IA para programação: como obter ajuda confiável do Llama

Todos os quatro modelos Llama no nosso chat foram desenvolvidos para gerar código e texto, de acordo com os model cards da Meta. Eles são ótimos parceiros de programação: explicam códigos desconhecidos, escrevem funções curtas, criam rascunhos de testes e transformam mensagens de erro em correções. Mas eles também erram com total confiança, então adote a postura de quem revisa código: leia cada sugestão como se tivesse sido feita por um colega ágil, mas inexperiente, e nunca aprove nada sem verificar. Este guia mostra como perguntar, como validar e quais são os limites do nosso chat.

O que o Llama faz de melhor na programação diária

• Explicar código. Cole uma função herdada e pergunte o que ela faz, linha por linha, e onde ela pode quebrar.
• Trechos curtos e bem definidos. Uma função para processar datas, uma expressão regular, uma consulta SQL, um comando shell de linha única, um layout em CSS.
• Depurar a partir de um erro. Cole a mensagem de erro completa junto com o código ao redor dela.
• Testes. "Escreva testes unitários para esta função, incluindo casos extremos" costuma apontar cenários que você nem havia considerado.
• Converter entre linguagens. De Python para JavaScript, de um script Bash para PowerShell.
• Discutir a arquitetura. Descreva o que planeja construir e peça para identificar pontos fracos antes de escrever a primeira linha.

Ele tem mais dificuldade com alterações grandes espalhadas por vários arquivos que não consegue ver, bibliotecas atualizadas após a data de corte do seu conhecimento e tudo o que depende da configuração exata da sua máquina.

Dê o contexto que um colega de equipe precisaria

Fraco:
meu codigo nao funciona, arruma
[300 linhas coladas]

Forte:
Node.js 22, JavaScript puro, sem bibliotecas. formatDue(dateString)
deve exibir a data de vencimento no horário local do usuário, ex.: "Seg 3 Março".
Para usuários no Brasil, ela mostra o dia anterior.

O que vejo no console:
[cole a saída exata]

Código (apenas formatDue e a linha que a chama):
[cole]

Explique primeiro a causa e depois forneça a formatDue corrigida. Mantenha o nome
dela e o argumento único, e não adicione bibliotecas de data.

A versão forte especifica a linguagem e versões, explica o que deveria acontecer e o que ocorre de fato, inclui o erro exato, reduz o código ao que interessa e define o formato da solução. Cada um desses detalhes elimina suposições. Um checklist para qualquer prompt de código:

1. Linguagem, versão, framework e bibliotecas.
2. O que o código deveria fazer e o que ele faz de fato.
3. A mensagem de erro exata ou a saída incorreta, copiada sem adaptações.
4. Um exemplo mínimo de código que ainda reproduza o problema.
5. Restrições: "sem novas dependências", "deve rodar no Windows", "mantenha a leitura acessível para iniciantes".

Um fluxo de trabalho seguro: planejar, escrever, rodar, revisar

1. Planeje primeiro. Para qualquer coisa maior do que uma única função, peça a abordagem antes do código: "Esboce como você estruturaria isso, com arquivos e funções, mas não escreva código ainda." Ajustar um plano custa pouco; corrigir 200 linhas dá trabalho.
2. Trabalhe em etapas curtas. Uma função ou uma alteração de cada vez. Respostas longas dão mais margem para erros, e as respostas no nosso chat têm um limite de tamanho. Se o código for cortado, responda "continue a partir da última linha completa".
3. Execute você mesmo. O Llama não roda código no nosso chat. Ele prevê qual seria o aspecto de um código funcional; só rodando para ter certeza de que funciona.
4. Envie os resultados reais. Cole o novo erro ou a saída incorreta. Algumas rodadas curtas assim costumam render mais do que uma explicação enorme.
5. Revise antes de fazer commit. Leia linha por linha. Depois, pergunte em mensagens separadas: "Quais casos extremos faltam aqui?" e "Há algum problema de segurança neste código?".

Fique atento a estes problemas comuns

Funções e opções inventadas

Às vezes, os modelos chamam métodos inexistentes ou usam flags de linha de comando de outras ferramentas. Se algo parecer estranho, confira a documentação oficial antes de usar.

