Guia sobre Code Review: da prática à automação com IA

Se você já trabalha com desenvolvimento de software, sabe que um bom code review vai muito além de identificar bugs — ele promove qualidade, consistência e aprendizado dentro do time. Mas como garantir que esse processo seja eficaz e não se torne um gargalo? E mais importante, como podemos automatizá-lo usando IA para ganhar eficiência sem perder a qualidade?

Neste artigo, vamos abordar as melhores práticas para fazer code reviews eficientes e como a automação com IA pode ajudar a simplificar o processo, acelerando o fluxo de trabalho e mantendo o código sempre alinhado com os padrões do projeto.

Primeiro, por que fazer Code Review? (E o que ele traz de bom?)

Talvez você esteja se perguntando: “Vale mesmo a pena investir tempo revisando código?” A resposta curta: sim, e muito! Code review vai muito além de encontrar bugs. Aqui estão alguns motivos pelos quais essa prática é fundamental para o sucesso de qualquer time de engenharia:

1. Garantir Qualidade e Manutenibilidade: Um dos principais papéis do revisor é garantir que o código esteja de acordo com os padrões do time, fácil de entender e preparado para futuras manutenções. Isso evita retrabalho e ajuda a manter o sistema robusto. Além disso, ao revisar o código de um colega, você garante que a lógica de negócio está correta e que não haverá surpresas desagradáveis quando o código for para produção.
2. Visão Global e Compartilhamento de Conhecimento: Ao utilizar pull requests (PRs), você permite que um desenvolvedor que não trabalhou diretamente naquela funcionalidade ou correção saiba o que está acontecendo na aplicação. Isso dá uma visão global do projeto e ajuda a construir um time mais coeso. Desenvolvedores mais novos também ganham repertório ao ver diferentes abordagens para solucionar problemas.
3. Aprendizado Constante: O processo de code review é uma troca. Ao revisar, você aprende novas técnicas e práticas com outros devs, especialmente quando está trabalhando com uma equipe diversificada. E vice-versa: ao ter seu código revisado, você recebe feedbacks construtivos que ajudam a evoluir.

A longo prazo, code reviews ajudam a construir uma base de código mais sólida, uma equipe mais conectada e uma cultura de melhoria contínua.

Passo a passo para fazer um Code Review

Se você nunca fez code review, ou está buscando uma maneira de aprimorar suas revisões, aqui vai um passo a passo para ajudá-lo a ser mais eficiente e ter mais impacto durante esse processo:

1. Leia com Calma e Foco: Quando for revisar o código de alguém, não faça isso com pressa. Reserve um tempo adequado para ler cada parte com atenção. Tente entender o que foi implementado antes de começar a procurar por problemas.
2. Entenda o Contexto: Não revise o código “às cegas”. Antes de mergulhar no código, leia a descrição do pull request ou da tarefa para entender qual é o contexto da alteração. Saber o “porquê” ajuda a entender o “como”.
3. Evite o Microgerenciamento: Durante uma revisão, é importante dar feedback sobre questões importantes, como falhas de segurança, lógica incorreta e violação de padrões do time. No entanto, não precisa se ater a cada espaço ou ponto e vírgula. Deixe a equipe de linting e formatação automática cuidar disso.
4. Seja Gentil e Respeitoso: Code review não é sobre apontar dedos e dizer “isso está errado!”. Trate a revisão de código como uma conversa entre colegas, com o objetivo de aprender e melhorar juntos. Um bom feedback sempre busca corrigir e ensinar.

Lembre-se, o objetivo é garantir que o código seja compreensível, sustentável e, claro, que funcione conforme o esperado.

Dicas para se tornar um mestre em Code Review

Agora que você já sabe o que é code review e como fazer, vamos compartilhar algumas dicas valiosas para se tornar um verdadeiro mestre nesse processo.

1. Divida o Code Review em Tarefas Menores: Ao revisar grandes partes de código, pode ser fácil perder algo importante. Por isso, divida a revisão em pequenas etapas: comece pelos testes, depois a lógica de negócio e, por fim, o design do código.
2. Tenha uma Checklist: Criar uma checklist dos itens a serem verificados ajuda a garantir que nenhum ponto importante seja esquecido. A lista pode incluir tópicos como: padrões de codificação, lógica correta, cobertura de testes, manutenibilidade e assim por diante.
3. Não Tenha Medo de Perguntar: Se algo no código não faz sentido para você, pergunte ao autor da mudança. Às vezes, a lógica faz sentido para quem escreveu, mas pode não ser tão clara para outros desenvolvedores.
4. Comemore o Que Está Bom!: Code review não é só apontar erros; é também reconhecer as coisas boas. Encontrou uma refatoração criativa? Uma solução elegante? Elogie! Isso motiva a equipe e torna o processo mais positivo.
5. Pratique o “Pareamento Assíncrono”: Uma técnica interessante é fazer o code review como se fosse um “pair programming” assíncrono. Ou seja, em vez de revisar e apenas enviar comentários, tente entender o código como se estivesse programando ao lado do autor.

Como grandes empresas fazem Code Review?

Se até agora falamos do básico, que tal ver como empresas gigantes como AWS e Google abordam code review? Aprender com essas experiências pode trazer insights valiosos para o seu próprio time.

