etc.) também está sendo assumida pela IA. Um desenvolvedor pode, por exemplo, colar um registro de alterações e pedir um rascunho das notas de versão em formato polido – uma enorme economia de tempo.

Resumindo, a IA está se tornando o documentarista que os desenvolvedores nunca tiveram. Com a supervisão adequada, ela garante que o código não apenas funcione, mas também seja explicado. Como disse acertadamente um especialista, “Estamos caminhando para um mundo em que os bootcamps de programação se concentram menos em sintaxe e mais em resolução de problemas e colaboração com IA… A IA pode lidar com mais de 70% dos detalhes de implementação, e em breve também irá documentar esses detalhes.” O futuro pode envolver muito menos trabalho repetitivo ao escrever documentação, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em design e lógica, com a IA garantindo que tudo esteja bem documentado para quem vier depois.

Ferramentas de Testes e Qualidade impulsionadas por IA

Testes são uma área onde a IA pode melhorar dramaticamente a cobertura e detectar bugs mais cedo. Diversas ferramentas agora usam IA para gerar casos de teste, sugerir casos extremos adicionais e até corrigir automaticamente testes que falham. Aqui estão os principais avanços da IA em testes:

• Geração de Testes Unitários (Diffblue & Outros): O Diffblue Cover é pioneiro nesta área: trata-se de uma ferramenta de IA (originada de um spin-off de Oxford) que gera testes JUnit para código Java automaticamente. Basta fornecer suas classes Java, e o Diffblue gera um código de teste unitário que alcança uma cobertura alvo (geralmente acima de 70%). Ele utiliza uma combinação de IA simbólica e redes neurais para criar asserções significativas (e não apenas entradas aleatórias). Até 2025, o motor do Diffblue evoluiu para lidar com construções mais complexas e até sugerir refatorações caso o código seja inatingível por testes. É um produto comercial voltado para empresas que precisam complementar testes em grandes bases de código legadas. Um caso de sucesso: o Diffblue foi utilizado em um aplicativo Java com 1 milhão de linhas e apenas 20% de testes — em poucos dias, aumentou para 60% de cobertura, algo que levaria meses para equipes humanas.
• TestGPT do CodiumAI (Qodo): O CodiumAI, agora rebatizado como Qodo, atua especificamente na “integridade do código”. Eles desenvolveram um modelo chamado TestGPT que analisa uma função e gera múltiplos cenários de teste unitário para ela. Não é apenas um exemplo — abrange casos normais, extremos e de erro. Para Python, JS e TS (e em breve Java), a extensão do Codium para VS Code produz um arquivo inteiro de testes com vários cenários. Por exemplo, para a função calculateDiscount(price, customerType), a IA pode gerar testes para um cliente regular, um cliente premium, uma entrada de preço negativa (esperando erro), preço zero, etc., com asserções adequadas para cada caso. Isso é incrivelmente útil para desenvolvedores que têm dificuldade em pensar em todos os casos extremos. Um usuário no Reddit comparou a geração de testes do CodiumAI com a escrita manual e observou que era “surpreendentemente minucioso, capturando casos de borda que eu não havia considerado”, embora às vezes gerasse testes redundantes. O Qodo/Codium também se integra aos fluxos de trabalho de PR — ao escrever novo código, ele pode sugerir automaticamente novos testes a serem adicionados ao PR.
• Copilot e CodeWhisperer para testes: Até mesmo assistentes de código gerais estão atentos aos testes. Se você escrever um prompt como “// escreva um teste para a função acima”, o Copilot irá gerar um teste (utilizando um framework de teste provável para a linguagem, por exemplo, pytest, Mocha ou JUnit). O GitHub até demonstrou no Copilot X que era possível pedir ao Copilot Chat “Gerar testes para este arquivo” e ele criava um arquivo de testes. No Build 2025, a Microsoft anunciou que o Copilot pode trabalhar autonomamente na melhoria da cobertura de testes como parte do modo agente – o que significa que o agente Copilot poderia analisar quais linhas de código não têm cobertura de testes e então gerar testes para cobri-las, abrindo um PR com esses testes. Isso fecha o ciclo da IA não só escrevendo código, mas também garantindo que o código seja testado. O Amazon CodeWhisperer também pode gerar código de teste unitário sob demanda; na verdade, a AWS afirmou em GA que ele produziria testes seguros e até destacaria se seu código parece não ser testável (sugerindo que você refatore para torná-lo testável).
• Agentes de Validação de Testes: Além de gerar testes, a IA pode ajudar a interpretar resultados de testes com falha. Algumas ferramentas inovadoras permitem que você forneça um log de teste com erro para uma IA que então identifica a provável causa no código. Por exemplo, se um teste esperava 100, mas recebeu 99 – a IA poderia rastrear até um erro de um a menos no código e até sugerir a correção. O Junie (JetBrains) inclui um recurso em que observa a execução dos testes e, se algo falha, ele entra em ação para tentar corrigir o código, conforme mencionado. Também há pesquisas sobre testes baseados em propriedades gerados por IA – em vez de casos específicos, a IA tenta inferir o comportamento geral e então testa uma ampla variedade de entradas aleatórias (como fuzz testing guiado por IA). Isso pode capturar casos extremos que testes unitários com valores fixos poderiam deixar passar.
• Testes de Integração e End-to-End (E2E): A IA também está começando a avançar para testes de nível mais alto. Por exemplo, estão surgindo ferramentas que conseguem ler a interface de uma aplicação (via seu HTML/JS ou via especificações de design) e gerar scripts de testes end-to-end (como scripts Selenium ou Playwright) automaticamente. Existe uma ferramenta chamada Mabl que usa IA para adaptar testes quando a interface muda. Mas indo além, imagine descrever um fluxo de usuário em linguagem natural (“fazer login, adicionar um item ao carrinho, ir ao checkout, verificar o preço total”) e ter uma IA gerando um script de teste automatizado para isso. Isso ainda está em estágio inicial, mas considerando o entendimento de linguagem da IA, é viável. Algumas equipes já usaram o ChatGPT para converter descrições de casos de teste manuais em código de teste executável.
• Geração de Dados de Teste: Outra tarefa ingrata é criar fixtures ou dados de teste. A IA pode ajudar gerando dados fictícios realistas que respeitem certas restrições (por exemplo, um JSON de um perfil de usuário plausível, ou um conjunto de imagens com certas propriedades). O Code Interpreter da OpenAI no ChatGPT pode até gerar conjuntos de dados sintéticos instantaneamente. Isso ajuda em testes de integração ou ao popular ambientes de desenvolvimento.

