Claude Code, Cursor, Copilot, ChatGPT, Ollama — o que cada um resolve.
Adoção de ferramenta de IA para código chegou a 84% em 2026, e a confiança caiu: só 29% acham a saída precisa, e 45% dizem que depurar código gerado leva mais tempo que escrever. Comparar ferramenta é, portanto, comparar o que cada uma exige de revisão. O corte aqui é de engenharia — forma, contexto, permissão, custo — não de preferência.
Agrupados pela trilha de origem — o tema atravessa 11 trilhas.
As consultas de maior intenção deste tema, respondidas aqui.
Porque o modo de falha é o pior possível para revisão: o código parece certo. A maior frustração relatada em 2026 é a resposta "quase certa, mas não" — 66% —, e 45% dizem que depurar código gerado leva mais tempo que escrever. O problema não é a taxa de erro em si, é que o erro não se anuncia, então a revisão não pode ser por amostragem.
Revisando o diff, não o arquivo, e em commits pequenos — uma sessão que muda quarenta arquivos é irrevisável na prática, e é aí que erro passa. Antes da revisão humana, deixe o que é mecânico para a máquina: teste, lint, tipo, gancho de pós-execução. O que sobra para você é a decisão de projeto, que é justamente o que o agente erra sem avisar.
A pergunta útil não é qual modelo, é qual harness: o que decide o resultado em tarefa de código é o conjunto de ferramentas, permissões e contexto em volta do modelo, não o nome dele. Compare pelo que o produto faz — lê o repositório inteiro? roda comando? tem gancho e permissão? — e meça na sua base com tarefa real. Ranking público mede outra coisa.