Fazer Code Review é essencial para garantir a qualidade do código, mas vamos ser honestos: muitas vezes, ele acaba virando um gargalo no fluxo de desenvolvimento. A pressão por entregas rápidas, somada à complexidade crescente dos projetos, torna o processo demorado e, em alguns casos, até frustrante.
Com a chegada da IA na geração de código, as coisas ficaram mais rápidas, mas nem sempre melhores. Uma pesquisa do GitLab mostrou que 47% dos devs já usam IA para escrever código, mas um estudo da Universidade de Stanford apontou que esses assistentes podem gerar código menos seguro. Ou seja, revisar bem o código continua sendo fundamental para evitar problemas.
Neste artigo, vamos falar sobre como deixar o Code Review mais eficiente, desde boas práticas para revisões mais ágeis até como a automação com IA pode ajudar a acelerar o processo sem perder qualidade. Se você quer melhorar o fluxo do seu time sem comprometer a segurança e a padronização do código, segue comigo!
Como funciona o processo de code review normalmente
A revisão de código começa quando o desenvolvedor finaliza a implementação, testa e faz uma auto-revisão antes de abrir um Pull Request (PR). Em seguida, ele seleciona revisores que possam avaliar a mudança de forma relevante. Os revisores analisam a lógica, a legibilidade e se o código segue os padrões da equipe, deixando sugestões e correções quando necessário. O autor ajusta os pontos indicados até que todos estejam de acordo. Com a aprovação final, o código é integrado à base principal.
Alguns desafios que podem surgir com esse processo:
- Feedback pouco útil ou vago, dificultando melhorias no código.
- Falta de tempo para revisar com atenção, sobrecarregando a equipe.
- Revisões demoradas, criando gargalos e atrasando entregas.
- Revisões superficiais, permitindo que erros passem despercebidos
Code Review na prática para Autores e Revisores
Separei algumas práticas tanto para autores e revisores que podem ser bem úteis e facilitar a qualidade dos reviews.
Boas práticas para Autores de código
Revise suas próprias alterações antes de pedir revisão
Antes de enviar o código para revisão, reserve um tempo para analisá-lo com atenção. Leia suas mudanças como se fosse outra pessoa revisando. Pergunte-se: “Está claro o que eu fiz? Tem algo desnecessariamente complicado? Eu seguiria as boas práticas da equipe?” Isso já elimina problemas óbvios e evita feedbacks desnecessários.
Faça mudanças pequenas e focadas
Nada pior do que abrir um PR gigantesco e esperar que os revisores entendam tudo de uma vez. Quanto menor e mais focada for sua alteração, mais rápido será o feedback. Além disso, mudanças menores reduzem o risco de conflitos e facilitam a manutenção do código no futuro.
Explique o que mudou e por quê
Não presuma que os revisores vão entender tudo de cara. Escreva uma descrição clara no PR: qual problema você resolveu, como resolveu e se há algo específico que merece atenção. Se teve que tomar alguma decisão técnica importante, explique sua escolha. Um PR bem descrito economiza tempo e melhora a qualidade da revisão.
Teste antes de enviar
Rodar os testes antes da revisão não é um detalhe, é essencial. Ninguém quer perder tempo apontando bugs óbvios que poderiam ter sido evitados com um simples run tests. Se sua mudança impacta um comportamento importante, garanta que há testes cobrindo esse cenário. Isso dá mais segurança para a equipe aprovar e integrar seu código.
Deixe claro o que você espera da revisão
Se tem algo específico no código que você quer que seja revisado com mais atenção – como uma decisão arquitetural, uma dúvida de performance ou um trecho mais complexo – diga isso na descrição. Direcionar o olhar dos revisores ajuda a tornar o feedback mais útil e evita revisões superficiais.
Boas práticas para quem for revisar
Comece pelos testes
Antes de olhar cada detalhe da implementação, dê uma atenção especial aos testes. Eles mostram quais cenários foram considerados e ajudam a entender o impacto da mudança. Se os testes estiverem bem escritos e cobrirem os principais casos, já é um bom sinal. Se estiverem fracos ou ausentes, esse deve ser um dos primeiros pontos a serem discutidos.
Registre decisões importantes
Se durante a revisão surgirem discussões ou mudanças significativas, documente-as. Pode ser nos comentários do PR ou até em um documento interno, dependendo da complexidade. Isso evita que as mesmas dúvidas apareçam no futuro e ajuda a manter um histórico de decisões para consultas rápidas.
