Em um mundo onde a tecnologia evolui a passos largos, a modernização de sistemas legados é uma necessidade para empresas que buscam inovação e competitividade. A StackSpot AI surge como um assistente de desenvolvimento avançado, projetado para transcender a abordagem tradicional de “lift and shift” na modernização de software. E para comprovar o poder da StackSpot AI vamos acompanhar simplesmente uma modernização de COBOL para Java, que contou com uma taxa média de aproveitamento de 93%.
Quer ver como a StackSpot AI pode ser usada para Modernização de COBOL para Java? Então continue lendo!
Reinventando a modernização de sistemas legados
Nosso objetivo não é simplesmente automatizar a transcrição de código COBOL para Java, mas sim fornecer uma ferramenta inteligente que auxilia as pessoas desenvolvedoras a compreender, reestruturar e reescrever o código legado em uma arquitetura de microsserviços, mantendo a essência dos negócios intacta.
A premissa é clara: evitar a criação de “JaBOL”, um híbrido que mistura práticas obsoletas de COBOL com Java, resultando em um código que não aproveita plenamente as capacidades modernas de desenvolvimento. Em vez disso, a StackSpot AI atua como um catalisador para a inovação, reduzindo significativamente o tempo de entendimento do legado e acelerando o desenvolvimento de um código Java limpo, manutenível e alinhado com as melhores práticas atuais.
Com a StackSpot AI, as pessoas desenvolvedoras são equipadas com insights profundos e sugestões eficientes, permitindo-lhes remodelar o passado tecnológico e construir um futuro digital robusto e escalável.
Saiba como a StackSpot otimiza o seu processo de modernização!
A Arte da Engenharia de Prompts na Modernização de Software
Na StackSpot AI, entendemos que a modernização de sistemas legados é uma tarefa complexa que exige precisão e um entendimento profundo das tecnologias envolvidas. Por isso, aplicamos frameworks de Engenharia de Prompts para guiar a StackSpot AI na transformação de programas COBOL em soluções Java modernas e eficientes.
Estratégias de Prompts para uma modernização eficaz
Através de diferentes estratégias de prompts que vamos garantir a eficiência da ferramenta AI. Para uma modernização de Cobol para Java eficaz, sugerimos:
Preparação de Prompt: Antes de iniciar, preparamos a StackSpot AI com o contexto necessário para entender a essência do projeto de modernização.
Cadeia de Pensamento: Desmembramos problemas complexos em etapas menores, permitindo que a StackSpot AI os resolva de forma sistemática.
Perspectiva: Encorajamos a StackSpot AI a explorar diferentes ângulos para abordar os desafios de modernização.
Tabular: Ao lidar com dados estruturados, utilizamos prompts que facilitam a compreensão e manipulação eficiente desses dados pela StackSpot AI.
Prompts de Propósitos Gerais
É importante conhecer os modelos de propostas de propósitos gerais, pois eles podem elevar muito a efetividade do seu promp e consequentemente do que a Ai irá retornar.
RGC (Role, Goal, Context): Definimos claramente o papel da StackSpot AI, o objetivo a ser alcançado e o contexto do projeto, incluindo quaisquer limitações.
Eu Quero que Você Aja Como: Direcionamos a StackSpot AI para assumir um papel específico, como um programador especialista, para cumprir a tarefa designada.
Desdobrando a Modernização de Cobol para Java
Agora que já entendemos como tirar o melhor da Engenharia de Prompt é hora de aplicar esse conhecimento na StackSpot AI para realizar uma das tarefas mais delicadas na indústria de tecnologia atualmente: modernização de Cobol para Java.
Para isso, a StackSpot AI assume o papel de uma pessoa desenvolvedora especializada em COBOL e Java, com a missão de modernizar um programa COBOL para uma arquitetura de microsserviços em Java. A StackSpot AI é guiada na reescrita do programa COBOL para uma aplicação em Java, incluindo:
- Definição de parâmetros de entrada e saída;
- Design de classes de solicitação e resposta com validação de dados;
- Criação de controladores REST com validação e tratamento de exceções, bem como o desenvolvimento dos respectivos testes unitários;
- Implementação de serviços e seus testes unitários para cada funcionalidade;
- Preparação de uma coleção do Insomnia para testar endpoints.
Quer um outro exemplo de modernização de sistemas legados? Então acompanhe esse tutorial de uma modernização de sistemas mobile Android com a StackSpot AI.
Resultados
A eficácia dos artefatos gerados pela StackSpot AI é medida pela taxa de aproveitamento. Pois uma taxa de aproveitamento baixa indica a necessidade de mais intervenção manual pela pessoa desenvolvedora. A taxa média de aproveitamento das classes geradas pela StackSpot AI para modernização de Cobol para Java foi de 93%!
Lições aprendidas no processo de modernização de COBOL para Java
A prática de contextualizar as tabelas de banco de dados e as consultas realizadas pelo programa revelou-se um método eficaz de “priming prompt”. Isso preparou o terreno para que prompts subsequentes fossem mais alinhados à diretriz de “Usar nomes significativos para vários elementos do código”.
Dividir o trabalho em tarefas menores e sequenciais levou a resultados de qualidade superior em comparação com solicitações que exigem respostas extensas. Por exemplo, é mais eficaz trabalhar em uma funcionalidade de cada vez, começando pela rotina mais interna e avançando para as camadas externas.
Utilizar o contexto de solicitações anteriores, especialmente aquelas mais recentes, para gerar respostas correlatas mostrou-se benéfico. Por exemplo, após compreender e implementar as classes de entrada (request) e saída (response), o próximo passo lógico seria elaborar a classe controladora (controller).
A curadoria dos Knowledge Sources utilizados pelo assistente é crucial, especialmente no que tange à explicação de código-fonte. Explicações sobre o programa que foram geradas pelo assistente podem ser formatadas e adicionadas como Knowledge Source para referência futura e, consequentemente, melhora na performance dos prompts (que ficam relativamente menores) e das respostas (mais precisas).
Da Tradição à Inovação: StackSpot AI promove modernização de COBOL para Java
A StackSpot AI é uma plataforma de desenvolvimento AI-first completa para a sua modernização de legado e mainframe. Com a StackSpot é possível entender o código do sistema atual, criar uma solução modernizada que atenda às regras de negócios, sustentar um período de coexistência e, finalmente, migrar o ambiente e os dados. Acompanhe nesta página como a StackSpot AI simplifica sua jornada de modernização.
Esse processo consegue ser ainda mais eficiente agora com os Agentes de AI da StackSpot. Com esse recurso, você pode criar e utilizar sistemas automatizados que usam a IA para executar tarefas específicas e tomar decisões baseadas em informações previamente fornecidas à ferramenta. Na StackSpot AI, esses agentes são altamente personalizáveis para atender às necessidades específicas do seu projeto.
Conclusão
A StackSpot AI está impactando positivamente a modernização de software, transformando programas COBOL em arquiteturas de microserviços Java com eficiência e precisão. O que antes parecia praticamente impossível, se tornou uma tarefa executável (e com alta taxa de assertividade) com a ferramenta.
Liberte sua operação de softwares legados que aumentam custos e riscos, dificultam o dia a dia do time de desenvolvimento prejudicando sua Developer Experience e ainda impedem sua empresa de crescer e evoluir.
Quer acompanhar esta jornada de inovação e ver como a inteligência artificial está moldando o futuro do desenvolvimento de software? Então acompanhe os canais da StackSpot:
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