Torne o código gerado por IA revisável padronizando pastas, nomenclatura e invariantes escritos para que uma equipe humana possa assumir com segurança e enviar alterações.
Protótipos de IA costumam dar certo por um motivo: eles chegam ao “funciona” rápido. O problema começa quando “funciona” precisa virar “mantível por uma equipe”. Um protótipo tolera atalhos porque a mesma pessoa (ou o mesmo chat) detém todo o contexto. Uma equipe não.
O código gerado por IA também pode ser mais difícil de revisar do que código humano porque a intenção nem sempre fica visível. Código humano geralmente deixa um rastro: padrões consistentes, escolhas repetidas e alguns comentários que explicam por que algo existe. A saída da IA pode estar correta, mas ainda assim misturar estilos, mudar padrões entre arquivos e esconder suposições em lugares onde os revisores não esperam.
O objetivo é previsibilidade: lugares previsíveis, nomes previsíveis, comportamento previsível. Quando um colega consegue adivinhar onde algo mora, como se chama e como se comporta, a revisão vira uma checagem rápida em vez de uma história de detetive.
O que tipicamente dá errado quando um protótipo vira projeto de equipe:
userId vs userid vs user_id), tornando a busca pouco confiável e bugs fáceis de perder.Pequenas inconsistências multiplicam o tempo de manutenção porque forçam decisões repetidas. Se cada nova tela tem uma localização de pasta, nome de componente e estilo de busca de dados ligeiramente diferente, os revisores não conseguem criar um modelo mental estável. Eles precisam reaprender o código toda vez.
Um exemplo realista: um fundador não técnico usa uma ferramenta de vibe-coding para levantar um CRM simples. Funciona bem em demo, mas quando uma pequena equipe assume, encontram três maneiras diferentes de armazenar estado de autenticação, dois estilos de nomeação para componentes React e regras de negócio espalhadas entre código da UI e handlers do backend. Nada está “quebrado”, mas cada mudança parece arriscada porque ninguém sabe quais padrões são os reais.
A entrega fica mais fácil quando você reduz escolhas. Equipes andam mais rápido quando a base de código lhes diz, de forma consistente, o que fazer em seguida.
“Revisável” significa que um novo desenvolvedor pode abrir o repositório, encontrar o lugar certo para mudar, fazer a mudança e confirmar que nada mais quebrou. Isso é básico, e também é o que muitos protótipos de IA perdem.
Para tornar código gerado por IA revisável, foque menos na esperteza e mais em quão seguramente um humano pode mexer nele. Revisabilidade é reduzir o risco da mudança.
Quando um colega revisa um pull request, ele tenta responder poucas perguntas rapidamente:
Diffs pequenos ajudam, mas “pequeno” não é só contagem de linhas. Também significa limites estáveis: uma mudança em uma área não deve exigir tocar arquivos não relacionados.
Você não precisa de perfeição. Precisa de convenções, um pouco de documentação, alguns testes e guardrails que evitem deriva futura.
Um revisor se sente mais seguro quando consegue rapidamente notar:
Exemplo: você construiu um frontend React e uma API em Go. O protótipo funciona, mas o fluxo “criar cliente” está espalhado entre código da UI, handlers da API e chamadas ao banco com nomes de campos ligeiramente diferentes. Tornar revisável significa alinhar esses nomes, manter a fronteira da API clara e anotar as regras (por exemplo, email must be unique e status can only be active or paused).
Não mire em reescrever tudo até parecer um projeto de livro didático. Código pronto para entrega é claro, consistente e seguro para mudar, mesmo que não seja a versão mais bonita ainda.
Uma equipe perdoa código imperfeito. O que ela não perdoa é não saber onde algo vive. Se você quer que código gerado por IA seja revisável, torne o projeto fácil de escanear: um conjunto pequeno de pastas de topo, nomes consistentes e um lugar óbvio para configuração.
Mantenha o mapa de topo estável conforme a app cresce. Muitas entregas falham porque novas pastas aparecem a cada experimento. Em vez disso, separe três preocupações: composição da app (telas, rotas), regras de negócio centrais e infraestrutura.