Explique o motivo por trás do feedback
A pior coisa para quem recebe uma revisão é encontrar comentários vagos como “Isso poderia estar melhor” ou “Acho que dá para melhorar”. Se algo precisa ser ajustado, explique o porquê e, se possível, sugira uma solução. Isso torna a revisão mais produtiva e evita idas e vindas desnecessárias.
Evite distrações e revise com foco
Tentar revisar código enquanto faz outras tarefas pode comprometer a qualidade do feedback. Sempre que possível, dedique um tempo para focar na revisão, sem interrupções. Isso ajuda a pegar detalhes importantes e evita aprovações apressadas ou superficiais.
Priorize o que realmente importa
Nem tudo no código precisa ser discutido na revisão. O foco deve estar na lógica, na segurança, na legibilidade e no impacto da mudança. Pequenos ajustes de estilo podem ser resolvidos por linters e formatadores automáticos, sem a necessidade de longas discussões.
Use checklists para não esquecer nada
Mesmo os revisores mais experientes podem deixar passar algo. Ter um checklist padronizado com os principais pontos a serem analisados – como cobertura de testes, segurança, boas práticas e impacto no sistema – ajuda a manter a revisão consistente e eficiente.
Você pode encontrar mais boas práticas aqui.
Por que automatizar o Code Review com IA
Os reviews automatizados são uma forma inteligente de tornar o processo de code review mais rápido e eficiente. Com o uso de inteligência artificial, essas ferramentas analisam o código seguindo os padrões definidos pela equipe, identificando problemas como falhas de segurança, violações de estilo e ausência de testes. Elas fornecem um feedback preciso e detalhado, permitindo que muitos ajustes sejam feitos antes mesmo da revisão humana.
Hoje, cerca de 35% dos desenvolvedores já utilizam IA para gerar resumos de revisão de código, agilizando a identificação de problemas críticos e padronizando o processo. O feedback instantâneo ajuda a corrigir erros rapidamente e reduz o retrabalho, liberando tempo para que o time foque no que realmente importa.
Como implementar reviews automatizados com IA
1. Defina os padrões da sua equipe
Antes de automatizar qualquer parte do code review, é fundamental ter clareza sobre os padrões que sua equipe já segue. Reserve um tempo para mapear e documentar as boas práticas, incluindo regras de estilo, diretrizes de segurança e critérios de qualidade que devem ser verificados em cada revisão. Quanto mais claros forem esses critérios, mais eficiente será a automação, garantindo que o código siga um padrão consistente sem comprometer a qualidade.
2. Escolha a ferramenta certa para a sua equipe
A escolha da ferramenta certa faz toda a diferença na eficiência do code review. Aqui na Kodus, desenvolvemos a Kody, uma IA criada para automatizar esse processo e otimizar o tempo do seu time. O objetivo não é substituir a revisão humana, mas assumir tarefas repetitivas, identificar problemas de forma precisa e garantir que o código siga os padrões da equipe.
Ao ativar a automação, você poderá:
Gerar resumos automáticos e claros de PRs
Permite que os desenvolvedores entendam rapidamente as mudanças propostas, economizando tempo e reduzindo ambiguidades.
Garantir que todo o código siga os padrões do seu time
Kody analisa o código usando os padrões que sua equipe já definiu, garantindo que melhores práticas e regras de formatação personalizadas sejam seguidas.
Detectar bugs antes que cheguem à produção
Analisa padrões e comportamentos no código para evitar problemas antes mesmo de eles se tornarem realidade.
Integre a automação ao seu fluxo de trabalho atual
Ferramentas como a Kodus são fáceis de integrar com plataformas que sua equipe já usa, como GitHub, GitLab e pipelines de CI/CD. Isso significa que o feedback aparece em tempo real, sem atrapalhar o andamento do trabalho
Próximo passo: automatize seu code review com a Kody
Se o seu time ainda passa muito tempo revisando código manualmente, está na hora de testar uma abordagem mais eficiente. Com a Kody, você automatiza grande parte do processo de code review, garantindo mais consistência, rapidez e qualidade no desenvolvimento.
Quer ver na prática como isso funciona? Cadastre-se na Kodus e experimente a Kody no seu fluxo de trabalho.