AWS: Código Padronizado e Revisão em Time

Recentemente, lendo sobre práticas de engenharia de grandes empresas, deparei-me com uma documentação da AWS sobre code review. O que mais me chamou atenção foi como eles seguem regras simples, mas super eficazes, para manter um código de qualidade. Algumas dessas práticas incluem:

• Padronização de Código: Todos os desenvolvedores seguem os mesmos padrões. Isso evita retrabalho e facilita a manutenção. E, claro, ferramentas como linters ajudam a manter essa padronização, sinalizando problemas de formatação e alertando sobre violações de boas práticas.
• Revisão por Pares: Nada de merges sem revisão! Todo PR precisa de pelo menos uma outra pessoa para revisar. Isso garante que sempre haja uma segunda opinião e que o código seja revisado por quem tem mais contexto ou conhecimento sobre determinada área.
• Automatização Inteligente: Ferramentas automatizadas cuidam de pegar erros menores, como formatação ou validação de regras simples. Isso libera os revisores para focar no que realmente importa: lógica de negócio, design de código e escalabilidade.

E não para por aí. A AWS ainda utiliza métricas para monitorar o processo de revisão, como o RTTM (Tempo de Revisão até o Merge), que mede quanto tempo um PR leva para ser revisado e integrado, e a Taxa de Falha de Alteração, que monitora quantas falhas ou bugs surgem após o merge. Essas métricas ajudam a equipe a melhorar continuamente o processo de code review e o fluxo de desenvolvimento como um todo.

Google: Automatizando Code Reviews com Machine Learning

Estudos mostram que desenvolvedores podem gastar até 35% do tempo de trabalho em code reviews. Esse é um processo essencial, mas que pode se tornar um gargalo, principalmente quando os PRs são grandes e a repetição de tarefas é alta.

Para resolver essa questão, o Google começou a utilizar Machine Learning para automatizar a resolução de comentários de code reviews. Isso quer dizer que, em vez de precisar interpretar e corrigir manualmente cada comentário, a IA sugere edições de código em tempo real durante a revisão, economizando tempo e facilitando a vida dos desenvolvedores.

Os resultados são impressionantes:

• Em média, 7.5% dos comentários de revisão de código são resolvidos automaticamente aplicando edições sugeridas pela IA.
• Isso representa uma economia gigantesca de tempo para os engenheiros — centenas de milhares de horas anualmente.
• A produtividade aumenta, pois os desenvolvedores conseguem focar em atividades mais criativas e complexas, em vez de tarefas repetitivas.

Mas a automação não significa reduzir a colaboração humana. Para garantir que a IA não afete o aprendizado e a interação do time, o Google segue estratégias como:

• Discussões Mais Profundas: A IA cuida das tarefas menores, enquanto o time se concentra em discussões complexas sobre lógica e arquitetura.
• Complementaridade: A revisão humana continua sendo parte fundamental do processo. A IA é uma ferramenta de suporte, e não um substituto.
• Feedback Contínuo: As sugestões da IA são pontos de partida para discussões, promovendo aprendizado e troca de ideias.

Com isso, o Google une o melhor dos dois mundos: eficiência e colaboração do time.

Automatizando Code Reviews com IA

Quando se trata de agilizar o processo de code review, a Kodus oferece uma solução usando IA. Através da Kody (nossa agente de IA) ela permite que você automatize o processo de code review do seu time, todo pull request (PR) aberto é revisado diretamente na ferramenta de gestão de código, como GitHub ou GitLab, da mesma forma que um revisor humano faria.

Ela analisa o código, oferece feedback detalhado e destaca possíveis problemas ou áreas de melhoria. O objetivo não é substituir as revisões humanas, mas sim fornecer uma primeira camada de revisão que ajude a garantir a qualidade do código e agilize o processo.

Aqui estão algumas das funcionalidades e vantagens de automatizar o code review com a Kody

• Detecção de Problemas de Qualidade e Boas Práticas: A Kody revisa o código em busca de padrões de código inconsistentes, pontos de melhoria e boas práticas, garantindo que o código siga padrões consistentes.
• Personalização dos Comentários da Kody: Você pode configurar como a Kody deve atuar em cada PR. É possível definir limites de sugestões por arquivo, focando apenas no que é mais relevante para não sobrecarregar o time com feedbacks excessivos.
• Exclusão de PRs por Tags e Escopos Específicos: Certos PRs podem ser excluídos automaticamente do processo de revisão se possuírem tags específicas ou se não fizer sentido serem revisados nesse momento.
• Revisão de Branches Customizadas: Além da branch principal, a Kody permite revisar branches específicas definidas pelo time, ampliando a cobertura de revisão e garantindo que diferentes áreas críticas do projeto sejam analisadas.
• Controle de Nível de Ação: É possível configurar diferentes níveis de ações que a Kody deve tomar, como adicionar comentários apenas para questões críticas ou para sugestões de melhorias.

Dessa forma, a Kodus auxilia a manter o fluxo de desenvolvimento contínuo e a qualidade das entregas, sem substituir a revisão humana, mas sim agilizando e facilitando a identificação de melhorias e boas práticas.

Mais que código, é sobre pessoas

O processo de code review não é só sobre encontrar erros ou seguir padrões. Ele é sobre criar uma cultura de qualidade, aprendizado e colaboração. Seja numa equipe pequena ou numa empresa do tamanho do Google ou AWS, a revisão de código é uma prática que traz benefícios para o código e para as pessoas que o escrevem.

Então, da próxima vez que for revisar o código de alguém, pegue sua checklist, reserve um tempo para entender o contexto e faça dessa prática uma oportunidade para melhorar não só o código, mas também o time!