Agentes de engenharia de software supervisionados est?o cada vez mais capazes de identificar atualiza??es necess¨¢rias e fazer altera??es maiores em uma base de c¨®digo. Ao mesmo tempo, vemos uma crescente complac¨ºncia com c¨®digo gerado por IA e desenvolvedoras demonstrando resist¨ºncia em revisar grandes conjuntos de mudan?as feitas por IA. Uma justificativa comum para isso ¨¦ a ideia de que a legibilidade do c¨®digo voltada para humanos importa menos, j¨¢ que a IA pode lidar com modifica??es futuras. No entanto, assistentes de c¨®digo baseados em IA tamb¨¦m t¨ºm um desempenho melhor em bases de c¨®digo bem estruturadas, tornando o design de c¨®digo compat¨ªvel com IA essencial para a manuten??o.
Felizmente, boas pr¨¢ticas de design de software para humanos tamb¨¦m beneficiam a IA. Nomes bem definidos fornecem contexto de dom¨ªnio e funcionalidade; modularidade e abstra??es mant¨ºm o contexto da IA gerenci¨¢vel ao limitar as mudan?as necess¨¢rias; e o princ¨ªpio DRY (¡°don¡¯t repeat yourself¡±, ou ¡°n?o se repita¡±) reduz a duplica??o de c¨®digo, facilitando para a IA manter a consist¨ºncia do comportamento. At¨¦ agora, os melhores padr?es compat¨ªveis com IA est?o alinhados ¨¤s boas pr¨¢ticas j¨¢ estabelecidas. ? medida que a IA evolui, mais padr?es espec¨ªficos devem surgir, por isso, considerar o design de c¨®digo com isso em mente ser¨¢ extremamente ¨²til.
