Como GitHub Copilot e Azure AI Estão Redefinindo o Futuro da Programação

Introdução

O GitHub Copilot e o Azure AI estão revolucionando o desenvolvimento de software com o apoio da inteligência artificial. Neste artigo, você vai entender como essas ferramentas funcionam na prática, como usá-las em conjunto e por que são indispensáveis para o futuro da programação.

O que é o GitHub Copilot e por que ele importa?

O GitHub Copilot é um assistente de codificação com IA que gera automaticamente sugestões de código com base no que você está escrevendo.

Benefícios do GitHub Copilot:

• Aumento da produtividade no dia a dia.
• Sugestões de código com boas práticas.
• Auxílio para iniciantes e reforço para experientes.

Azure AI: A plataforma de IA da Microsoft

Azure AI é um conjunto robusto de serviços em nuvem para construir, treinar e implantar modelos de inteligência artificial com segurança e escalabilidade.

Principais recursos:

• Azure OpenAI Service (modelos GPT)
• Cognitive Services (visão, linguagem, fala)
• Azure Machine Learning Studio
• Azure AI Studio para prototipagem rápida

Azure AI + GitHub Copilot: A combinação perfeita

A união do Copilot com os serviços da Azure AI amplia o poder de inovação de qualquer desenvolvedor.

Aplicações práticas:

• Criação de APIs inteligentes com Azure Functions
• Automatização de pipelines de dados com Azure ML
• Construção de chatbots com GPT via Azure AI

Caso: Criando um Assistente Virtual com Azure AI e Copilot

1. Planejamento

Vamos criar um chatbot que responde perguntas sobre cursos da DIO com linguagem natural.

2. Configuração no Azure AI Studio

1. Acesse o Azure AI Studio
2. Crie um projeto com o Azure OpenAI Service
3. Escolha o modelo GPT-4 ou 3.5
4. Defina o comportamento inicial:

Você é um assistente que ajuda usuários a encontrar cursos de tecnologia na DIO.

3. Frontend com ajuda do Copilot

Use o GitHub Copilot para gerar o código JavaScript:

async function sendMessage(message) {
const response = await fetch('/api/chat', {
  method: 'POST',
  body: JSON.stringify({ prompt: message }),
  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
});

const result = await response.json();
return result.reply;
}

4. Backend com Azure Functions

Código de uma Azure Function simples para usar o GPT:

import openai
import os

def main(req):
  prompt = req.get_json().get("prompt")
  openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

  response = openai.ChatCompletion.create(
      model="gpt-3.5-turbo",
      messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
  )
  return response['choices'][0]['message']['content']

Como o Copilot acelera o desenvolvimento?

Durante o projeto, o Copilot ajuda a:

• Gerar funções inteiras automaticamente
• Criar chamadas API com segurança
• Sugerir padrões de arquitetura
• Propor testes automatizados

Para quem é essa dupla de ferramentas?

Iniciantes

• Aprendem com exemplos prontos e boas práticas
• Superam o bloqueio de “tela em branco”

Profissionais

• Foco em lógica e design de sistemas
• Menos tempo com tarefas repetitivas

Melhores práticas ao usar Azure AI e GitHub Copilot

• Sempre revise o código sugerido
• Monitore uso de IA com logs e métricas
• Implemente testes de validação
• Documente seu processo para manutenções futuras

Arquitetura da Solução

Usuário → Frontend → Azure Function → Azure AI → Resposta