TRABALHOS PUBLICADOS

@inproceedings{Mendes2025AutomatizacaoDocumentacao,

title = {Automatiza\c{c}\~{a}o de Documenta\c{c}\~{a}o de C\'{o}digo com LLMs Auto-Hosped\'{a}veis},

author = {Daniel Augusto de Sousa Mendes and \^{A}ngelo de Carvalho Paulino and Angelo Passaro},

url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2025/TRABALHOS/Artigos-com-ISSN/Automatiza\c{c}\~{a}o de Documenta\c{c}\~{a}o de C\'{o}digo com LLMs Auto-Hosped\'{a}veis.pdf},

issn = {1983-7402},

year  = {2025},

date = {2025-01-01},

booktitle = {Anais do Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa (SIGE)},

pages = {112\textendash117},

address = {S\~{a}o Jos\'{e} dos Campos, Brasil},

organization = {Instituto Tecnol\'{o}gico de Aeron\'{a}utica},

abstract = {Este trabalho demonstra um pipeline totalmente local para documenta\c{c}\~{a}o automatizada de software com Modelos de Linguagem de Grande Escala (do ingl\^{e}s, Large Language Models - LLMs). Usando a interface HyperGPT e o LM Studio como servidor para LLMs Auto-Hosped\'{a}veis em recursos computacionais pr\'{o}prios, s\~{a}o geradas docstrings em formato Doxygen para c\'{o}digos em Python e C/C++. As documenta\c{c}\~{o}es foram avaliadas com base em clareza, precis\~{a}o e completude. As docstrings foram compiladas em HTML pelo Doxygen al\'{e}m de serem reconhecidas pelo IntelliSense do VS Code, comprovando sua utilidade pr\'{a}tica. Resultados mostram que pipelines utilizando ferramentas locais podem se igualar ou at\'{e} mesmo superar servi\c{c}os em nuvem na gera\c{c}\~{a}o de docstrings de qualidade, preservando sigilo institucional e eliminando custos recorrentes.},

keywords = {Documenta\c{c}\~{a}o de C\'{o}digo, Intelig\^{e}ncia Artificial, LLMs},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}