Aqui está um padrão prático que você pode adaptar (exemplo web app):
/
/app # routes/pages and UI composition
/core # domain logic: entities, rules, use-cases
/ui # reusable components, styles, design tokens
/infra # db, api clients, queues, auth adapters
/config # env schema, feature flags, app settings
/scripts # local tooling, seed data, one-off tasks
/docs # handoff notes, invariants, decisions
Se sua primeira versão foi gerada rapidamente, mantenha essa separação visível. Coloque módulos gerados substituíveis em algo como /generated, e mantenha módulos editados por humanos em /core ou /app. O ponto é evitar edições acidentais em código que você pode regenerar depois.
Antes da entrega, faça um teste rápido de navegação com um colega (ou seu eu do futuro). Pergunte onde fica a UI de login, onde moram regras de autorização, onde o acesso ao banco é definido, onde as URLs base da API e feature flags são configuradas e onde ficam scripts “especiais”.
Se qualquer resposta começar com “depende” ou “procure por isso”, ajuste a estrutura até que cada tópico tenha um lar único e sem graça. Essa sensação de “sem graça” é o que torna a manutenção rápida e segura.
Uma convenção de nomes é uma promessa: um revisor deveria ser capaz de adivinhar o que algo é, onde mora e como é usado antes de abrir o arquivo.
Comece com nomes de arquivos e mantenha um estilo único por todo o repositório. Um padrão simples padrão é: pastas em kebab-case, componentes React em PascalCase e arquivos TypeScript não-component em camelCase. Quebre a regra só quando o ecossistema exigir (por exemplo, convenções padrão do Flutter ou arquivos padrão como README).
Nomes devem revelar intenção, não implementação:
BillingSummaryCard.tsx (o que representa)StripeCard.tsx (incorpora uma escolha de fornecedor)RenderBilling.tsx (descreve como, não por que)Seja rígido com gavetas vagas. Arquivos chamados utils, helpers ou common viram rapidamente um armário de bagunça, especialmente quando o código é gerado em surtos. Se precisar de código compartilhado, nomeie por escopo e propósito, como auth/tokenStorage.ts ou billing/billingCalculations.ts.
Pastas de feature descrevem o espaço do problema do usuário. Pastas técnicas descrevem infraestrutura transversal. Misturá-las esconde fronteiras.
Uma separação prática é features como billing, onboarding, inventory e áreas técnicas como api, db, routing, design-system. Quando você tem múltiplos clientes (web, server, mobile), manter os mesmos nomes de feature nas camadas facilita traçar mudanças.
Use esta rubrica curta na revisão de código:
Renomeie cedo. Renomes são baratos durante a entrega e caros depois que a equipe constrói sobre a confusão.
Uma invariante é uma regra da qual sua app depende para permanecer correta, mesmo quando recursos mudam. Código gerado por IA frequentemente “funciona” porque o gerador assumiu um conjunto de regras, mas essas regras podem viver apenas em prompts ou na cabeça de alguém. Escreva-as para que os revisores saibam o que não deve mudar silenciosamente.
Boas invariantes são monótonas, específicas e testáveis. Evite frases vagas como “validar entradas”. Diga exatamente o que é permitido, quem pode fazer o quê e o que acontece quando a regra é quebrada.
A maior parte da dor na entrega vem das mesmas áreas:
Se você consegue transformar a frase em um teste unitário ou teste de API, está no nível certo.
Coloque invariantes onde as pessoas naturalmente olham durante a revisão:
Evite esconder invariantes em docs longos que ninguém abre. Se não aparecerem durante uma revisão normal de PR, serão perdidas.
Formule cada invariante com escopo, regra e ponto de aplicação. Exemplo: “For all endpoints under /api/projects/:id, the requester must be a project member; enforced in auth middleware and checked again on task updates.”
Quando uma invariante muda, deixe isso explícito. Atualize a linha do doc, aponte os locais do código que mudaram e adicione ou atualize um teste que falharia sob a regra antiga. Caso contrário, a equipe tende a manter metade do comportamento antigo e metade do novo.
Se você está usando uma plataforma de vibe-coding como Koder.ai, um passo útil de entrega é pedir para ela listar as invariantes que assumiu ao gerar a app. Depois transforme isso em um pequeno conjunto de regras testáveis que a equipe pode revisar e manter atualizadas.
Uma entrega não é o mesmo que “roda na minha máquina”. O objetivo é tornar o projeto fácil de ler, seguro para mudar e previsível quando alguém novo o abrir.
Comece congelando o escopo. Escolha uma data e uma lista curta do que deve estar estável (telas centrais, fluxos chave, integrações). Também escreva o que está explicitamente fora de escopo para que ninguém continue adicionando recursos enquanto você limpa.
