Ah quase um ano eu criei um protótipo de ferramenta que conectava o ChatGPT diretamente com o nosso ambiente de desenvolvimento, permitindo “programar” em linguagem natural.
No formato “custom gpt” o negócio funcionou bem, mas acabou se tornando inviável por algumas coisinhas como: ter que ficar dando “allow” a cada iteração, e principalmente o fato que era acessível apenas para assinantes Plus do ChatGPT.
A proposta era interessante. Fazia quase o mesmo que o Composer do CursorAI faz hoje. Mas dado a inviabilidade o projeto tá na gaveta.
A extensão se chama “Dev Assistant AI” e está no marketplace do VSCode, mas atualmente não faz nada… então nem instale! 😁
Neste vídeo, do ano passado, eu mostro ele em funcionamento: https://youtu.be/cFvsqirKqHc?si=4gs-v3rJQ3MFTL-W
Depois disto, eu implementei uma infinidade de coisas:
versão simplificada da extensão usando Pythonversão em CLI com Python (publicada no Pypi como dev-assistant-client) que não dependia da extensão para VSCode mas com capacidade para manipular arquivos, códigos, acessar terminal e muito maisPython service runner, que utilzava o mesmo princípio mas sem websockets, apenas com long-polling ( que curiosamente demonstrou funcionou melhor…)Painel admin com Laravel com gerenciamento de keys para autenticação dos clients;Documentação básica inicialPWA com Nuxt para uso genérico, como o ChatGPT mas conectado diretamente com a extensãoUm GitHub app integrado que podia abrir issues e até mesmo criar PR’sUm sistema de embeddings usando OpenAI e LangchainUm API server de AIs usando LangServe no HuggingFace, integrado com o LaravelUma série de outras coisas como CI/CD com GitHub actions, testes, etc.
No fim das contas, nunca divulguei, nem congitei monetização, e obviamente houve ZERO interesse externo…
E o projeto se tornou um zumbi online 😕 …
Depois de refletir um pouco, acabei concluindo que está tudo exatamente como deveria estar e o projeto realmente alcançou o objetivo proprosto desde o início: o meu estudo e aprendizado.
Pode ter certeza que o que aprendi criando tudo isso valeu o investimento, seja em tempo ou dinheiro.
Enfim, mesmo que o projeto não tenha atingido popularidade ou um modelo sustentável de uso, ele cumpriu exatamente o que eu buscava: me proporcionar a oportunidade de entender melhor as complexidades de integrar IA no desenvolvimento, explorar novas tecnologias e fortalecer meu conhecimento em várias áreas, desde Python que eu nem sabia, até conceitos aprofundados em AI e automação.
Talvez um dia eu voltar a mexer nele, talvez fazer uma versão mais siples, sei lá, ou adaptada para as novas tendências. Mas por agora, fica o legado do aprendizado e a satisfação de ter colocado ideias em prática, enfrentando os desafios e evoluindo a cada passo.
Então, se você está com medo de se jogar em um projeto grande sozinho, meu conselho é: vá em frente. Mesmo que o projeto se torne inviável, o conhecimento adquirido é impagável. Às vezes, o verdadeiro sucesso não está nos downloads ou na monetização, mas no que você se torna durante o processo.
Até!
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