#Code Review
A IA gerou código errado: por que acontece e como revisar antes de quebrar produção
O código que a IA gerou roda, compila e passa no happy path e quebra em produção. Entenda por que o modelo gera código plausível-mas-errado e qual processo de revisão pega o problema antes do merge.
Pipeline de revisão automatizada de PR com GitHub Actions e Claude
Pipeline em três camadas que automatiza revisão de PR sem ruído: um gate filtra trivialidades, um reviewer com Claude e tool use roda php artisan test antes de comentar, e um escalator chama humano quando o modelo não tem confiança. Workflow YAML completo, prompt em XML em três blocos e um caso real de SQL injection que o bot pegou em produção.
5 padrões de prompt que sobem o sinal do code review com LLM de 12% pra 67%
Bot de code review que comenta "considere adicionar testes" em todo PR vira meme rápido. Cinco padrões — diff-anchored, severity gate, tool use antes do palpite, citation obrigatória e self-grading com threshold — sobem o signal ratio acima de 60% e mantêm o time confiando no review. Inclui workflow Laravel pronto.
Code Review com IA sem virar carimbador: padrões que pegam bug e ignoram estilo
Todo PR abre, o bot comenta a mesma coisa: considere adicionar testes, refatore isso, verifique aquilo. Em duas semanas o time muta o canal. Code review com IA não é problema de modelo, é problema de filtro. Neste post: prompt em três camadas, ferramentas que validam antes de palpitar, scoring de confiança 0 a 100 com threshold de 80, workflow Laravel + Claude no GitHub Actions pronto para colar e uma métrica honesta de precision e recall do bot.
