À medida que um time de engenharia cresce de poucas pessoas para uma dúzia ou mais, os code reviews começam a mudar. O que antes era uma troca rápida entre pessoas que conheciam toda a base de código passa a ficar inconsistente. Um revisor aprova com um “LGTM” rápido, outro foca em detalhes de sintaxe, enquanto um terceiro questiona decisões arquiteturais que nem todo mundo sabia que estavam em jogo. Sem um acordo claro sobre o que um review deve cobrir, o resultado é qualidade inconsistente e um processo cansativo. Um Checklist de Code Review simples já resolve boa parte desse problema ao alinhar expectativas desde o início.
Ela cria um padrão comum de qualidade e ajuda a espalhar conhecimento que normalmente fica concentrado nos engenheiros mais seniores.
O custo de feedback sem critério
Em um time pequeno, reviews feitos no improviso costumam funcionar porque o contexto é compartilhado. Todo mundo conhece o produto, a arquitetura e o jeito de escrever código. Com o crescimento do time e o aumento do número de projetos, esse contexto deixa de ser comum. A partir daí, reviews sem estrutura começam a atrasar o fluxo e a pesar na produtividade.
Os problemas aparecem de formas bem conhecidas. Os prazos de desenvolvimento se estendem por causa de ciclos inesperados de retrabalho quando uma falha crítica é descoberta tarde demais. Engenheiros seniores ficam sobrecarregados por atuarem como guardiões padrão da qualidade, repetindo os mesmos conselhos sobre convenções de nomenclatura ou tratamento de erros em pull request após pull request. Ao mesmo tempo, membros mais novos do time têm dificuldade para se atualizar. Eles recebem feedbacks conflitantes de revisores diferentes ou têm o código aprovado sem aprender os padrões e boas práticas que não estão documentados em lugar nenhum.
Isso vai além da qualidade do código. É um problema de escala que afeta diretamente a velocidade e o moral do time, transformando o review de um momento de colaboração em uma fila lenta e imprevisível.
Do conhecimento implícito a padrões explícitos
O objetivo de uma abordagem estruturada é tornar explícito o conhecimento implícito do time. Uma checklist bem definida não serve para criar burocracia ou policiar pull requests. Ela existe para construir um entendimento compartilhado do que “feito” e “qualidade” significam para o seu time. Isso reduz a carga cognitiva de todos os envolvidos.
Para quem escreve o código, a checklist funciona como um guia de auto-review antes mesmo de pedir feedback, ajudando a capturar problemas comuns logo no início. Para quem revisa, ela define um escopo claro, ajudando a focar no que importa em vez de se perder em detalhes menores ou se sentir obrigado a comentar tudo. Ela muda a conversa de preferências subjetivas de estilo para critérios objetivos e acordados que realmente impactam a saúde da base de código.
Checklist de Code Review
1. Entenda o contexto da mudança
O objetivo do PR está claro?
A mudança está alinhada com o ticket/issue?
Todas as alterações no PR são necessárias e relacionadas ao problema?
2. Qualidade de código
O código segue o guia de estilo (lint)?
É legível e fácil de entender?
- Os nomes de variáveis, métodos e classes são descritivos?
- A estrutura do código facilita sua compreensão?
O código reutiliza funcionalidades existentes onde possível?
Existe duplicação de código que poderia ser evitada?
Dá pra simplificar a lógica sem perder clareza?
Existem padrões de design que poderiam ser aplicados aqui (ex: Strategy, Factory)?
A implementação respeita princípios como SRP, OCP, DIP?
3. Arquitetura de software
A mudança segue os padrões arquiteturais do projeto?
As responsabilidades de cada módulo, classe ou função estão bem definidas?
O código está desacoplado e modular, facilitando sua manutenção futura?
A arquitetura suporta futuras extensões ou mudanças com facilidade?
4. Testes
Há testes cobrindo os principais caminhos do código?
Casos de sucesso, falha e edge cases estão incluídos?
Os testes são confiáveis, bem escritos e isolados de dependências externas?
A lógica de negócios é fácil de testar?
Os testes refletem cenários do mundo real?
5. Segurança
Todas as entradas do usuário estão validadas e sanitizadas?
Dados sensíveis foram removidos do código e protegidos de forma adequada?
O código evita vulnerabilidades como SQL Injection, XSS ou CSRF?
Os mecanismos de autenticação e autorização estão corretos?
Novas dependências foram verificadas quanto a vulnerabilidades?
6. Documentação
Comentários explicam partes complexas do código?
A documentação foi atualizada para refletir mudanças importantes?
Há anotações úteis como TODO ou FIXME, e elas são necessárias ou temporárias?
7. Performance
O código utiliza recursos (CPU, memória, I/O) de forma eficiente?
Loops ou operações intensivas foram otimizadas?
Operações assíncronas são usadas adequadamente para processos longos?
O código pode escalar bem com o crescimento do sistema ou aumento de dados?
8. Logs e Monitoramento
Logs foram adicionados onde necessário?
Mensagens de log são claras, concisas e oferecem o contexto necessário?
Dados sensíveis estão protegidos nos logs?
As alterações incluem suporte para monitoramento ou métricas de desempenho?
9. Compatibilidade
O código mantém compatibilidade com versões anteriores do sistema?
APIs ou módulos conectados foram testados com as mudanças?
O código funciona bem em diferentes ambientes (local, staging, produção)?
10. Deploy
As alterações foram testadas em pipelines de CI/CD?
Variáveis de ambiente foram documentadas e configuradas corretamente?
Existe um plano claro de rollback caso algo dê errado?
11. Implementação
A solução é a mais simples possível para resolver o problema?
Há dependências desnecessárias adicionadas ao projeto?
A lógica está implementada de forma a facilitar sua manutenção futura?
12. Erros Lógicos e Bugs
Existe algum caso de uso que pode levar a erros lógicos?
A alteração considera entradas inválidas ou inesperadas?
Eventos externos (como falhas de rede ou APIs de terceiros) foram tratados corretamente?
Esse é um modelo que você pode usar no seu dia a dia, mas o ideal é que você construa isso junto com o time. Faça uma reunião para discutir o que deve entrar na lista e garantir o alinhamento de todos. Quando os engenheiros ajudam a criar os padrões, a chance de adoção é muito maior. E lembre-se de tratá-la como um documento vivo. À medida que o time cresce, o produto amadurece e a stack muda, a checklist também deve evoluir.
Tornando a checklist parte do fluxo de trabalho
Depois de ter uma checklist, você precisa integrá-la ao processo do dia a dia. Inclua o link dela no seu template de pull request. Incentive os autores a mencionar quais itens da checklist são mais relevantes para a mudança na descrição do PR. Revisores podem usá-la para estruturar o feedback, referenciando pontos específicos para dar sugestões claras e acionáveis.
Use-a como uma ferramenta de ensino. Ao deixar um comentário, você pode linkar o item da checklist ao qual ele se refere. Isso ajuda a padronizar o feedback e reforça os princípios compartilhados do time. Por fim, estabeleça um loop simples de feedback, como um canal dedicado no Slack ou uma reunião recorrente, para discutir o que está funcionando, o que não está e como a checklist pode ser melhorada ao longo do tempo.
Pra fechar
Espero que esse checklist te ajude a tornar seus code reviews mais consistentes, rápidos e realmente úteis pro time.
Não precisa seguir tudo à risca toda vez — mas quanto mais esses pontos virarem hábito, melhor fica a qualidade do código (e menor a chance de dor de cabeça depois).
Se quiser adaptar esse checklist de code review pro seu time, manda ver.
