Como revisar código escrito por IA com um checklist prático

01Por que código escrito por IA também precisa de revisão

Um assistente de chat com IA pode gerar rapidamente código sintaticamente plausível, mas parecer correto não significa estar correto. Um script pode assumir que todas as linhas de entrada estão completas, interpretar uma coluna de forma errada, sobrescrever um resultado existente, depender de um pacote que você não instalou ou falhar apenas quando recebe um valor incomum. Por isso, não basta verificar se o código parece razoável. É preciso revisar suas suposições uma a uma.

Uma revisão compacta pode ser organizada em cinco perguntas: quais entradas o código espera? O que acontece nos casos limite? Como os erros são tratados? Quais dependências são necessárias? Quais testes revelariam um resultado incorreto? O comportamento da saída também deve ser verificado, porque um cálculo correto ainda pode ser inseguro se sobrescrever arquivos existentes.

02Comece com um pequeno exemplo sintético

Suponha que exista um arquivo sintético chamado orders.csv. Ele possui três colunas: order_id, quantity e unit_price. As três linhas de dados são A001,2,10.00; A002,3,5.50; e A003,1,8.00. A receita esperada pode ser calculada facilmente à mão: 2 × 10.00 = 20.00, 3 × 5.50 = 16.50 e 1 × 8.00 = 8.00. Portanto, o total deve ser 44.50 para 6 unidades.

Manter o primeiro exemplo pequeno é importante. Se um script produzido por IA retornar 44.50, você consegue verificar esse número de forma independente. Se começar diretamente com um arquivo de trabalho de 50,000 linhas, um resultado aparentemente plausível pode esconder um erro de leitura ou cálculo.

03Peça regras explícitas de entrada e saída

É melhor especificar o formato do arquivo, o cálculo, o comportamento em caso de falha e a política de saída em vez de pedir apenas um script para resumir vendas.

1. Informe que orders.csv deve conter order_id, quantity e unit_price.
2. Peça que o script rejeite valores ausentes ou números inválidos em vez de tentar adivinhá-los.
3. Peça o cálculo da quantidade total e da receita total.
4. Exija apenas a biblioteca padrão do Python 3.12.
5. Exija que os resultados sejam gravados na pasta outputs e que o script pare se o arquivo de saída previsto já existir.

04Inspecione uma resposta típica da IA

Uma resposta razoável pode usar csv.DictReader, Decimal para valores monetários, pathlib para caminhos e validação explícita. Mesmo que o código pareça limpo, revise cada condição e cada ramificação em vez de assumir que a implementação corresponde ao pedido.

from csv import DictReader
from decimal import Decimal, InvalidOperation
from pathlib import Path

INPUT_FILE = Path("orders.csv")
OUTPUT_DIR = Path("outputs")
OUTPUT_FILE = OUTPUT_DIR / "order_summary.txt"
REQUIRED_COLUMNS = {"order_id", "quantity", "unit_price"}


def main():
    if not INPUT_FILE.is_file():
        raise SystemExit(f"Input file not found: {INPUT_FILE}")

    if OUTPUT_FILE.exists():
        raise SystemExit(f"Output already exists: {OUTPUT_FILE}")

    total_quantity = 0
    total_revenue = Decimal("0")

    with INPUT_FILE.open("r", encoding="utf-8", newline="") as file:
        reader = DictReader(file)

        if reader.fieldnames is None:
            raise SystemExit("Input file has no header row.")

        missing_columns = REQUIRED_COLUMNS - set(reader.fieldnames)
        if missing_columns:
            names = ", ".join(sorted(missing_columns))
            raise SystemExit(f"Missing required columns: {names}")

        for line_number, row in enumerate(reader, start=2):
            order_id = row["order_id"].strip()
            quantity_text = row["quantity"].strip()
            price_text = row["unit_price"].strip()

            if not order_id or not quantity_text or not price_text:
                raise SystemExit(f"Missing value on line {line_number}.")

            try:
                quantity = int(quantity_text)
                unit_price = Decimal(price_text)
            except (ValueError, InvalidOperation):
                raise SystemExit(f"Invalid numeric value on line {line_number}.")