A força da IA em testes está claramente em aumentar a cobertura e detectar regressões mais cedo. É como ter um engenheiro de QA júnior que incansavelmente escreve testes básicos para cada nova função. Muitos desenvolvedores não escrevem testes suficientes devido à falta de tempo; a IA pode preencher essa lacuna. Com mais testes, as equipes ganham confiança e podem refatorar o código com mais ousadia (já que os testes irão detectar se algo quebrar). Além disso, a IA pode propor casos extremos que os humanos esquecem – aumentando a robustez. Há evidências de que testes gerados por IA já identificaram bugs ocultos: por exemplo, os testes do CodiumAI podem chamar uma função com None quando o desenvolvedor assumiu que nunca receberia None, revelando um bug.

No entanto, as limitações merecem destaque:

• Qualidade dos testes: A IA pode escrever testes excessivamente simplistas ou até mesmo incorretos. Por exemplo, uma IA pode interpretar mal a especificação e afirmar o comportamento errado (uma asserção falsa no teste). Se os desenvolvedores confiarem cegamente nos testes da IA, poderão estar verificando algo que na verdade é um bug, como se fosse uma funcionalidade. Portanto, ainda é necessário o revisor humano dos testes gerados.
• Manutenção: Se o código muda, os testes da IA precisam ser atualizados. Se os testes forem gerados uma vez e depois ficarem estáticos, podem se tornar obsoletos e começar a falhar mesmo que o código esteja correto. O ideal é que a própria IA responsável por gerá-los também seja capaz de regenerar ou atualizar os testes quando houver mudanças (talvez integrada com os diffs do controle de versão).
• Instabilidade: Este é um grande problema em automação de testes em geral – testes que às vezes passam, às vezes falham. A IA pode gerar esses testes se não tomar cuidado com o determinismo (como depender de tempo ou serviços externos). Por enquanto, a IA ainda não está totalmente consciente dos riscos de instabilidade, então os humanos devem inspecionar e talvez orientar (“não use chamadas reais de rede”, etc.).

Uma tendência empolgante: usar IA para testar as próprias sugestões de código da IA. Por exemplo, quando o agente Copilot escreve um patch, ele pode também escrever testes para esse patch e executá-los para verificar se solucionou o problema sem quebrar outras partes. Esta é uma capacidade emergente que torna esses agentes de IA mais autovalidantes.

