Qt e uma rede neural: como um desenvolvedor criou um aplicativo no Visual Studio quase sem código manual

Um desenvolvedor realizou um experimento inusitado: tentou construir uma aplicação real em C++ e Qt para que a IA escrevesse a maior parte do código. No final, o modelo ajudou a levar um programa de gravação de som biaural a um estado funcional, enquanto o desenvolvedor ficou responsável pela definição de tarefas, integração, compilação e testes.

Como a Tarefa Foi Definida

Para teste, escolheram não um exemplo abstrato ou uma lista de tarefas de brinquedo, mas uma tarefa prática — uma aplicação para gravação de áudio de uma cabeça biaural. Este é um modelo de uma cabeça humana com microfones nos canais auditivos, que permite obter uma gravação com efeito de presença espacial ao ouvir através de fones de ouvido.

Anteriormente, já existia software de engenharia em MFC para o dispositivo, mas o autor desejava criar um aplicativo Windows separado com uma interface mais amigável e um stack tecnológico moderno.

As restrições técnicas eram bastante padrão: C++, Qt e compilação em Visual Studio 2022. A primeira tentativa começou com uma versão gratuita de um chatbot e rapidamente enfrentou um problema básico: o modelo ficou confuso com a estrutura do projeto e não conseguiu produzir nem mesmo um arcabouço mínimo de aplicação.

Segundo o autor, o experimento quase terminou neste ponto. A situação mudou apenas após a mudança para uma versão paga, que começou a manter melhor o contexto, diferenciar entre arquivos e fornecer respostas mais coerentes.

O Que a IA Fez

Após mudar para um modelo mais forte, o trabalho se tornou similar à programação em pares. O autor mostrava a interface desejada, descrevia a próxima pequena tarefa e recebia trechos de código para janelas, manipuladores e lógica.

Primeiro, a IA gerou um arcabouço QtWidgets mínimo com uma janela principal e menu, depois o projeto gradualmente acumulou recursos reais. Inicialmente, a interface foi construída diretamente em C++ sem Qt Designer, mas depois arquivos de interface apareceram no projeto.

Como resultado, a IA assumiu uma parte significativa do desenvolvimento rotineiro:

• estrutura do framework Qt e dos arquivos de origem
• elementos de interface e menus
• sinais, slots e manipuladores de botões
• integração dos modos de gravação, reprodução e calibração
• parte da lógica computacional e processamento de áudio via PortAudio

A estrutura da solução permaneceu bastante simples: uma solução Visual Studio, um projeto PortAudio separado e um projeto de código de aplicação separado. O autor adicionou sequencialmente fragmentos que o modelo sugeriu e levou o experimento a uma interface funcional chamada BingoHeadSuite.

A IA atuou aqui não como um provedor de dicas de sintaxe, mas como um executor que escreve rapidamente código padrão e semi-padrão se a tarefa for formulada com precisão suficiente.

Onde Tudo Se Quebrou

A conclusão mais importante do experimento não foi que a IA pode escrever código, mas onde está o limite de sua utilidade. O modelo pode conhecer bem a documentação do Qt e gerar trechos C++ bem organizados, mas não pressiona Compilar, não vê erros vermelhos de compilação e não observa o comportamento da janela em um programa real.

Portanto, quase cada etapa ainda exigia verificação manual: algo precisava ser renomeado, em algum lugar uma assinatura de slot precisava ser corrigida, e às vezes o pedido tinha que ser reformulado.

Você escreveu bem, e vou procurar erros de compilação.

Durante o trabalho, limitações típicas surgiram: o modelo confundia nomes de variáveis e funções, repetidamente sugeria correções já feitas e às vezes revertia para antigas variantes de solução.

Separadamente, ficou claro que o custo do modelo importa: a versão gratuita não conseguiu nem lidar com um projeto mínimo, enquanto a versão paga conseguiu manter a estrutura de vários arquivos e gradualmente aumentar o aplicativo.

No entanto, o autor observa uma nuance inesperada: o modo gratuito teve melhor desempenho na geração de ícones e esboços visuais simples.

O Que Isso Significa

Este caso mostra que a IA é capaz de cobrir uma grande parte do desenvolvimento aplicado, especialmente quando se trata de código de interface padrão, manipuladores de eventos e lógica padrão. Mas o papel do desenvolvedor não desaparece — se desloca para ser um arquiteto de tarefas, integrador e testador. Quanto mais precisa a definição da tarefa, mais útil o modelo; quanto mais próximo o trabalho chegar à construção, depuração e modificação da arquitetura existente, mais forte a necessidade de um humano novamente.