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Revolucionando a Revisão de Código
de crescimento na cobertura de code review
PRs revisados com comentários
dos PRs agora recebem code review
• Revisões concentradas em poucos profissionais de desenvolvimento, criando gargalos e atrasos na aprovação de PRs.
• Ausência de um padrão estruturado, gerando inconsistência e dependência da interpretação individual.
• Baixa cobertura de revisão (só 11% dos PRs tinham comentários), elevando risco de bugs e vulnerabilidades e impactando a entrega de valor.
A implementação foi conduzida em três etapas, minimizando riscos e acelerando o aprendizado:
• Validação técnica: testes em uma API interna, sem impacto no negócio.
• Testes práticos: piloto em uma API de menor uso (Ortopedia) para avaliar integração e comportamento real.
• Adoção completa: expansão para a API de Cadastro e, em seguida, para todos os repositórios.
• Treinamento do time com foco no uso local do script de revisão e leitura dos feedbacks.
• Governança via Knowledge Sources com padrões de código e segurança da FAHZ.
• Automação do disparo do agente de IA no Azure DevOps ao abrir PR, com comentários registrados no próprio PR.
• Agente de Code Review automatizado: identifica violações de padrões, riscos de segurança e oportunidades de otimização.
• Knowledge Sources: fontes de conhecimento com padrões de codificação e diretrizes de segurança da FAHZ, elevando a precisão e a aderência.
• Remote Quick Command: execução remota por pipeline de CI/CD para análises consistentes em cada PR.
Integração nativa com Azure DevOps: o pipeline obtém o diff do PR e registra o feedback imediato como comentário.
Com isso, o time de desenvolvimento da FAHZ obteve um fluxo de trabalho aprimorado:
• Revisão local opcional antes do PR por script Python que aciona o Quick Command “Generate Code Review” da StackSpot.
• Ao abrir o PR, a análise automatizada comenta pontos de ajuste, e o revisor humano faz a segunda revisão quando necessário.
Em outras palavras, antes da solução, a grande maioria dos PRs passava sem qualquer tipo de revisão registrada. Após a implementação, esse número saltou para quase 94%. Isso significa que praticamente todos os PRs passaram a ser revisados e comentados.
Em outras palavras, antes da solução, a grande maioria dos PRs passava sem qualquer tipo de revisão registrada. Após a implementação, esse número saltou para quase 94%. Isso significa que praticamente todos os PRs passaram a ser revisados e comentados.
de redução no Lead Time de aprovação de PRs revisados
• Padronização e consistência: feedback alinhado aos padrões da FAHZ, reduzindo a variação de análises.
• Aprendizado contínuo do time de desenvolvimento (Upskilling): comentários explicativos elevaram a qualidade das entregas e aceleraram a formação de profissionais menos experientes.
• Base para métricas DORA: melhoria direta no Lead Time for Changes e preparação para monitorar Change Failure Rate.
• Qualidade superior de software: redução esperada de bugs e vulnerabilidades, com código mais manutenível e confiável.
• Eficiência operacional: menos retrabalho, aprovações mais rápidas e maior fluxo de entrega.
• Produtividade do time: mais tempo dedicado a demandas estratégicas e iniciativas de maior valor.
• Mitigação de riscos: aderência sistemática a padrões de segurança e compliance da FAHZ.
Cobertura dos testes unitários
Refinamento de backlog
Acessibilidade