Outro rumor da comunidade de testes é uma ferramenta que permitirá aos desenvolvedores fazer “refino de testes conversacional” – basicamente, depois da IA gerar os testes, você pode conversar com ela: “Estes testes estão bons, mas adicione um em que a entrada seja negativa” ou “o parâmetro X é complicado, confirme se há um teste cobrindo o intervalo máximo”. A IA irá modificar ou adicionar testes conforme solicitado. Esse tipo de controle de alto nível pode dar aos desenvolvedores uma forma de ensinar à IA as necessidades específicas de testes do seu domínio.

Concluindo, a IA em testes está se mostrando uma grande aliada da qualidade de software. Ela reduz o trabalho árduo de escrever testes e aumenta a rede de segurança para mudanças no código. Um engenheiro sênior do Google foi citado em uma matéria dizendo: “Tínhamos um módulo com 5% de cobertura que ninguém queria mexer; depois de aplicar geração de testes por IA, chegamos a 50% em uma tarde. Na primeira rodada, os testes da IA ainda encontraram um bug na análise da entrada que havia passado despercebido. Fiquei convencido.” Isso reflete um sentimento crescente de que a IA se tornará uma assistente indispensável para garantir que nosso código não só seja escrito mais rápido, mas também funcione corretamente.

IDEs Inteligentes e Ambientes Integrados de Desenvolvimento com IA

Além de recursos individuais, 2025 viu o surgimento de IDEs completas e plataformas de desenvolvimento profundamente integradas com IA. Essas soluções buscam oferecer um ambiente tudo-em-um onde a IA auxilia em cada etapa – codificação, depuração, refatoração, devops – em vez de simplesmente adicionar IA como uma reflexão tardia. Vamos analisar os IDEs e extensões aprimorados por IA mais notáveis:

Replit Ghostwriter (IA no IDE em Nuvem)

O Replit é um IDE online e plataforma de computação que colocou a IA (Ghostwriter) no centro de sua experiência. Os recursos do Ghostwriter no Replit incluem:

• Autocompletar código enquanto você digita (com várias sugestões para escolher, semelhante ao Copilot).
• Ghostwriter Chat, uma barra lateral onde você pode fazer perguntas sobre seu código ou pedir ajuda (com conhecimento dos arquivos abertos).
• Depurador e correção de erros: Quando seu programa gera um erro, o Ghostwriter destaca o erro e muitas vezes explica ou sugere uma correção em tempo real.
• Gerar: Talvez o mais mágico, você pode pedir ao Ghostwriter para gerar projetos inteiros ou componentes multidisciplinares. Eles demonstraram a criação de um jogo da cobrinha do zero, via chat. O Ghostwriter pode criar os arquivos necessários, o código e até mesmo os assets para atender ao seu pedido.

O Ghostwriter é realmente multilíngue – funciona para aplicativos web, scripts Python, programas C++ etc., tudo no navegador. O Replit também integrou o Ghostwriter ao seu aplicativo móvel, assim você pode programar em qualquer lugar com a ajuda da IA.

Uma das forças do Ghostwriter é a integração perfeita da execução e IA. Como o Replit pode executar código instantaneamente, o Ghostwriter pode, por exemplo, rodar testes para verificar o código que escreveu, ou usar o tempo de execução para informar suas sugestões. Por exemplo, se você está escrevendo uma função em Python, o Ghostwriter pode executá-la com alguns exemplos de entrada para ver os resultados e refinar a sugestão (isso não é divulgado oficialmente, mas o CEO do Replit deu a entender tais capacidades aproveitando seu sandbox de execução).

A limitação do Ghostwriter é que ele está vinculado ao ambiente do Replit. Desenvolvedores profissionais que trabalham em grandes bases de código localmente não conseguem (ainda) usar o Ghostwriter facilmente em suas configurações personalizadas (embora o Replit tenha uma versão beta do aplicativo para desktop). Além disso, por ser baseado em nuvem, se você possui um código proprietário, talvez não queira hospedá-lo no Replit só para usar o Ghostwriter. No entanto, para projetos pessoais, aprendizado e até projetos de pequenas equipes, o Ghostwriter é extremamente útil. O preço pelo plano Replit Core o torna acessível e, importante, vem com créditos de computação – ou seja, você paga pela IA e pelo seu ambiente de desenvolvimento em nuvem em um só pacote. A visão do Replit é, eventualmente, ter um fluxo de trabalho de “desenvolvimento de software com IA” onde você descreve objetivos de alto nível e o Ghostwriter cuida de cada vez mais tarefas operacionais, enquanto você supervisiona – um pouco como se tivesse um desenvolvedor júnior trabalhando junto com você.

