À medida que um time de engenharia cresce, o processo de code review costuma ser uma das primeiras coisas a mostrar sinais de desgaste. O que antes era uma checagem rápida e colaborativa vira uma fila. Pull requests começam a se acumular, a entrega desacelera, e dá para sentir o impacto no ritmo do time. A suposição padrão geralmente é que os revisores estão ocupados demais, mas jogar mais pessoas no problema raramente resolve. O gargalo costuma estar escondido em outro lugar do sistema.
Um processo de code review travado gera problemas que se acumulam rápido. Desenvolvedores enviam uma mudança e seguem para outra tarefa enquanto esperam retorno, o que cria trocas de contexto caras quando o feedback finalmente chega. Mudanças grandes ficam paradas por dias, bloqueiam outros trabalhos e tornam a integração no final cada vez mais difícil. Com o tempo, esse acúmulo começa a afetar o engajamento do time. Desenvolvedores passam a cortar caminho nas próprias submissões ou a fazer reviews mais superficiais só para liberar a fila. Aos poucos, o sistema passa a priorizar fluxo a qualquer custo, enquanto a dívida técnica cresce sem muita visibilidade.
O erro mais comum é interpretar o sintoma, “esperando por review”, como a causa raiz. Uma fila longa nem sempre significa falta de capacidade de revisão. Pode muito bem significar que os pull requests que entram na fila são difíceis, confusos ou grandes demais para serem revisados de forma eficaz. Focar apenas na velocidade dos revisores é como tentar resolver um engarrafamento mandando os motoristas acelerarem, sem olhar se não tem uma ponte interditada mais à frente.
Identificando o problema no seu processo de code review
Do lado da submissão: tudo o que acontece antes mesmo de um revisor ser designado. É onde surgem muitos problemas.. Pull requests grandes demais, com descrições vagas ou sem explicar a intenção da mudança, forçam o revisor a gastar tempo só para entender o que está sendo proposto. É aqui também que a falta de checks automatizados aparece, obrigando pessoas a perder tempo com detalhes de estilo ou a encontrar bugs que um linter poderia pegar sozinho.
Do lado do review: São os problemas mais óbvios. Às vezes, não há pessoas suficientes com o contexto certo para revisar uma mudança. Em outros casos, os engenheiros mais experientes ficam sobrecarregados e acabam virando o gargalo. Feedback inconsistente também é comum: revisores diferentes apontam coisas conflitantes, o que gera retrabalho e desgaste para quem está enviando o PR.
Do lado do processo: entra a mecânica e a cultura do review. As regras nem sempre estão claras. Quanto tempo se espera por um primeiro review? Quem decide quando algo pode ser feito merge? Ownership mal definido é um problema clássico, especialmente quando um PR cruza vários domínios e fica parado esperando aprovações de times que não estão realmente envolvidos. Ferramentas pouco adequadas também atrapalham, dificultando entender as mudanças ou acompanhar o estado dos checks.
A questão é entender como tudo isso está conectado. Uma cultura de PRs gigantes (lado da submissão) inevitavelmente leva à sobrecarga dos revisores (lado do review) e a um ciclo de review longo (lado do processo). O sintoma é um review lento, mas a causa raiz está em como a mudança foi preparada desde o início.
Como descobrir onde está o seu gargalo
Você não consegue consertar o que não consegue ver. Ter uma visão clara do seu processo de code review exige uma combinação de olhar para os dados e conversar com as pessoas envolvidas.
Métricas quantitativas: o que medir e por quê
Acompanhar métricas ajuda a sair do “parece lento” para o “sabemos onde está lento”. Em vez de olhar só para médias, foque em métricas orientadas a fluxo que contam a história do ciclo de vida de um PR.
- Tamanho do Pull Request: Observe a distribuição de linhas de código alteradas. Alguns poucos PRs grandes podem distorcer a média e quase sempre são fonte de reviews lentos e superficiais.
- Tempo até o primeiro review: Quanto tempo um PR fica parado antes de alguém sequer olhar? Um atraso grande aqui geralmente aponta para ownership pouco claro, receio de revisar uma mudança grande ou um sistema de notificações que não está funcionando.
