Divida técnica desacelera tudo. Um pull request que deveria levar uma hora se estica para um dia por causa de dependências e da falta de testes. O onboarding de um novo engenheiro leva meses em vez de semanas porque nada funciona do jeito que está documentado, quando está documentado. Todos nós conhecemos o atrito que vem de atalhos do passado, mas o verdadeiro desafio é justificar o tempo para corrigir isso. A conversa sobre pagar a dívida muitas vezes trava porque se baseia em intuição, e intuição não se sustenta bem diante de um roadmap de produto cheio de novas funcionalidades. A conversa muda quando você aprende a medir a dívida técnica com dados objetivos, transformando reclamações vagas em um argumento claro, baseado em evidências, para melhoria.
Como sair do achismo e medir o que realmente importa
Falar que “esse serviço está uma bagunça” não ajuda muito no planejamento. Isso não diz o tamanho do problema, onde ele está, nem o impacto no desenvolvimento.
Dados objetivos mudam esse jogo. Eles mostram o que realmente importa. Nem toda dívida técnica pesa igual: um script confuso que roda uma vez por ano é muito menos grave do que um módulo instável no core do sistema. O objetivo é encontrar e medir o que de fato trava o time.
Como escolher métricas que ajudam de verdade
Antes de começar a puxar números, ajuda ter alguns princípios orientadores para evitar se perder em dados que ninguém usa.
Foque no impacto, não apenas na complexidade.
Um algoritmo complexo que nunca muda é menos problemático do que um trecho simples de código que está sendo constantemente alterado e quebrando. Meça o atrito e as consequências, como a frequência com que um arquivo aparece em commits de correção de bugs.
Conecte as métricas à experiência do desenvolvedor e aos resultados do negócio.
As melhores métricas são aquelas que se ligam diretamente às coisas com as quais o time e o negócio se importam. Tempos lentos de review de PRs ou uma alta taxa de rollback em produção são problemas concretos que todo mundo quer resolver.
Mantenha simples e automatizável.
Se medir sua dívida exige uma semana de esforço manual a cada trimestre, ninguém vai fazer. As métricas mais eficazes são aquelas que você consegue coletar automaticamente e exibir em um dashboard para todos verem.
Como medir dívida técnica na prática
Você pode começar a coletar sinais úteis com um punhado de métricas que olham para dois níveis diferentes: o código em si e o processo de desenvolvimento em torno dele.
Métricas em Nível de Código para Identificar Hotspots
Essas métricas ajudam você a dar zoom em arquivos ou módulos específicos que provavelmente são fontes de dor e instabilidade. Elas fornecem o “onde” para seus esforços de refatoração.
Complexidade Ciclomática
É uma forma de contar o número de caminhos independentes dentro de um trecho de código. Um número alto indica lógica confusa, com muitos `if` e loops, tornando difícil entender, testar e modificar sem introduzir bugs. É um indicador confiável de código que será caro de manter.
Duplicação de Código
Blocos de código idênticos ou quase idênticos são uma fonte direta de sobrecarga de manutenção. Quando você encontra um bug em um lugar, precisa lembrar de corrigi-lo em todos os outros onde ele foi copiado. Ferramentas conseguem identificar facilmente duplicação, deixando claro onde o código pode ficar mais simples.
Lacunas de Cobertura de Testes
A porcentagem bruta de cobertura é menos importante do que onde estão as lacunas. Uma taxa de 90% pode ser enganosa se os 10% não cobertos terem sua lógica de negócio mais crítica. Baixa cobertura em arquivos frequentemente modificados é um indicador significativo de risco, sinalizando uma parte do sistema em que os desenvolvedores não têm uma rede de segurança para fazer mudanças com confiança.
Churn de Código / Frequência de Mudança
Um arquivo que é modificado em praticamente todo pull request é um grande hotspot. Alto churn geralmente indica que um módulo tem responsabilidades demais ou está acoplado demais a outras partes do sistema. É um forte sinal de estresse na arquitetura e tende a gerar mais bugs ao longo do tempo, já que mudanças constantes aumentam o risco.
Métricas de Velocidade de Desenvolvimento & Impacto
Essas métricas mostram como problemas no código viram atraso na entrega e mais risco em produção. Elas ajudam a responder à pergunta: “e daí?”.