APIs desatualizadas

Os dados de treinamento terminam em uma data de corte: agosto de 2024 para o Llama 4 e dezembro de 2023 para o Llama 3.3 e 3.1, de acordo com os model cards da Meta. Bibliotecas lançadas ou modificadas depois disso são desconhecidas para o modelo, e ele costuma sugerir métodos antigos. Diga qual versão você usa e cole a parte relevante da documentação atual sempre que necessário.

Código funcional, mas inseguro

Cuidado com consultas SQL montadas com concatenação de strings, falta de validação de entradas, credenciais expostas no código, verificação de certificados desativada e permissões de arquivos muito amplas. Peça explicitamente uma revisão de segurança para qualquer código exposto à internet.

Lógica que parece certa, mas está errada

Erros por diferença de um (off-by-one), fusos horários, arredondamento de valores monetários, listas vazias. Escreva testes com resultados conhecidos antes de confiar no que foi gerado.

Não compartilhe dados sigilosos no chat

Nunca cole chaves de API, senhas, chaves privadas, strings de conexão ou dados de clientes. Troque essas informações por espaços reservados, como CHAVE_DE_API_AQUI. Suas mensagens passam pelo nosso servidor e por um provedor terceirizado de inferência para gerar as respostas; considere qualquer dado confidencial enviado como exposto e faça a rotação dele. Se a sua empresa tiver regras sobre o compartilhamento de código com serviços externos, siga essas diretrizes. Saiba mais em privacidade e segurança com IA.

Qual modelo Llama escolher para programar?

Comece com o modelo padrão, o Llama 4 Maverick. O Llama 3.3 70B é uma excelente alternativa baseada apenas em texto e serve como uma ótima segunda opinião para o mesmo problema. O Llama 3.1 8B é rápido para tarefas simples, como um comando de linha única ou um regex, mas vale revisar com atenção em problemas sutis. O guia de modelos compara todos os quatro.

Quer usar o Llama direto no seu editor ou aplicativo? Os modelos têm pesos abertos, então você pode executar o Llama localmente ou chamá-lo via API. Confira as condições antes na nossa página sobre a licença do Llama.

Prompts para copiar e usar

• "Explique este código para uma pessoa desenvolvedora nova no projeto. Em seguida, liste três situações em que ele poderia falhar em produção. [código]"
• "Escreva uma função em [linguagem] que [faz X]. Inclua type hints, uma docstring e três exemplos de uso com as saídas esperadas."
• "Escreva testes unitários usando [framework] para esta função. Cubra entradas normais, entradas vazias e entradas inválidas. [código]"
• "Converta este código em [linguagem A] para [linguagem B] mantendo o mesmo comportamento. Aponte o que não tiver um equivalente direto."
• "Faça uma revisão deste código focada apenas em problemas de segurança, organizando-os por gravidade. [código]"

Use o assistente de código para tarefas pontuais, confira os prompts para programação, leia Llama para desenvolvedores ou peça ao Llama para explicar um código agora mesmo.

Perguntas frequentes

O Llama consegue rodar o meu código?

Não. No nosso chat ele apenas lê e gera texto. Ele não executa código, não abre arquivos e não acessa seu repositório, então execute e teste tudo você mesmo.

Posso usar o código gerado pelo Llama no meu projeto?

No geral, sim, mas a responsabilidade pelo código é sua: revise, teste e tenha cuidado com trechos mais longos que pareçam copiados de projetos conhecidos, pois eles podem envolver obrigações de licença. Esta é uma orientação geral, não um parecer jurídico.

Ele se sai melhor em algumas linguagens do que em outras?

Geralmente, sim. Linguagens populares com muito código público disponível (como Python, JavaScript, Java, PHP e SQL) costumam gerar respostas melhores do que linguagens raras ou frameworks recém-lançados. Independentemente da linguagem, teste sempre o resultado.

Por que ele sugere versões antigas de uma biblioteca?

Os dados de treinamento terminam em uma data de corte. Se você informar a versão que utiliza e colar a documentação correspondente, o modelo trabalhará com base nessas referências em vez de depender apenas da memória.

É seguro colar o código da minha empresa?

Apenas se a sua empresa autorizar. Remova credenciais e dados pessoais antes de colar qualquer conteúdo. Em caso de dúvida, crie um exemplo simplificado que reproduza o mesmo problema.