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A codificação de vibração — usando inteligência artificial conversacional para criar código funcional — se tornou uma forma popular para desenvolvedores e hobbyistas construírem pequenos projetos sem expertise profunda em programação. A plataforma Gemini da Google oferece duas famílias de modelos distintas: um modelo "pensante" (Gemini 3 Pro) otimizado para compreensão profunda e um modelo "rápido" (Gemini 2.5 Flash) que equilibra velocidade com compreensão.

Abordagem de Teste

O autor selecionou um conceito simples de aplicativo web que listaria filmes de terror, exibiria pôsteres e forneceria informações adicionais ao clicar. Prompts idênticos foram alimentados nos modelos Gemini 3 Pro e Gemini 2.5 Flash, e o código resultante foi refinado iterativamente. O processo acompanhou quantas iterações foram necessárias, a natureza das sugestões do modelo e a completude da saída final.

Descobertas com o Gemini 3 Pro

O Gemini 3 Pro consistentemente ofereceu explicações detalhadas e substituições de código completo após cada ajuste, permitindo que o usuário copiasse e colasse o script atualizado inteiro sem precisar localizar seções específicas. O modelo sugeriu usar uma chave de API do The Movie Database para pull automático de pôsteres e detalhes e integrou com sucesso essas sugestões. Apesar de encontrar alguns problemas persistentes de layering, o modelo eventualmente resolveu-os após solicitações repetidas. O produto final exibiu pôsteres de filmes, linkou para trailers do YouTube e incluiu melhorias de design opcionais, como um efeito de roda 3D. O autor observou que o projeto exigiu cerca de vinte iterações, mas resultou em uma página web funcional e rica em recursos.

Descobertas com o Gemini 2.5 Flash

O Gemini 2.5 Flash operou mais rapidamente, mas frequentemente exigiu que o usuário fornecesse prompts altamente específicos. Quando solicitado a fazer alterações, o modelo forneceu apenas o snippet de código modificado e instruiu o usuário a substituir a seção original manualmente. Ele sugeriu "adquirir" imagens em vez de recuperá-las automaticamente via API e suas tentativas de adicionar uma chave de API produziram muitas correspondências de pôsteres incorretas — aproximadamente 99% das imagens estavam erradas. O modelo também se recusou a reescrever a base de código inteira quando solicitado, descrevendo o pedido como "enorme". Em geral, o modelo Flash entregou um projeto parcialmente funcional, mas deixou o usuário corrigir numerosos erros e montar muitos componentes manualmente.

Avaliação Geral

A comparação destaca um trade-off claro: o Gemini 3 Pro fornece uma compreensão mais profunda, atualizações de código mais abrangentes e melhor integração de fontes de dados externas, ao custo de tempos de resposta mais lentos. O Gemini 2.5 Flash oferece interações mais rápidas, mas exige uma orientação maior do usuário, mais trocas de código manuais e depuração frequente. Para usuários que buscam uma experiência de codificação mais suave e autônoma, o modelo de nível superior parece preferível, enquanto aqueles que priorizam velocidade e estão dispostos a lidar com etapas manuais adicionais podem optar pelo modelo rápido.

Usado: News Factory APP - descoberta e automação de notícias - ChatGPT para Empresas