Códigos que praticamente se escrevem sozinhos. Funções inteiras geradas só de explicar o que você quer em linguagem normal. Isso, que parecia coisa de outro mundo há alguns anos, hoje faz parte do dia a dia de muitos devs no mundo todo. As ferramentas de IA para programação chegaram para ficar e estão transformando a forma como projetos saem do papel (ou do editor) para o ar.
Falar de ferramentas de IA para programação em 2025 já não é mais tendência, é realidade. As opções se multiplicaram, cada uma com um estilo, um jeitinho próprio de ajudar, e todas focadas em dar um empurrão que faltava para acelerar o trabalho, reduzir erros e dar um respiro na criatividade. Quer saber quais são elas? O Manual da Web te conta.
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Quais são as melhores ferramentas de IA para programação?
Hoje existem várias opções realmente boas no mercado, desde aquelas focadas em revisar códigos até as que escrevem blocos inteiros baseados em prompts em linguagem natural.
Cada dev acaba criando uma relação de amizade com a IA, que vai entendendo seu estilo e antecipando o que vem por aí.
O negócio é testar, sentir o que funciona melhor no seu fluxo e ir adaptando. É bom usar várias ao mesmo tempo, dependendo da tarefa do dia. Vamos ver as principais agora.
Tess AI
A Tess AI ganhou espaço rápido nos últimos anos. Diferente de outras que focam só em completar código, ela é especialista em revisar.
O foco dela é ajudar a encontrar bugs, sugerir melhorias de segurança e deixar tudo alinhado com as boas práticas.
A Tess AI também sugere otimizações em trechos específicos, o que salva muito tempo, principalmente em projetos grandes.
Quem trabalha em equipes maiores adora, porque a IA vira um revisor técnico, evitando aquela famosa “corrida de última hora” antes de enviar para produção.
Codiga A
Codiga é queridinha de quem gosta de organização. Além de revisar código, ela deixa você criar e compartilhar snippets (aqueles pedacinhos de código prontos).
Você pode montar verdadeiros “livros de receitas” de trechos reutilizáveis, que podem ser compartilhados com o time inteiro.
Essa função de cookbooks é boa para equipes que querem manter padronização e economizar tempo.
Tabnine
Um dos nomes mais falados quando o assunto é autocompletar inteligente.
O Tabnine entende o contexto do seu projeto, seu estilo de escrita e o histórico do repositório para propor trechos inteiros.
A personalização é a melhor coisa dele. A IA pode ser treinada com o código do time, garantindo sugestões alinhadas ao padrão interno, que faz uma baita diferença em empresas que prezam pela consistência.
Open AI
A OpenAI dispensa apresentações, mas, no mundo dev, ela brilha com o Codex, o cérebro por trás do GitHub Copilot.
O Codex consegue transformar prompts em linguagem natural em blocos completos de código, prontos para serem usados (ou adaptados).
A flexibilidade faz da OpenAI uma das mais potentes ferramentas de IA para programação da atualidade. Além de sugerir código, a IA explica trechos, converte linguagens e ajuda a debugar.
GitHub Copilot
O Copilot é um “companheiro oficial” de muitos devs. Criado em parceria entre a OpenAI e o GitHub, ele funciona como um copiloto que sugere código em tempo real, completa funções e entende o contexto geral do arquivo.
Um dos pontos fortes é que ele consegue “adivinhar” funções inteiras com base apenas em descrições.
Sabe aquele comentário que você escreve antes de começar uma função? O Copilot já entrega a função pronta em segundos.
Por que usar IA na programação em 2025?
Além de agilizar a entrega, as ferramentas de IA para programação ajudam a reduzir erros humanos, dar sugestões inteligentes e inspirar soluções criativas.
Em 2025, com a complexidade crescente dos projetos e a pressão por resultados rápidos, contar com uma IA é quase obrigação em muitos times.
Elas não substituem o dev, e nem devem, por favor! O papel continua sendo deles, mas as IAs funcionam como assistentes que deixam o dia a dia mais fluido.
O objetivo é ter mais tempo para focar na lógica, na arquitetura e nas decisões estratégicas.
Dicas para programar com IA sem abrir mão da segurança
Isso aqui é muito importante: programar e não abrir mão de segurança. Vem ver algumas dicas.
Escolher a ferramenta certa
Cada IA tem um foco diferente: revisão, autocompletar, snippets ou geração de código. É bom escolher a que faz mais sentido para o projeto e testar combinações.
Revisar sempre
Mesmo com IA, revisão manual continua essencial. Vale a máxima: confiança é boa, mas revisão é melhor. Conferir o que a IA sugeriu ajuda a evitar bugs e inconsistências.
Proteger dados sensíveis
Evite compartilhar informações confidenciais ou códigos sigilosos nos prompts. A IA aprende com os dados, então é bom ter cuidado com o que é enviado.
Configurar permissões
Quando possível, ajustar as permissões para limitar o que a IA pode acessar no repositório, o que reduz riscos e garante mais controle.
O futuro já começou
A verdade é que as ferramentas de IA para programação transformaram a forma como pensamos e escrevemos código.
Elas ajudam no empurrão nos momentos de bloqueio, agilizam tarefas repetitivas e aumentam a confiança no resultado final.
Com o avanço constante, cada nova atualização traz mais inteligência, mais integração e mais possibilidades.
O importante é usar de forma consciente, como uma extensão do cérebro, e não como substituto.