Cursor – O Editor de Código com IA

Cursor (da Anysphere) é outro editor de código completo, mas em vez de ficar na nuvem, é um aplicativo que você executa localmente (embora use modelos em nuvem para IA). O Cursor basicamente pegou a base do VS Code (ele realmente é construído sobre o VS Code, segundo relatos) e a infundiu com superpoderes de IA:

• Ele possui um Autocompletar por IA que é muito responsivo e consegue fazer autocompletes longos de várias linhas (semelhante ao Tabnine ou Copilot, mas com ajustes próprios).
• O Cursor Chat tem consciência de contexto de todo o seu projeto. Você pode pedir coisas como “Encontre todos os lugares onde chamamos a API de pagamento e garanta que tratamos erros” e ele faz isso lendo os arquivos do seu projeto – algo que o VS Code com Copilot sozinho não faria facilmente.
• Modo agente (Ctrl+I): Você seleciona um código ou apenas invoca o agente e dá uma instrução, como “Refatore esta função para ser async” ou “Implemente a interface XYZ aqui”. O agente do Cursor fará as mudanças em todos os arquivos necessários. Ele te mantém “no controle” mostrando um diff do que pretende fazer, para você aprovar ou ajustar. Isso parece ser o primeiro passo para uma IA de refatoração realmente integrada ao IDE.
• Integrações de ferramentas: O Cursor tem suporte interno para busca na internet (@web), imagens em prompts (você pode colar um print de erro) e documentação (@ para referenciar código ou bibliotecas). Isso significa que o próprio editor pode buscar conhecimento externo em tempo real – algo que normalmente exigiria abrir o navegador.
• Modelos locais vs. na nuvem: Por padrão, o Cursor usa modelos poderosos na nuvem (GPT-4, Claude). Mas a equipe afirma também ter alguns modelos proprietários. Possivelmente modelos menores treinados para tarefas específicas (talvez para autocomplete rápido, economizando chamadas à API). Eles equilibram esses modelos para velocidade e custo. No plano pago do Cursor, você tem uma cota de requisições “rápidas” (que usam, por exemplo, o GPT-4 8k) e depois chamadas “lentas” ilimitadas (talvez GPT-4 32k ou Claude, que podem entrar em fila). Na prática, quase sempre a IA está lá quando você precisa, de forma transparente.

O resultado é que muitos desenvolvedores que testaram o Cursor sentiram um aumento de produtividade. Ele reúne o papel de várias ferramentas: ao invés de VS Code + Copilot + navegador + terminal, o Cursor tem tudo em uma única interface. Alguns até descreveram como “um IDE que parece fazer pair programming com uma IA o tempo todo”. E para quem trabalha com múltiplas linguagens ou bases de código desconhecidas, a possibilidade de fazer perguntas ao editor e receber respostas imediatas (como “o que esse regex faz?” ou “gere um exemplo rápido de uso desta função”) é inestimável.

Limitações do Cursor: ainda é novo, então falta um pouco de polimento (alguns usuários relataram consumo elevado de memória ou travamentos ocasionais em projetos muito grandes). O plano gratuito é limitado, o que pode frustrar quem não quer pagar. E embora suporte muitas linguagens, linguagens empresariais mais pesadas como COBOL ou frameworks de nicho podem não ter suporte personalizado além do autocomplete básico. Outro fator: alguns devs têm ambientes VS Code/IntelliJ altamente customizados, e migrar para um novo editor é uma barreira apesar dos benefícios da IA. O Cursor tenta amenizar isso suportando extensões do VS Code (muitas funcionam direto), mas ainda não é totalmente equivalente.

