Todo mundo já passou por isso: abrir uma PR enorme, tentar entender o que mudou, comentar o básico… e torcer pra não ter deixado passar nada crítico. Sem um checklist code review, esse processo vira mais um ritual do que uma etapa real de melhoria. A gente finge que revisa, o autor finge que ajusta, e o bug aparece em produção dois dias depois.
A boa notícia? Dá pra mudar esse cenário com uma coisa simples: um checklist bem feito.
Por que usar um Checklist para Code Review?
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Consistência: Todo mundo segue o mesmo padrão. O código fica mais uniforme, e a leitura mais fluida.
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Economia de tempo: Menos retrabalho. Bugs e más práticas são pegos logo de cara.
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Aprendizado contínuo: Cada revisão vira uma oportunidade de crescimento técnico, especialmente pra quem está começando.
Checklist Code Review
1. Contexto
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 do 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?
A lógica ou estrutura do código poderia ser simplificada?
Há oportunidades de aplicar padrões de design adequados (ex.: Strategy, Factory, etc.)?
A implementação respeita princípios de design como SRP, OCP e DIP?
3. Arquitetura
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?
Bônus
Vamos ser sinceros: revisar código manualmente funciona, mas nem sempre é o melhor uso do tempo do time. Especialmente quando os problemas são repetitivos, previsíveis e… evitáveis.
É aí que entra a Kody — a IA que revisa código como se fosse parte do seu squad.
Ela identifica problemas, sugere melhorias com base nas boas práticas e mantém o padrão técnico do projeto, tudo isso sem tirar tempo da galera pra revisar console.log perdido ou espaçamento errado.
Como começar com a Kody
- Acesse o site da Kodus e veja como ela se encaixa no seu projeto.
- Dê uma olhada na docs.kodus.io pra configurar do seu jeito.
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Integre no seu repositório (GitHub, GitLab ou Bitbucket) e pronto.
