Apesar do grande entusiasmo em torno do ChatGPT,talvez seja justificado para os desenvolvedores, pelo menos. Com a velocidade com que surgem novos frameworks, plataformas e até mesmo linguagens, manter-se atualizado está se tornando uma tarefa realmente esmagadora.
O ChatGPT pode ser a “cura” para esta situação avassaladora. Com o ChatGPT como meu guia, estou aprendendo Python mais rápido do que jamais aprendi em minha vida.
Decidi confiar principalmente no ChatGPT, mas usei documentação adicional para verificar sua orientação. Uma das coisas difíceis ao começar é que simplesmente não conhecemos o que não conhecemos (ainda). Então, comecei com o simples prompt: “quais princípios e conceitos básicos preciso aprender para dominar o Python?”
Em duas semanas, passei de conhecimento zero de Python, muito menos de ChatGPT, para usá-lo para criar um aplicativo Web básico usando Flask e Bootstrap. Pegar boletins meteorológicos de uma API pública e passá-los pelo modelo “text-DaVinci-003” do OpenAI, que retorna os boletins em uma prosa notavelmente humana.
Embora esta versão moderna do aplicativo “hello world” seja simplista, ela exibe bem o conjunto de habilidades básicas para criar soluções com integrações de API. Também serve como pano de fundo familiar para a experiência quase surreal de aprender com o ChatGPT pela primeira vez.
O apoio que forneceu, por falta de um termo melhor, foi surpreendente. Eu bombardeei com perguntas e importunei pedindo conselhos. Em todas as etapas, ele estava lá. Explicando quais eram minhas opções de servidor e framework, mostrando-me como organizar minhas pastas e arquivos para uma configuração típica do Flask, respondendo às minhas dúvidas, expondo tópicos sobre os quais não estava claro e, finalmente, fornecendo amostras de código altamente úteis.
Como verá posteriormente, não foi sem soluços, mas, no geral, eu me convenci. Espero que esta ferramenta (e outras semelhantes) se torne a forma de trabalho definitiva daqui para frente.
Onde o ChatGPT superou minhas expectativas
A capacidade do ChatGPT de fornecer código é provavelmente o recurso mais conhecido entre os desenvolvedores, mas o que realmente se destaca é a capacidade de responder a perguntas de acompanhamento. Por mais simples (ou bobo) que pareça, quantas vezes você leu algo e descobriu que tinha dúvidas que não podiam ser respondidas prontamente pelo texto, muito menos por onde começar a procurar esclarecimentos na documentação? Passei muitas horas em minha carreira fazendo esse tipo de investigação de acompanhamento.
Com a chegada do ChatGPT ao mercado, isso basicamente acabou. O fato de eu poder simplesmente perguntar: “Você quer dizer ‘x’ ou ‘y’ ao falar sobre ‘z’?” já me poupou uma quantidade surpreendente de tempo. Ser capaz de fazer uma série de perguntas relacionadas é transformador quando se trata de aprendizado. Entramos na era da documentação viva. É como ter um mentor e uma enorme equipe de pesquisa à sua disposição.
“Precisa melhorar”
Embora minha experiência tenha sido incrível, é importante notar que essa jornada nem sempre foi fácil. Um fator é a rápida expansão da popularidade do ChatGPT. Durante esse processo, comecei a me deparar repentinamente com mensagens de “capacidade máxima”. Tive que mudar para uma conta paga para garantir que eu mantivesse o acesso. Mas isso destaca um ponto crítico: para que isso faça parte do seu fluxo de trabalho regular, você precisará de uma conta paga. Recentemente, eles introduziram o ChatGPT Plus por US$20 por mês, que, na minha opinião, vale cada centavo.
Não use ChatGPT … para criar código
Uma área de dificuldade do ChatGPT foi produzir amostras de codificação mais longas. Quando as soluções excediam 50 linhas, quase sempre havia erros. Talvez fosse a carga sob a qual estava ou as políticas explícitas do OpenAI, mas, como aprendi desde então, não deveria ter pedido ao ChatGPT soluções de codificação complexas. É aí que entra o modelo “code-DaVinci-002” do OpenAI. O ChatGPT foi treinado em uma grande quantidade de informações textuais para fornecer respostas em linguagem natural. No entanto, a documentação do OpenAI deixa clara a diferença:“A série de modelos Codex é descendente de nossa série GPT-3 que foi treinada em linguagem natural e bilhões de linhas de código.” (ênfase minha)
O ChatGPT é excelente para amostras curtas de código explicativo que ajudam você a entender conceitos ou sintaxe com os quais não está familiarizado. Mas para a codificação do dia-a-dia, precisaremos nos familiarizar com o uso dos modelos de códice. Eles exigem mais know-how, mas com isso vem um grau de controle muito mais refinado e um reservatório mais profundo de conhecimento de codificação.
A chave para o sucesso: “Engenharia de Prontidão”
Para levar as ferramentas de IA como o ChatGPT para o próximo nível, você precisará aprimorar suas habilidades em “engenharia imediata”. A capacidade de elaborar cuidadosamente o que você pede a eles será o que diferencia os usuários comuns daqueles que podem exercer plenamente seu poder. Não se preocupe, o OpenAI forneceu vários exemplos em seu site para você começar. Você pode até aprimorar suas habilidades em um playground que eles montaram, o que fornece um controle mais sutil, como a “temperatura” da resposta. Uma medida de quão criativa a IA será ao gerar suas respostas. Usar os modelos de códice no playground, onde posso ajustar esse valor, teria evitado os problemas que encontrei com as amostras de codificação do ChatGPT.
Considerações finais
Esta tem sido uma experiência fantástica e reveladora até agora e estou realmente ansioso para ver até onde o ChatGPT e outras ferramentas de IA como ela podem ser levados. Estamos em um ponto de inflexão em nossa profissão e no aprendizado em geral. Para nos mantermos relevantes, precisaremos reinventar a nós mesmos e nossa abordagem em relação a praticamente todos os aspectos do nosso trabalho. Felizmente, o ChatGPT estará lá para conduzir o caminho.
10 Visual Studio Code extensions for Python development
Advanced ChatGPT Guide – How to build your own Chat GPT Site
Getting Started with GitHub AutoPilot
For Globant Employees: Globant U chatGPT Training
(3) Open Weather API
(4) OpenAI’s introduction to Codex models
(5) Example of codex model prompting in OpenAI’s playground
Algumas das habilidades do códice que o OpenAI divulga: “Transforme comentários em código, complete sua próxima linha ou função no contexto, traga conhecimento para você, como encontrar uma biblioteca útil ou chamada de API para um aplicativo, adicione comentários, reescreva código para eficiência”