Lead Time para Mudanças
Mede o tempo desde um commit até seu deploy em produção. Lead times longos costumam ser um sintoma de dívida técnica, em que código complexo desacelera testes, PRs grandes travam code reviews e etapas manuais de deploy criam gargalos.
Frequência de Deploy & Mean Time To Recovery (MTTR)
Times que trabalham em bases de código saudáveis tendem a fazer deploys menores com mais frequência, porque têm alta confiança em seus sistemas. Deploys grandes e pouco frequentes geralmente sinalizam medo de quebrar coisas. Quando algo quebra, um MTTR alto indica que o sistema é difícil de depurar e corrigir, um sinal clássico de dívida acumulada e falta de clareza operacional.
Densidade de Defeitos
Acompanhar o número de bugs encontrados em produção por funcionalidade ou por mil linhas de código pode ajudar a quantificar o impacto real da baixa qualidade de código. Quando você vê que um serviço específico responde por 50% de todos os incidentes em produção, você tem um motivo muito convincente para investir na sua melhoria.
Satisfação do Desenvolvedor / Dados de Pesquisa
Às vezes, a melhor forma de encontrar atrito é simplesmente perguntar. Uma pesquisa simples e regular perguntando aos engenheiros: “Qual parte da base de código foi mais frustrante de trabalhar este mês?” pode fornecer um contexto qualitativo valioso que aponta para as áreas mais dolorosas, que frequentemente se correlacionam com as métricas quantitativas.
Usando as Métricas na Prática
Coletar dados é apenas o primeiro passo. O verdadeiro valor vem de usá-los para tomar decisões sobre onde investir o tempo do seu time.
Estabelecendo Baselines e Tendências
Um número absoluto para qualquer métrica raramente é útil por si só. Uma complexidade ciclomática de 30 pode ser aceitável em uma área, mas um desastre em outra. A chave é primeiro estabelecer uma linha de base para sua base de código, para entender como é o “normal”. A partir daí, o mais importante é observar a tendência ao longo do tempo. A complexidade em um serviço crítico está aumentando aos poucos? O lead time para mudanças está ficando maior mês após mês? Uma tendência negativa é um sinal claro de que é hora de intervir.
Priorizando o Pagamento da Dívida
Com dados em mãos, você pode sair de ações aleatórias de limpeza e partir para uma estratégia mais focada.
A Matriz Impacto vs. Esforço
Coloque sua dívida identificada em uma matriz simples 2×2. Um módulo com alto churn e baixa cobertura de testes é de alto impacto, então, mesmo sendo uma correção de alto esforço, pode valer a pena priorizar. Frutos de baixo esforço, como remover duplicação de código em um arquivo frequentemente editado, são vitórias rápidas.
Conectando métricas ao valor de negócio
A forma mais eficaz de justificar uma refatoração é ligar o problema técnico a um impacto claro no negócio. Métricas ajudam a sair do discurso abstrato e mostrar consequências reais. Quando o lead time para mudanças no serviço de checkout aumenta 40% em seis meses, isso não é apenas um dado técnico. É um risco direto para a entrega de uma promoção crítica no próximo trimestre.
Nesse cenário, investir duas semanas para reduzir a complexidade do código e melhorar a cobertura de testes deixa de ser “refatoração” e passa a ser uma decisão estratégica para destravar velocidade e reduzir risco.
Alinhando com objetivos de produto
Use suas métricas para lidar de forma proativa com dívidas que vão bloquear ou desacelerar funcionalidades futuras. Se o time de produto quer construir um novo conjunto de capacidades em cima de um módulo antigo e instável, você pode usar dados de churn e defeitos para defender a estabilização dele primeiro.
Colocando dívida técnica no dia a dia do time
Para que isso seja mais do que uma auditoria pontual, precisa virar parte do ritmo regular do time. Revisar regularmente essas métricas-chave no planejamento de sprints ou em retrospectivas mantém a saúde técnica em evidência para o time. Dê poder aos times para serem donos das métricas de seus serviços, oferecendo autonomia para decidir quando e como lidar com a dívida. Ao se comunicar com stakeholders, use tendências e dashboards para mostrar progresso e explicar os trade-offs entre novas funcionalidades e refatorações necessárias. Isso transforma a conversa de um debate subjetivo em uma discussão orientada por dados sobre risco, velocidade e qualidade.
