Guia prático para avaliar segurança, desempenho e confiabilidade em bases de código geradas por IA, com checklists claros para revisão, testes e monitoramento.
“Código gerado por IA” pode significar coisas muito diferentes dependendo do seu time e das ferramentas. Para alguns, são poucas linhas de autocompletar dentro de um módulo existente. Para outros, são endpoints inteiros, modelos de dados, migrações, stubs de teste ou um grande refactor produzido a partir de um prompt. Antes de julgar a qualidade, escreva o que conta como gerado por IA no seu repositório: trechos, funções inteiras, novos serviços, código de infraestrutura ou reescritas “assistidas por IA”.
A expectativa chave: a saída da IA é um rascunho, não uma garantia. Pode ser surpreendentemente legível e ainda assim perder casos de borda, usar mal uma biblioteca, pular checagens de autenticação ou introduzir gargalos sutis de desempenho. Trate-a como código de um colega júnior rápido: acelera, mas precisa de revisão, testes e critérios de aceitação claros.
Se você usa um fluxo “vibe-coding” (por exemplo, gerar uma feature inteira a partir de um prompt em uma plataforma como Koder.ai — frontend em React, backend em Go com PostgreSQL, ou um app mobile Flutter), essa mentalidade importa ainda mais. Quanto maior a superfície gerada, mais importante é definir o que “concluído” significa além de “compila”.
Segurança, desempenho e confiabilidade não aparecem de forma confiável no código gerado, a menos que você peça por eles e os verifique. A IA tende a otimizar por plausibilidade e padrões comuns, não pelo seu modelo de ameaça, forma de tráfego, modos de falha ou obrigações de compliance. Sem critérios explícitos, times frequentemente fazem merge de código que funciona num demo happy-path, mas falha sob carga real ou entrada adversária.
Na prática, eles se sobrepõem. Por exemplo, rate limiting melhora segurança e confiabilidade; caching pode melhorar desempenho mas prejudicar segurança se vazar dados entre usuários; timeouts estritos melhoram confiabilidade mas podem expor novos caminhos de erro que precisam ser securizados.
Esta seção estabelece a mentalidade base: a IA acelera escrever código, mas “pronto para produção” é uma barra de qualidade que você define e verifica continuamente.
Código gerado por IA frequentemente parece arrumado e confiante, mas os problemas mais frequentes não são de estilo — são lacunas de julgamento. Modelos podem produzir implementações plausíveis que compilam e até passam testes básicos, enquanto silenciosamente perdem o contexto do seu sistema.
Certas categorias aparecem repetidamente durante revisões:
catch amplos que escondem problemas reais.Código gerado pode carregar suposições ocultas: fusos horários são sempre UTC, IDs sempre numéricos, requisições sempre bem formadas, chamadas de rede sempre rápidas, retries sempre seguros. Pode também incluir implementações parciais — uma checagem de segurança stubada, um caminho TODO ou um fallback que retorna dados padrão em vez de falhar fechado.
Um modo comum de falha é tomar um padrão correto em outro lugar, mas errado aqui: reaproveitar um helper de hashing sem os parâmetros certos, aplicar um sanitizador genérico que não corresponde ao contexto de saída ou adotar um loop de retry que amplifica carga (e custo) inadvertidamente.
Mesmo quando o código é gerado, humanos continuam responsáveis pelo comportamento em produção. Trate a saída da IA como um rascunho: você é responsável pelo modelo de ameaça, pelos casos de borda e pelas consequências.
Código gerado por IA frequentemente parece confiante e completo — o que facilita pular a questão básica: “O que estamos protegendo e de quem?” Um modelo de ameaça simples é um hábito em linguagem clara que mantém decisões de segurança explícitas antes que o código se solidifique.
Comece nomeando os ativos que seriam prejudicados se comprometidos:
Depois liste os atores: usuários regulares, admins, suporte, serviços externos e atacantes (credential stuffing, fraudadores, bots).
