Assistentes de codificação de IA precisam de mais contexto: experimentos e insights

Assistentes de codificação de IA tradicionais, embora proficientes na geração de código, muitas vezes carecem de contexto crucial sobre o ambiente do sistema mais amplo. Isso leva os desenvolvedores a gastar tempo extra para preencher a lacuna entre o código e várias fontes de informação. Este artigo detalha experimentos integrando contexto operacional (gráficos de chamadas, métricas, relatórios de exceções) em assistentes de IA para melhorar a precisão de depuração. Os resultados mostram que dados de desempenho estruturados e relatórios de erros aprimoram a análise de IA, mas a representação eficiente de grandes quantidades de contexto permanece um desafio. O futuro reside em um grafo de conhecimento abrangendo comportamento de produção, métricas do sistema e muito mais, permitindo que assistentes de IA entendam o comportamento do sistema de forma holística.