LLMs não são muito bons em revisar código quando são usados apenas como wrappers simples.

Um prompt sozinho geralmente gera muito ruído que os desenvolvedores acabam ignorando, o que leva a taxas de implementação muito baixas.

Para que a revisão de código com IA seja útil, é preciso dar base ao modelo com ferramentas determinísticas, como ASTs e busca no repositório. O ponto está no pipeline, não apenas no modelo.

Quando você fornece o contexto certo ao agente e remove sugestões irrelevantes, ele deixa de operar no “modo vibe” e passa a fazer sugestões que o time realmente quer fazer merge.

Estamos escrevendo uma série de posts sobre como estamos construindo uma ferramenta de revisão de código com IA. Aqui está o primeiro.

👉 https://kodus.io/en/how-to-build-an-ai-code-review-engine-part-one/

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