Depois faça a limpeza antes de adicionar qualquer coisa nova. É aqui que a revisabilidade começa a aparecer: a base de código se comporta como um produto, não como uma demo.
Uma sequência prática:
Mantenha o plano de testes de fumaça pequeno, mas real. Para uma app React com uma API em Go e Postgres, isso pode ser: entrar, criar um registro, atualizar, confirmar que persiste e confirmar que uma ação restrita falha.
Faça um ciclo de revisão que foque legibilidade, não features. Peça a um colega para gastar 30 minutos respondendo: “Consigo encontrar as coisas?” “Os nomes batem com o comportamento?” “As invariantes estão óbvias?” Corrija o que os atrapalha, e pare.
Antes da entrega, faça um teste “fresh eyes”. Peça a alguém que não construiu o protótipo para abrir o repositório e narrar o que acha que ele faz. Se essa pessoa não consegue encontrar pontos de partida rapidamente, a equipe pagará esse custo a cada mudança.
Uma regra simples: um novo desenvolvedor deve localizar os pontos de entrada principais em menos de dois minutos. Isso geralmente significa um README claro que nomeie um ou dois lugares para começar (entrada web, entrada da API, config), e esses arquivos não estarem enterrados.
Também verifique o tamanho das reviews. Se módulos-chave exigem rolagem sem fim, revisores deixam de pegar problemas. Separe arquivos longos para que cada um tenha uma única responsabilidade e possa ser entendido em uma leitura.
Uma checklist curta de entrega:
validateUser valida, não escreve no banco.Maya é uma fundadora não técnica. Ela montou um MVP descrevendo o produto em chat: um CRM simples para um pequeno negócio de serviços. Funciona: login, clientes, negócios, notas e uma tela básica de admin. Depois de algumas semanas, ela contrata dois desenvolvedores para levar o projeto de “roda na minha máquina” a algo em que o negócio possa confiar.
No primeiro dia, eles não começam reescrevendo. Começam tornando o código revisável. O primeiro passo é mapear a app em dois baldes: módulos core (coisas das quais toda feature depende) e features (telas e fluxos que o usuário vê). Isso dá um lugar para decisões e um lugar para mudanças.
Eles concordam em um mapa simples de features: core (auth, acesso ao DB, permissões, logging, componentes de UI) e features (customers, deals, notes, admin).
Depois ajustam pastas para combinar com esse mapa. Antes, arquivos estavam espalhados, com nomes mistos como CustomerPage.tsx, customer_view.tsx e custPageNew.tsx. Depois, cada feature tem uma casa, e o core está claramente separado. Revisões ficam mais rápidas porque PRs tendem a ficar dentro de uma pasta de feature, e mudanças no core se tornam óbvias.
Uma pequena regra de nomenclatura faz a maior parte do trabalho: “pastas são substantivos, componentes em PascalCase, funções são verbos e não abreviamos.” Então custPageNew.tsx vira CustomerDetailsPage.tsx, e doStuff() vira saveCustomerNote().
Eles escrevem uma regra chave que deve sempre ser verdadeira e a colocam em um curto INVARIANTS.md dentro da pasta da feature.
Exemplo de invariante para o CRM:
Only the deal owner or an admin can edit a deal. Everyone else can view it, but can’t change status, value, or notes.
Essa frase guia checagens no backend, queries no banco e estados da UI no frontend. Quando alguém depois adiciona “edição em massa”, os revisores sabem exatamente o que não pode quebrar.
Depois de uma semana, o código não está perfeito, mas a entrega é real:
A IA pode te levar a um protótipo funcional rapidamente. O problema é que “funciona” muitas vezes depende de suposições ocultas. Quando uma equipe mexe depois, pequenas mudanças quebram coisas em lugares surpreendentes.
Um erro comum é refatorar tudo de uma vez. Limpezas grandes são satisfatórias, mas tornam difícil ver o que mudou e por quê. Defina limites primeiro: decida quais módulos são estáveis, onde código novo é permitido e que comportamento não deve mudar. Depois melhore uma área de cada vez.
Outro problema frequente são conceitos duplicados com nomes diferentes. A IA vai criar felizmente tanto UserService quanto AccountManager para a mesma função, ou plan vs pricingTier para uma única ideia. Escolha um termo para cada conceito central e renomeie consistentemente na UI, API e banco.