IDEs JetBrains com AI Assistant e Junie

A JetBrains (criadora do IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, etc.) demorou um pouco para entrar na onda da IA, mas em 2023 lançou um plugin AI Assistant (inicialmente usando API da OpenAI) e em 2025 o transformou totalmente em produto. Agora, com o JetBrains IDEs 2025.1:

• Assistente de IA está integrado ao IDE (com uma cota gratuita incluída para qualquer pessoa com uma licença de IDE JetBrains). Ele oferece melhorias no autocompletamento de código, um assistente de chat e pode gerar coisas como documentação e mensagens de commit diretamente no IDE.
• Junie é o agente de IA da JetBrains (semelhante ao modo agente do Copilot). Ele foi projetado para tarefas de múltiplas etapas: geração de código, escrita de testes, execução, etc. O Junie estava em prévia e tornou-se pronto para produção em abril de 2025, mas inicialmente apenas para certos IDEs (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand a partir de meados de 2025). O Junie aproveita tanto os recursos locais do IDE quanto os modelos em nuvem. Por exemplo, pode usar o compilador IntelliJ e a análise estática para guiar suas alterações – algo que ferramentas independentes de editor não conseguem fazer.
• Planos Gratuitos e Pagos: A JetBrains fez um movimento um pouco surpreendente ao incluir um plano de IA Gratuito para todos os usuários em 2025. Esse plano gratuito oferece uso ilimitado de modelos locais (a JetBrains integrou com Ollama e LM Studio para que você possa rodar modelos baseados em LLaMA na sua máquina) e fornece uma “pequena cota” de uso da IA na nuvem. Basicamente, de imediato você recebe, por exemplo, algumas dezenas de consultas GPT-4 ou Claude por dia gratuitamente. Se você tem o All Products Pack (uma assinatura popular da JetBrains para empresas), recebe automaticamente o plano AI Pro incluído, que aumenta consideravelmente essa cota na nuvem. E há o AI Ultimate por US$ 20/mês para usuários intensivos que precisam de ainda mais. Essa estratégia de preços indica que a JetBrains não quer que o custo seja uma barreira para adoção de sua IA – eles estão agregando valor para manter os desenvolvedores em sua plataforma.
• Destaques de recursos: Além do que já mencionamos (edições em múltiplos arquivos via chat, contexto externo via MCP, modo offline, busca web, etc.), o Assistente de IA da JetBrains também pode, por exemplo, explicar código complexo, sugerir etapas de refatoração e integrar com as inspeções da própria JetBrains. Por exemplo, se o analisador estático do IDE sinalizar um aviso, você pode pedir à IA “corrija este aviso” e ela aplicará uma correção. É uma ótima combinação de ferramentas baseadas em regras com IA. Um novo recurso beta: Aplicar Trechos do Chat – se no chat a IA fornecer uma resposta com trecho de código, você pode clicar em “Aplicar” e o IDE irá inteligentemente colocar esse código no local certo do seu código-fonte. É uma ponte engenhosa entre perguntas e respostas e a codificação de fato.

A força da abordagem da JetBrains é que muitos desenvolvedores profissionais já usam seus IDEs; adicionar IA ao fluxo de trabalho familiar (e integrá-la ao índice do projeto, compilador, depurador, etc.) pode ser muito poderoso. Por exemplo, a JetBrains pode fazer consultas de banco de dados assistidas por IA diretamente dentro do DataGrip (imagine: “escreva um SQL para encontrar todos os clientes que gastaram mais de X no mês passado” e ele autocompleta usando conhecimento do esquema + IA). Eles também têm vantagem no suporte a modelos locais – desenvolvedores preocupados com privacidade podem usar um LLM local (embora esses sejam menos poderosos que o GPT-4, já é melhor do que nada e ótimo para cenários offline, como em um avião, etc.). A JetBrains estar tão séria em relação à IA (a ponto de construir seu próprio protocolo de contexto de modelos e até possivelmente seus próprios modelos no futuro) garante que VS Code/Copilot não seja a única opção no mercado para desenvolvimento assistido por IA.

No entanto, o feedback inicial dos usuários foi misto – como reportado pela DevClass, o plugin AI Assistant tinha avaliações baixas (2/5) no início, com reclamações sobre erros e dizendo que o Copilot era melhor. Parece que a JetBrains levou esse feedback a sério e melhorou bastante a experiência até 2025 (e talvez aproveitando modelos mais novos como GPT-4.1 e Anthropic Claude 3.7, como mencionam). Provavelmente agora está muito mais suave. Ainda há limitações: os recursos de IA variam conforme a linguagem e IDE – por exemplo, em meados de 2025, o Rider (para .NET) não tinha IA devido a alguns desafios técnicos, e as edições Community tinham suporte limitado a IA local devclass.com. Então ainda não é uniforme.

