Aprimorando a produtividade dos desenvolvedores com uma extensão para o Visual Studio Code Impulsionada por IA: uma abordagem com modelos de linguagem avançados

dc.contributor.advisorFernandes, Isaac Franco
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7778114770747843pt_BR
dc.contributor.authorOliveira, Jaime Bruno Cirne
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9118304415486642pt_BR
dc.contributor.referees1Madeira, Charles Andryê Galvão
dc.contributor.referees2Nunes, Isabel Dillmann
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2087785677186785pt_BR
dc.date.accessioned2024-03-15T14:16:38Z
dc.date.available2024-03-15T14:16:38Z
dc.date.issued2024-03-11
dc.description.abstractHis project aims to create an extension for Visual Studio Code that leverages advanced language models, such as those offered by OpenAI. The goal is to simplify the coding process, improve code quality, and automate repetitive tasks. Through embeddings, the extension provides features like Code Explorer, Documentation Generator, Test Creator, and Issue Identifier, all accessible with a simple click or shortcut. The methodology involves the careful integration of language models, with specific prompts to achieve the desired objectives. Additionally, the work conducts a review of current technologies in the context of software development. Results are evaluated quantitatively and qualitatively, demonstrating how the extension can make the development process more efficient. This work represents a convergence of artificial intelligence and software development, offering a practical solution to enhance the developer experience.pt_BR
dc.description.resumoEste projeto tem como objetivo criar uma extensão para o Visual Studio Code que utiliza modelos de linguagem avançados, como os oferecidos pela OpenAI. A proposta é simplificar o processo de codificação, melhorar a qualidade do código e automatizar tarefas repetitivas. Através de embeddings, a extensão disponibiliza funcionalidades como Explorador de Código, Gerador de Documentação, Criador de Testes e Identificador de Problemas, tudo acessível com um simples clique ou atalho. A metodologia inclui a integração cuidadosa dos modelos de linguagem, com prompts específicos para atingir os objetivos desejados. Além disso, o trabalho realiza uma revisão das tecnologias atuais no contexto de desenvolvimento de software. Os resultados são avaliados quantitativamente e qualitativamente, demonstrando como a extensão pode tornar o processo de desenvolvimento mais eficiente. Este trabalho representa uma convergência entre inteligência artificial e desenvolvimento de software, oferecendo uma solução prática para melhorar a experiência do desenvolvedor.pt_BR
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Jaime Bruno Cirne de. Aprimorando a produtividade dos desenvolvedores com uma extensão para o Visual Studio Code impulsionada por IA: uma abordagem com modelos de linguagem avançados. 2024. 85f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Residência em Tecnologia da Informação) - Instituto Metrópole Digital, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/57869
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentIMDpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programResidência em TIpt_BR
dc.subjectExtensão de desenvolvimentopt_BR
dc.subjectModelos de linguagem avançadospt_BR
dc.subjectVisual Studio Codept_BR
dc.subjectOpenAIpt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.titleAprimorando a produtividade dos desenvolvedores com uma extensão para o Visual Studio Code Impulsionada por IA: uma abordagem com modelos de linguagem avançadospt_BR
dc.title.alternativeEnhancing developer productivity with an AI-Driven Extension for Visual Studio Code: an approach with advanced language modelspt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR

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