- Taxa de churn de review: Quantos comentários ou ciclos de atualização um PR costuma ter? Uma taxa alta pode indicar requisitos pouco claros, baixa qualidade na submissão ou feedback inconsistente dos revisores.
- Tempo até o merge: É o tempo total de ciclo, da criação do PR até o merge. Olhe para os outliers. Quais PRs demoram mais e o que eles têm em comum?
- Distribuição de reviews: Poucas pessoas fazem a maioria dos reviews? Isso pode indicar um silo de conhecimento ou um engenheiro sênior que virou um ponto único de falha.
Um diagnóstico rápido
Passe por essas perguntas com o time pra ter uma noção de onde as coisas podem estar quebrando:
- Nosso CI pega a maioria dos problemas de estilo e lint, ou os revisores estão gastando tempo com isso?
- Quando você abre um PR, sabe exatamente quem deveria revisá-lo?
- O PR médio tem menos de algumas centenas de linhas de código, ou mudanças com mais de 1000 linhas são comuns?
- As descrições dos PRs deixam claro o “o quê” e o “por quê” da mudança, ou os revisores precisam adivinhar?
- O time tem um entendimento compartilhado de quão profundo um review deve ser?
- Existem PRs abertos há mais de uma semana? Se sim, por quê?
Feedback qualitativo: ouvindo o time
Métricas mostram o que está acontecendo. As pessoas explicam por quê. Muitas vezes, os melhores insights vêm simplesmente de perguntar ao time onde estão as maiores dores.
- Retrospectivas dedicadas: Faça uma retro focada especificamente no fluxo de desenvolvimento e review. O que mais consome tempo? Quais partes parecem desperdício?
- Conversas one-on-one: Fale individualmente com desenvolvedores e tech leads. As pessoas costumam ser mais francas em conversas individuais sobre problemas de processo do que em grupo. Peça para elas descreverem os últimos PRs que abriram.
Atacando os principais problemas
Depois de ter uma ideia melhor de onde estão os gargalos, você pode aplicar correções que atacam a causa raiz em vez de apenas os sintomas.
Melhorando a qualidade da submissão
Esse é o ponto de maior alavancagem. Um PR bem preparado acelera todo o processo de review.
- Promova pull requests menores: essa é a mudança que mais impacto gera. PRs menores e focados são mais fáceis de entender, mais rápidos de revisar e menos arriscados de fazer merge. Se uma mudança é grande demais, provavelmente precisa ser quebrada.
- Estabeleça templates claros de PR: Um bom template de PR incentiva o autor a fornecer contexto: qual problema está sendo resolvido, como foi testado e em que o revisor deve focar. Isso reduz a carga cognitiva de quem está revisando.
- Aproveite checks automatizados: Tire o máximo possível do caminho via CI. Linters, análise estática e testes automatizados devem ser a primeira linha de defesa. O tempo de um revisor humano é melhor gasto com lógica, arquitetura e clareza, não com coisas que uma máquina consegue pegar. Checks automatizados como ferramentas de IA podem melhorar bastante esse processo.
Alocando melhor revisores e alinhando expectativas
Garantir que o PR chegue rápido às pessoas certas faz toda a diferença no fluxo.
- Defina expectativas realistas: deixe claro o que se espera de um “bom” review. O objetivo é encontrar qualquer bug possível ou avaliar principalmente arquitetura e manutenibilidade? Esclarecer o escopo do review evita tanto aprovações superficiais quanto feedback exageradamente detalhista.
- Distribua a responsabilidade pelas revisões: envolva todo o time no processo, não só os engenheiros mais experientes. Isso divide melhor a carga, espalha conhecimento e ajuda desenvolvedores mais juniores a entender a base de código e seus padrões.
Como manter o processo saudável ao longo do tempo
Seu processo de code review não deve ser estático. Ele precisa evoluir junto com o time e a base de código.
- Faça retrospectivas regulares de processo: Revisitе o tema a cada trimestre, por exemplo. As mudanças feitas estão funcionando? Novos gargalos apareceram?
- Experimente e documente: teste novas ferramentas ou fluxos. Se algo funcionar, documente e incorpore aos padrões do time. Bons padrões criam uma base estável e reduzem a necessidade de intervenção constante.