Integrações com Visual Studio e VS Code

Também devemos mencionar o Microsoft Visual Studio e o VS Code, além do próprio GitHub Copilot:

• VS Code obviamente tem o Copilot, mas também uma infinidade de outras extensões de IA. Existe a extensão do Codeium, o AWS Toolkit da Amazon com o CodeWhisperer, a extensão do Tabnine, etc. Assim, o VS Code continua sendo o ambiente mais flexível para quem quer experimentar diferentes assistentes de IA. Agora também possui uma visualização oficial do chat do GitHub Copilot, não só sugestões inline.
• A Microsoft também está incorporando IA no Visual Studio (IDE completo) além do Copilot. Eles introduziram refatorações com IntelliCode AI, que podem inferir mudanças repetitivas e sugerem aplicá-las em toda uma solução. Eles têm um experimento chamado “Developer AI” que integra com o Azure DevOps – por exemplo, vinculando um item de trabalho ao código e fazendo a IA analisar se a alteração realmente resolve o item. No Build 2025, a Microsoft apresentou recursos no VS como “mensagem de commit por IA”, “Resumir mudanças” e “Pergunte à IA” em qualquer parte do IDE, muitos deles alimentados pelo Copilot nos bastidores. Também existe um projeto interessante chamado Visual Studio IntelliCode Generative, que pode sugerir valores de propriedades ou autocompletar códigos com base em modelos treinados no seu próprio código (embora provavelmente seja ofuscado pelo Copilot atualmente).

Mais uma categoria emergente:

• IA no CLI e DevOps: Não é um IDE, mas vale mencionar; por exemplo, o CLI do GitHub agora tem gh copilot para consultar a IA sobre seu repositório diretamente pelo terminal (como “gh copilot what changed in this PR?” para obter um resumo por IA). E os sistemas de CI/CD estão adicionando assistentes de IA para analisar falhas de build ou sugerir otimizações no pipeline (por exemplo, o Pipelines AI do Azure pode sugerir etapas de cache para acelerar builds). Isso leva a ajuda da IA além do editor de código, abrangendo todo o ciclo de desenvolvimento.

Em resumo, os IDEs com IA incorporada têm como objetivo reunir todas essas capacidades de forma nativa. A concorrência em 2025 se intensificou: Replit e Cursor tentando novas abordagens desde o zero, JetBrains e Microsoft aprimorando IDEs já consagrados com IA, e até mesmo novos participantes como o Windsurf (Codeium) Editor e outros (há quem cite um projeto “Stackblitz Cody”, embora ainda não esteja claro). Os desenvolvedores têm mais opções do que nunca – o que significa que podem escolher o ambiente que mais potencializa sua produtividade.

As opiniões de especialistas variam sobre o que é “hype” e o que é realmente “quente” por aqui: alguns alertam que reescrever IDEs inteiros em torno da IA pode ser exagero e que extensões (como o Copilot no VS Code) já cobrem 90% das necessidades. Outros acreditam que IDEs nativos com IA podem desbloquear novos fluxos de trabalho (como agentes multiarquivo acionados com um clique) que soluções fragmentadas não conseguem realizar com facilidade. Uma coisa é certa: praticamente todos os principais IDEs e editores já possuem integração com IA, e isso rapidamente está se tornando uma expectativa padrão para ferramentas de desenvolvedores. Como disse um comentarista, “IDEs sem recursos de IA serão os dinossauros em 2027.” Pode soar um pouco hiperbólico, mas evidencia que o impulso está, sem dúvida, voltado para ambientes de desenvolvimento mais inteligentes e assistidos por IA daqui em diante.

Conclusão e O Que Vem a Seguir

O ano de 2025 consolidou que as ferramentas de codificação com IA não são uma moda passageira – elas são fundamentais para o desenvolvimento de software moderno. Vimos os assistentes de geração de código amadurecerem e se diversificarem, a depuração se tornar menos dolorosa, revisões de código aceleradas por co-revisores de IA, documentação praticamente se escrevendo sozinha, testes fortalecidos por casos gerados por IA e nossos IDEs se transformando em parceiros realmente inteligentes.