Regras ocultas também são fonte de fragilidade. Se a lógica de negócio real vive em prompts ou no histórico do chat, o repositório fica difícil de manter. Coloque as regras na base de código como comentários claros, testes ou um pequeno documento de invariantes.
Pastas catch-all como shared, common ou utils viram gavetas de bagunça. Se precisar de módulos compartilhados, defina claramente o que eles possuem (entradas, saídas, responsabilidades) e mantenha-os estreitos.
Misturar regras de negócio na UI é outra armadilha. Uma condicional rápida em um componente React vira o único lugar onde uma regra de pricing existe. Mais tarde, o app mobile ou o backend discordam. Mantenha regras de negócio em uma camada (frequentemente backend ou módulo de domínio) e faça a UI chamá-la em vez de re-implementar.
Por fim, código frágil vem também de pular normas de revisão. Equipes precisam de diffs pequenos, commits claros e intenção explícita. Mesmo que um gerador produza a mudança, trate-a como um PR normal: mantenha o escopo apertado, explique o que mudou e facilite a verificação.
Trate a entrega como o início da manutenção, não a linha de chegada. O objetivo permanece simples: uma pessoa nova consegue fazer uma pequena mudança sem quebrar regras ocultas.
Transforme preferências da equipe em alguns padrões escritos: um mapa de pastas que todos seguem, um estilo único de nomes e um template para invariantes. Quando essas regras são acordadas desde o começo, comentários de revisão deixam de ser gosto pessoal e viram checagens consistentes.
Mantenha um “handoff README” que aponte os poucos lugares que importam: onde ficam as invariantes, como rodar a app, como adicionar uma feature com segurança e o que não mudar sem discussão. Um novo colega deveria encontrar respostas em menos de cinco minutos.
Se seu fluxo de trabalho suporta reversibilidade, use-a. Por exemplo, Koder.ai suporta snapshots e rollback, que podem ser uma rede de segurança simples antes de refactors ou atualizações de dependências. Quando estiver pronto para transferir a propriedade, exportar o código fonte do koder.ai dá à equipe um ponto de partida limpo para trabalho normal baseado em Git.
Comece por tornar o código previsível. Alinhe estrutura de pastas, nomenclatura e limites para que um colega consiga adivinhar onde as coisas ficam e como se comportam sem procurar por todo o repositório.
Escolha um padrão para cada tarefa recorrente (estado de autenticação, busca de dados, validação, tratamento de erros) e aplique em todo lugar. O objetivo não é o “melhor”, é ser “consistente”, assim os revisores não re-aprendem a app a cada mudança.
Um código revisável permite que um novo desenvolvedor encontre o lugar certo para mudar, faça uma edição pequena e verifique com segurança. Se mudanças costumam atingir arquivos não relacionados ou exigem adivinhação sobre regras, ainda não é revisável.
Use um conjunto pequeno e estável de pastas de topo e mantenha cada preocupação em um lar óbvio. Separe composição da app (rotas/telas), regras de negócio e infraestrutura para que a navegação leve segundos, não investigação.
Coloque o código que você pode regenerar sob uma pasta clara como /generated e mantenha o código editado por humanos em áreas estáveis como /core e /app. Isso evita edições acidentais que serão sobrescritas e deixa a propriedade clara durante a revisão.
Escolha uma convenção e aplique em todo o repositório: capitalização consistente para pastas e arquivos, nomes consistentes de componentes e campos uniformes entre UI, API e banco de dados. Consistência torna a busca confiável e reduz bugs sutis por nomes desencontrados.
Invariantes são regras que devem permanecer verdadeiras conforme o produto muda, como permissões, restrições de unicidade e transições de estado permitidas. Documentá-las transforma suposições ocultas em verificações visíveis que os revisores podem proteger.
Coloque-as onde as pessoas realmente olham: uma seção curta no README e notas breves ao lado do código que aplica a regra. Se a regra não aparece durante uma revisão normal de PR, ela será esquecida.
Congele o escopo primeiro escolhendo algumas jornadas de usuário centrais que devem funcionar e o que está explicitamente fora de escopo. Depois normalize pastas e nomes, remova código morto, adicione uma checklist mínima de testes de fumaça e faça uma passada de revisão focada apenas na legibilidade.
Evite grandes refactors que toquem tudo, pastas "catch-all" como utils, regras de negócio escondidas em condicionais da UI ou em histórico de chat. Fique atento também a conceitos duplicados com nomes diferentes e divergência na validação/tratamento de erros entre endpoints e telas.