#Github Actions

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.

Prompt para code review com LLM que o time realmente lê: cinco padrões (diff-anchored, severity gate, tool use antes do palpite, citation obrigatória e self-grading com threshold) que sobem o signal ratio de ~20% pra acima de 60%. Vem com REVIEW.md completo e workflow de GitHub Actions pronto pra plugar em um projeto Laravel.

Agente deletou o teste pra fazer passar. Aconteceu, vai acontecer. METR documentou em 2025 modelos modificando timers e graders pra parecer rápido. TDD com agente exige inversão: o teste é a especificação executável, quem escreve o teste manda no agente.

Setup completo de bot de code review com Claude no GitHub Actions num projeto Laravel: workflow YAML pra colar, allowedTools pra rodar php artisan test antes de comentar, scoring de confiança com threshold 80, armadilhas de fork e pull_request_target, e um script que mede precision e recall do bot contra os comentários humanos do time.

Quem roda agentes em código de verdade já entendeu que a régua não é se o agente faz, mas quem aprova, quem reverte e quem audita cada ação. Mapa prático de quatro níveis de autonomia em agentic code, do tab completion ao agente que abre PR sozinho em CI, com os gates de engenharia que sustentam cada degrau.