O que está em alta agora:

• Agentes autônomos de codificação assumindo tarefas maiores (o agente Copilot do GitHub, Junie da JetBrains, o agente da Cursor, etc.) – eles estão ultrapassando os limites ao permitir que a IA conduza fluxos de trabalho de desenvolvimento com várias etapas, do planejamento à codificação e aos testes.
• Código com segurança aprimorada por IA – ferramentas como as varreduras de segurança do CodeWhisperer e os futuros recursos “Security Sentinel” estão abordando a preocupação de que IA possa introduzir vulnerabilidades, ao permitir que a própria IA corrija e proteja o código em tempo real.
• Integração perfeita – as melhores ferramentas parecem fazer parte natural do fluxo (Copilot no editor, Ghostwriter no Replit, recursos unificados do Cursor). As experiências mais engessadas estão sendo eliminadas à medida que os usuários migram para opções mais fluidas.
• IA gratuita ou acessível – com o GitHub Copilot oferecendo um plano gratuito e a JetBrains incluindo um nível gratuito de IA, há uma tendência de tornar essas ferramentas disponíveis para todo desenvolvedor, não só para quem pode pagar por uma assinatura. Essa democratização está “em alta” porque deve impulsionar ainda mais a adoção.

O que é hype (para ficar atento):

• “A IA vai substituir programadores” – até 2025, vemos que a IA auxilia muito, mas ainda não substituiu os desenvolvedores. Ela automatiza o código repetitivo e sugere soluções, mas a percepção humana ainda é necessária para arquitetar sistemas, tomar decisões e lidar com problemas inéditos. O hype de que “você só diz à IA o que construir e vai tomar um café” continua sendo, em sua maioria, só hype. Você ainda precisa revisar o trabalho da IA com atenção – ela se parece mais com um desenvolvedor júnior muito rápido, mas às vezes descuidado, do que com um engenheiro sênior especialista.
• IA “tamanho único” – alguns materiais de marketing dizem que uma ferramenta é a melhor para tudo. Na realidade, como mostramos em nosso guia, ferramentas diferentes têm pontos fortes diferentes. O Copilot pode ser melhor para programação geral, CodeWhisperer para AWS, Tabnine para controle corporativo, etc. O hype da “ferramenta de IA perfeita” dá lugar à realidade de um ecossistema de opções especializadas.
• IA com contexto ilimitado – algumas startups fazem hype de “janelas de contexto infinitas”, como se a IA pudesse compreender todo o código da empresa de uma vez. Na prática, ainda há limites (o contexto de 100K do Claude é enorme, mas não infinito), e a busca vetorial ajuda, mas exige bons prompts. Está melhorando, porém fique atento ao hype – um modelo de 100K tokens pode ter dificuldade para realmente entender milhões de linhas de código sem um particionamento inteligente. O progresso é real (veja os avanços do Sourcegraph), mas controle as expectativas.

O que vem a seguir:

• Integração ainda mais profunda com IDEs: Espere que Visual Studio, VS Code, JetBrains, etc., tornem cada vez mais tênue a linha entre escrever código e revisar/executar código. A IA provavelmente será integrada ao controle de versões (imagine merges assistidos por IA no git ou IA criando modelos de pull request automaticamente com base nas mudanças no código). Já vimos indícios disso com mensagens de commit do Copilot e resumos de PR.
• Ferramentas de IA para desenvolvimento específicas de domínio: Podemos ver ferramentas de codificação com IA ajustadas para domínios específicos – por exemplo, assistentes de IA para notebooks de ciência de dados (alguns já existem, como o AI do Azure em Notebooks), ou para programação embarcada em C (onde a IA entende restrições de memória). Como LLMs podem ser ajustados por fine-tuning ou prompt-tuning, assistentes de código especializados podem superar os gerais em certos setores.
• Automação mais “agente”: Os agentes de hoje executam tarefas quando solicitados. No futuro, podemos ter IA monitorando projetos continuamente: por exemplo, uma IA que roda sempre na esteira de CI e, sempre que a build falhar ou surgir uma nova vulnerabilidade em uma biblioteca, abre um PR com a correção. O GitHub já dá sinais de integrar Copilot com Dependabot e Actions para esses cenários. Essencialmente, a IA pode atuar como um membro automatizado da equipe, cuidando da manutenção rotineira.
• Colaboração e educação: As ferramentas de IA podem se tornar colaborativas – por exemplo, dois desenvolvedores e um bot de IA programando em pares em tempo real. Também na educação, as ferramentas de IA para codificação terão papel importante no ensino (alguns professores de Ciência da Computação já usam o GitHub Copilot como auxiliar ou permitem seu uso em tarefas para focar na resolução de problemas). Podemos ter “mentores de IA” para novos desenvolvedores, guiando-os em tarefas e explicando conceitos (algo como o ChatGPT faz, mas de forma mais estruturada).
• Regulação e Ética: No horizonte também estão questões sobre licenciamento open-source e código gerado por IA. O Copilot teve controvérsias sobre trechos de código GPL em suas sugestões. Em 2025, muitas ferramentas (CodeWhisperer, Tabnine, etc.) implementaram filtros e atribuição. Podemos ver soluções mais formais, como um padrão da indústria para IA atribuir fontes de código, ou talvez uma IA que possa ser restringida a usar apenas códigos sob determinadas licenças em suas sugestões. Há também o lado ético – garantir que essas ferramentas de IA não propaguem padrões de código inseguros, vieses ou más práticas. Já se fala em certificações ou padrões de conformidade para assistentes de IA (especialmente para software crítico em segurança). Portanto, o que está por vir provavelmente inclui algum tipo de governança em torno das ferramentas de programação com IA em empresas ou indústrias regulamentadas.

