🧰 GitHub Copilot ganha Workspace, assistente de projetos de ponta-a-ponta
Solução, em prévia, fornece plano passo a passo para resolver problemas a partir de prompts. Mais: MS-DOS 4.0 tem código aberto, uma ideia de produto em escala e um misterioso GPT-2 no giro da IA
O GitHub lançou esta semana a prévia técnica do GitHub Copilot Workspace, um assistente de projetos de ponta a ponta, executado por meio de prompts.
A proposta é que a ferramenta ajude desenvolvedores a iniciarem tarefas mais rapidamente e de forma mais estruturada.
Diferentemente do GitHub Copilot, que dá assistência específica dentro do código, o Workspace é um ambiente onde desenvolvedores podem "debater, planejar, construir, testar e executar código" — tudo isso, usando linguagem natural.
Funciona mais ou menos assim:
a partir de um repositório ou problema no GitHub, o desenvolvedor descreve a tarefa em linguagem natural;
o Workspace sugere, então, um plano do que precisa ser feito, com as etapas, códigos a serem alterados, recursos a serem configurados etc.;
o desenvolvedor pode editar e interferir, a fim de aprimorar, corrigir e validar o que foi sugerido;
quando o desenvolvedor se certificar que está tudo certo com o plano, pode executá-lo no próprio Workspace;
o código irá, então, para o GitHub Codespace para revisão final;
estando tudo certo, basta fazer o Pull Request.
Também será possível compartilhar workspaces com a equipe, por meio de link, e usar o recurso em dispositivos móveis.
A IA do Workspace se baseia nos códigos, respostas a problemas e outras informações dos repositórios para ter mais contexto.
A iniciativa, segundo o GitHub, visa:
melhorar a experiência do desenvolvedor (DEX);
permitir que desenvolvedores experientes atuem mais como "pensadores de sistemas"; e
reduzir a barreira de entrada a juniores ou mesmo pessoas sem experiência.
Em outras palavras, o Workspace é uma maneira não só de alavancar desenvolvedores que já atuam, mas de permitir um ingresso mais fácil à área, até para suprir a escassez de mão-de-obra.
O recurso está em lista de espera. Na página oficial, há uma FAQ com mais informações, onde é possível acessar também o manual de usuário. O post oficial do GitHub e esta matéria na The Verge ajudam a entender mais.
💾 MS-DOS 4.0, uma relíquia, tem código aberto
Microsoft e IBM abriram o código-fonte de uma antiguidade do mundo do software: o MS-DOS 4.0. Lançado em 1988, essa versão do sistema operacional incluiria recursos multitarefa, nunca lançados, e foi criticada por usuários por consumir 92 KB de RAM, uma limitação à época. "Programas populares – como WordPerfect 5.1 (processador de texto), Lotus 1-2-3 (planilha) e Doom (jogo em primeira pessoa) – sempre falhavam", lembra Steven Vaughan-Nichols. Tanto que a versão foi logo substituída pelo MS-DOS 4.01. O código fonte, binários do beta multitarefa inédito e PDFs digitalizados da documentação estão disponíveis neste GitHub. Esse post da Microsoft e este outro da InfoQ trazem mais informações.
🐟 Matar peixes: um negócio com potencial de escala
Um bom produto de software é aquele que consegue atacar problemas em larga escala, certo? Quer algo que lida naturalmente com escala e processos repetíveis? Indústria pesqueira. A startup Shinkei aposta em um negócio interessante no ramo — o que mostra como há oportunidades de inovação por aí —: um sistema de visão computacional para matar peixes logo após a captura, de forma humanizada, cirúrgica, preservando a qualidade da carne e reduzindo perdas. Explica-se: ao serem capturados, peixes são deixados para morrer nos convés dos barcos, o que aumenta riscos de contaminação, deterioração e perdas. O sistema é uma máquina onde os peixes passam e são mortos com um tiro de pressão de água no cérebro. Mais a respeito no TechCrunch.
🤖 Misterioso GPT-2 que entusiastas discutem ser GPT-5 e outra IA desenvolvedora
No giro da IA, surgiu um tal de GPT-2, que entusiastas eufóricos já discutem se seria uma prévia do GPT-5. O "gpt2-chatbot" apareceu no LMSYS, site para comparar LLMs. Andrew Gao, pesquisador de IA de Stanford, e Ethan Mollick, professor da Wharton School influente no assunto, avaliaram e sugeriram que o desempenho é superior ao do GPT-4. Especula-se se seria jogada de marketing da OpenAI. Difícil saber o que é interesse e o que é isenção nesse mundo. Fora isso, Amazon Lançou Amazon Q, concorrente do GitHub Copilot na AWS, e Devin, "primeiro desenvolvedor de IA do mundo" (lembra?), já ficou na promessa — solução open-source AutoCodeRover tem desempenho melhor, conforme The Pragmatic Engineer.
🏗️ Software como "registro de decisões ao longo do tempo"
É comum compararmos software com construções do mundo físico, até por falta de referências melhores. Em "Ode ao Software", Rohit Krishnan defende que software não é como construir as Pirâmides ou o Coliseu, mas como gerir organizações. Neste sentido, software não é produto e, sim, processo. É um "registro de decisões ao longo do tempo". Também é efêmero — por mais que vejamos a busca Google ou Facebook como "algo acabado", em sua essência (código) são artefatos em construção. Software é uma "refatoração eterna". Leitura mais inspiradora para o fim de semana.
❓Você realmente entende prototype em JavaScript?
Exercício: rabisque para você mesmo o que entende por prototype (protótipo) em JavaScript? Você sabe o que é isso, por que existe e como funciona?
A propósito, a resposta à pergunta da edição anterior é: I/O não bloqueante em Node.js é a capacidade do Node de realizar operações de entrada e saída (acessar a rede, bancos de dados, ler o disco etc.) de forma assíncrona, usando um único processo principal (single thread), padrão em JavaScript, sem que seja bloqueado por tarefas demoradas. Em um mecanismo bloqueante, a leitura de um arquivo grande, por exemplo, ocuparia a thread até que a tarefa fosse concluída. Uma solução, nesses casos, seria usar multithread, ou seja, abrir novos processos para executar tarefas em paralelo — o que, porém, torna a programação mais complexa e afeta o desempenho. Node.js contorna isso com Event Loop, mecanismo que gerencia a ordem de execução das tarefas na thread única. É algo bastante técnico, mas há muito material na web (sugerimos este, este, este e este) para saber mais.
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