            if quantity < 0 or unit_price < 0:
                raise SystemExit(f"Negative value on line {line_number}.")

            total_quantity += quantity
            total_revenue += quantity * unit_price

    OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    result = (
        f"total_quantity={total_quantity}\n"
        f"total_revenue={total_revenue:.2f}\n"
    )
    OUTPUT_FILE.write_text(result, encoding="utf-8")
    print(f"Wrote: {OUTPUT_FILE}")


if __name__ == "__main__":
    main()

05Revise entradas, casos limite, erros e dependências

Também é importante revisar suposições que não ficam óbvias apenas pela sintaxe. Por exemplo, este script permite quantity 0 e unit_price 0 porque esses valores não são negativos. Se zero é válido ou não, isso é uma regra de negócio, não uma questão de Python. A pessoa que revisa precisa decidir se essa regra corresponde ao conjunto de dados real.

06Projete testes antes de usar arquivos reais

Não teste apenas o caso normal. Um conjunto pequeno de entradas deliberadamente diferentes revela muito mais sobre o comportamento real do script.

• Caso normal: as três linhas sintéticas devem produzir total_quantity=6 e total_revenue=44.50.
• Coluna ausente: troque unit_price por price e confirme que o script para antes de calcular.
• Valor vazio: deixe um campo quantity vazio e confirme que a linha correspondente é informada.
• Número inválido: use five no lugar de 5 e confirme que o valor é rejeitado.
• Valor negativo: use -1 em quantity ou unit_price e confirme que o script para.
• Valor zero: use quantity 0 e decida se aceitar esse valor corresponde à regra pretendida.
• Saída existente: crie outputs/order_summary.txt antes e confirme que o script foi projetado para parar em vez de sobrescrever o arquivo.
• Arquivo sem dados, apenas com cabeçalho: decida se totais 0 e 0.00 são aceitáveis ou se um conjunto de dados vazio deve ser rejeitado.

07O que este checklist não comprova

Este checklist pode revelar muitos erros comuns de implementação, mas não comprova que o requisito de negócio está correto. O script não consegue decidir se devoluções devem aparecer como valores negativos, se quantity pode ser 0, se os preços incluem impostos ou se order_id duplicados são permitidos, a menos que essas regras sejam definidas explicitamente.

Em scripts maiores ou de maior risco, amplie a revisão para segurança, permissões, privacidade, concorrência, precisão numérica, desempenho, registros e testes automatizados. Também revise com mais cuidado qualquer código que manipule caminhos, execute comandos de shell, faça requisições de rede, trate credenciais ou realize operações destrutivas em arquivos.

A sequência prática é simples: defina o contrato de entrada, calcule um pequeno exemplo de forma independente, revise cada caminho de erro, identifique as dependências, proteja as saídas e teste os casos limite. A IA pode ajudar a criar o rascunho da implementação, mas quem revisa continua responsável por decidir se o código corresponde à tarefa real.

Registro de execução e verificação

2026-09-21 · hand-checked example · Python 3.12

• A aritmética do exemplo sintético foi verificada manualmente: 2 × 10.00 = 20.00, 3 × 5.50 = 16.50 e 1 × 8.00 = 8.00.
• A quantidade total esperada foi verificada manualmente: 2 + 3 + 1 = 6.
• A receita total esperada foi verificada manualmente: 20.00 + 16.50 + 8.00 = 44.50.
• O código de exemplo foi revisado manualmente com base nos requisitos declarados de entrada, validação, dependências e não sobrescrita.
• O código usa apenas módulos da biblioteca padrão do Python: csv, decimal e pathlib.

Princípios de redação e verificação de todo o site

Fontes de referência

As explicações e os exemplos são de elaboração própria. Os comportamentos e conceitos relacionados podem ser consultados nas fontes oficiais abaixo.

• Documentação do csv do Python ↗ (New tab)
• Documentação do decimal do Python ↗ (New tab)
• Documentação do pathlib do Python ↗ (New tab)
• Documentação do unittest do Python ↗ (New tab)