Para concluir, é um momento incrivelmente empolgante para ser um desenvolvedor de software. As ferramentas de codificação com IA de 2025 estão turbinando a produtividade e tirando a monotonia de muitas tarefas, além de introduzirem novos fluxos de trabalho que simplesmente não eram possíveis antes. Como toda nova tecnologia, há uma curva de aprendizado e a necessidade de discernimento em seu uso. Mas o consenso entre os especialistas é que quem abraçar esses assistentes de IA terá uma vantagem competitiva em velocidade e qualidade de desenvolvimento. Como disse um vice-presidente de software: “Não se trata de IA ou humanos, mas de IA com humanos – e juntos, estamos entregando funcionalidades mais rápido do que nunca, com menos bugs.”

Este guia definitivo realmente mostra o que é tendência (prático, veio para ficar), o que é exagero (precisa ser visto com cautela) e o que está por vir (as tendências para observar). Se você ainda não experimentou algumas dessas ferramentas, agora é a hora – a barreira de entrada é baixa (muitas possuem opções gratuitas) e os ganhos potenciais são grandes. Feliz programação com seus novos colegas de IA!

Fontes:

• Dohmke, Thomas. “GitHub Copilot: Meet the new coding agent.” GitHub Blog – Product News (maio de 2025)
• Thurrott, Paul. “Build 2025: Big Updates for GitHub Copilot…” Thurrott.com (19 de maio de 2025)
• GitHub Changelog. “GitHub Copilot code review… (private preview).” (29 de outubro de 2024)
• Irshad Buchh. “Amazon CodeWhisperer offers new AI-powered code remediation…” AWS News Blog (26 de novembro de 2023)
• Amazon CodeWhisperer Documentation. “CodeWhisperer is becoming part of Amazon Q Developer.” (maio de 2025)
• MetaDesignSolutions. “Copilot X vs. Amazon CodeWhisperer 2025.” (artigo de blog)
• Good, Christopher. “Tabnine at NVIDIA GTC 2025… AI at Scale.” Tabnine Blog (25 de março de 2025)
• Deshmukh, Ameya. “Scaling Enterprise AI: Sunsetting Tabnine Basic.” Tabnine Blog (25 de março de 2025)
• DevClass (Tim Anderson). “JetBrains goes live with Junie AI agent… adds free tier.” (16 de abril de 2025)
• Maltseva, Anna. “JetBrains AI Assistant: Smarter, More Capable, and a New Free Tier.” JetBrains Blog (abril de 2025)
• Patel, Rhea. “Announcing a free GitHub Copilot for Visual Studio.” Visual Studio Blog (23 de janeiro de 2025)
• UI Bakery Blog (Dora Gurova). “O que é o Cursor AI?… (Tudo o que você precisa saber).” (18 de abril de 2025)
• Reuters (Chandni Shah). “OpenAI concorda em comprar Windsurf (Codeium) por cerca de US$ 3 bilhões.” (5 de maio de 2025) reuters.com
• Reuters (Bengaluru). “Google pagará US$ 2,4 bilhões para licenciar tecnologia Windsurf, diz WSJ.” (11 de julho de 2025)
• Dev.to (Michael Amachree). “Por que Windsurf é o Melhor Editor de Código com IA Gratuito… (atualização de frustrações).” (16 de novembro de 2024; atualizado em 31 de maio de 2025)
• Qodo (anteriormente CodiumAI) blog. “TestGPT: IA Generativa para Integridade de Código.” (2024)