CONTEÚDO TÉCNICO COM IA: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ TRANSFORMANDO A ESCRITA PARA DEVS

Autora: MÔNICA CRUZ

RESUMO

A inteligência artificial no desenvolvimento de software representa uma abordagem inovadora para automatizar tarefas técnicas, melhorar a comunicação entre áreas e aumentar a eficiência de times de tecnologia. Este artigo explora como a IA generativa pode ser utilizada para acelerar a produção de documentação técnica, testes automatizados e validações de código em projetos reais, com ênfase em práticas éticas, aprendizado incremental e colaboração entre humano e máquina. Através do uso estratégico de prompts, validação manual e ferramentas como xUnit e ChatGPT, a IA se mostra uma aliada promissora para democratizar e escalar o conhecimento técnico no ecossistema Dev.

PALAVRAS-CHAVE: Inteligência Artificial, IA Generativa, APIs, Testes Automatizados, Desenvolvimento .NET, Documentação Técnica.

1. INTRODUÇÃO

A documentação técnica e os testes automatizados são etapas essenciais no desenvolvimento de APIs, mas muitas vezes são deixadas de lado por falta de tempo, domínio técnico ou costume. Neste artigo, compartilho minha experiência real ao utilizar inteligência artificial para estruturar e testar uma API .NET, mesmo não sendo uma desenvolvedora especializada em backend. Com apoio da IA generativa, consegui transformar prompts em documentação funcional, validar comportamentos da aplicação com testes automatizados e ganhar autonomia em tarefas técnicas que antes pareciam complexas.

2. FUNDAMENTOS DO USO DE IA NO DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE

A inteligência artificial tem revolucionado o desenvolvimento de software, principalmente ao automatizar tarefas repetitivas e documentações que exigiriam esforço manual.

Vantagens observadas:

• Automatização de tarefas técnicas
• Redução de tempo gasto com escrita de documentação
• Clareza e padronização do conteúdo gerado
• Colaboração técnica com IA como “revisor virtual”

3. ESTUDO DE CASO: DOCUMENTAÇÃO E TESTES DE UMA API .NET COM IA

3.1 O Desafio

Antes da automação, minha API não contava com nenhuma documentação formal nem testes automatizados, dificultando a manutenção e a reutilização do código.

3.2 A Solução: Aplicação da IA Generativa

Utilizei o ChatGPT com prompts estruturados para gerar documentação completa da API e criar testes com xUnit e Moq. A IA atuou como parceira técnica no processo.

4. IMPLEMENTAÇÃO: COMO FIZ A DOCUMENTAÇÃO COM IA

• Criação de prompts específicos → promptgerardocumentacaoAPI.md
• Documentação gerada → documentacaoAPIdotNet.md
• Análises e aprendizados → analisesprompt.md

Ilustração 1 – Fluxo de refinamento de prompt com IA

Ilustração 2: Estrutura organizada com diretórios para documentação, testes e análises

5. TESTES AUTOMATIZADOS COM IA: VALIDANDO O COMPORTAMENTO DA API

Após gerar e revisar toda a documentação com apoio da IA, decidi avançar para a validação prática da API. Com o auxílio do ChatGPT, identifiquei os principais cenários de teste e criei dois tipos de testes automatizados: unitários e de integração. A IA foi usada como uma espécie de parceira técnica, sugerindo estruturas de teste, configuração de bibliotecas e revisão de boas práticas — sempre com minha curadoria final para garantir que tudo estivesse funcional e claro

5.1 Testes Unitários: com xUnit e Moq

Os testes unitários foram responsáveis por validar o comportamento interno dos controllers e serviços. A biblioteca xUnit foi utilizada para escrever os testes, enquanto o Moq permitiu simular dependências como serviços de negócio.

Ilustração 3: Exemplo de teste unitário

5.2 Testes de Integração: com WebApplicationFactory

Para simular uma aplicação em execução e validar chamadas reais à API, usei a classe WebApplicationFactory, disponível no ASP.NET Core. Esses testes avaliam a resposta dos endpoints como se fossem chamados por um cliente externo, permitindo validar o comportamento da aplicação de ponta a ponta.

Ilustração 4 : Exemplo de teste de integração com resposta esperada

5.3 Comparativo de Qualidade Técnica

Antes da automação, a API não contava com nenhuma cobertura de testes — o que dificultava tanto o entendimento quanto a manutenção do código. Com o apoio da IA, consegui estruturar um conjunto de testes automatizados que aumentaram significativamente a confiabilidade da aplicação. Hoje, qualquer desenvolvedor iniciante que acessar o repositório conseguirá compreender o funcionamento da API e executar testes em poucos minutos, graças à clareza da documentação e à cobertura de cenários críticos.

Ilustração 5: Comparativo de qualidade técnica antes e depois da automação com IA

6. RESULTADOS E IMPACTOS DA AUTOMAÇÃO COM IA

• Documentação padronizada disponível no repositório
• Reutilização facilitada da API por qualquer desenvolvedor iniciante
• Redução de esforço manual em até 80%
• Aumento da confiança no comportamento da API
• Estrutura clara com diretórios segmentados e arquivos bem organizados

Ilustração 6: Tipos de Conteúdo Gerado com IA

7. CONCLUSÃO

A experiência de utilizar IA generativa na documentação e testes de uma API .NET demonstrou que tarefas antes negligenciadas por limitação técnica ou tempo podem ser automatizadas com qualidade e estratégia. O uso da IA como revisor técnico e parceiro de criação se mostrou altamente eficaz para acelerar entregas, garantir padronização e promover o aprendizado contínuo. Para quem deseja aplicar IA no desenvolvimento de software, começar por projetos reais e aplicar ciclos de refinamento com validação humana é um caminho promissor e transformador.

8. REFERÊNCIAS

Repositório do projeto com documentação, testes e análises gerados com apoio da IA:

🔗 https://github.com/monicacruzs/ia-generativa

API utilizada como base educacional (fork para testes práticos):

🔗 https://github.com/monicacruzs/MegaApiDotnetCore

Repositório original da API desenvolvida por Felipe Aguiar (fonte de estudo):

🔗 https://github.com/felipeAguiarCode/MegaApiDotnetCore

Curso DIO de referência utilizado para base técnica:

Microsoft AI for Tech – Criando Prompts Inteligentes

🔗 https://web.dio.me/track/criando-prompts-inteligentes

ABNT.NBR 14724:2011 - Informação e documentação – Trabalhos acadêmicos – Apresentação. Rio de Janeiro: Associação Brasileira de Normas Técnicas, 2011.