Finalmente, descreva as fronteiras de confiança: browser ↔ backend, backend ↔ banco de dados, backend ↔ APIs de terceiros, serviços internos ↔ internet pública. Se a IA propõe “atalhos” rápidos através dessas fronteiras (por exemplo, acesso direto ao banco de dados de um endpoint público), sinalize imediatamente.
Mantenha curto o suficiente para realmente usar:
Capture as respostas na descrição do PR ou crie um ADR (Architecture Decision Record) quando a escolha for de longa duração (por exemplo, formato do token, abordagem de verificação de webhooks). Revisores futuros poderão então checar se as mudanças geradas por IA continuam alinhadas à intenção original — e quais riscos foram aceitos conscientemente.
Código gerado por IA pode parecer limpo e consistente enquanto esconde armadilhas de segurança — especialmente em torno de defaults, tratamento de erro e controle de acesso. Durante a revisão, foque menos no estilo e mais em “o que um atacante pode fazer com isso?”.
Fronteiras de confiança. Identifique onde dados entram no sistema (requisições HTTP, webhooks, filas, arquivos). Garanta que a validação ocorra na fronteira, não “em algum ponto depois”. Para saída, verifique se a codificação é apropriada ao contexto (HTML, SQL, shell, logs).
Autenticação vs autorização. Código de IA frequentemente inclui checagens isLoggedIn mas falha em enforcement a nível de recurso. Verifique que cada ação sensível cheque quem pode agir em qual objeto (por exemplo, userId na URL deve ser verificado contra permissões, não só existir).
Segredos e configuração. Confirme que chaves de API, tokens e strings de conexão não estão no código, em configs de exemplo, logs ou testes. Verifique também que “modo debug” não vem habilitado por padrão.
Tratamento de erros e logging. Garanta que falhas não retornem exceções cruas, stack traces, erros SQL ou IDs internos. Logs devem ser úteis mas não vazar credenciais, tokens de acesso ou dados pessoais.
Peça por um teste negativo para cada caminho de risco (acesso não autorizado, entrada inválida, token expirado). Se o código não puder ser testado dessa forma, muitas vezes é sinal de que a fronteira de segurança não está clara.
Código gerado por IA frequentemente “resolve” problemas adicionando pacotes. Isso pode expandir silenciosamente sua superfície de ataque: mais mantenedores, mais churn de updates e mais dependências transitivas que você não escolheu explicitamente.
Comece tornando a escolha de dependências intencional.
Uma regra simples funciona bem: nenhuma nova dependência sem uma breve justificativa na descrição do PR. Se a IA sugere uma biblioteca, pergunte se a stdlib ou um pacote aprovado já cobre a necessidade.
Scans automáticos só são úteis se os achados gerarem ação. Adicione:
Depois defina regras de tratamento: que severidade bloqueia merges, o que pode ser postergado com issue e quem aprova exceções. Documente essas regras e vincule-as no guia de contribuição (por exemplo, /docs/contributing).
Muitos incidentes vêm de dependências transitivas puxadas indiretamente. Revise diffs do lockfile nos PRs e regularmente remova pacotes não usados — código de IA pode importar helpers “por precaução” e nunca usá-los.
Escreva como as atualizações acontecem (PRs agendados de bump, tooling automatizado ou manual) e quem aprova mudanças de dependência. Dono claro evita pacotes vulneráveis e obsoletos em produção.
Desempenho não é “o app parece rápido”. É um conjunto de metas mensuráveis que casam com como as pessoas usam seu produto — e o que você pode bancar. Código gerado por IA frequentemente passa testes e parece limpo, mas ainda assim consome CPU demais, consulta o banco em excesso ou aloca memória desnecessariamente.
Defina “bom” em números antes de tunar qualquer coisa. Metas típicas incluem:
Essas metas devem estar atreladas a uma carga realista (seu “caminho feliz” mais picos comuns), não a um benchmark sintético único.
Em bases de código geradas por IA, ineficiências frequentemente aparecem em lugares previsíveis:
Código gerado tende a ser “correto por construção” mas não “eficiente por padrão”. Modelos escolhem abordagens legíveis e genéricas (abstrações extras, conversões repetidas, paginação sem limites) a menos que você especifique restrições.
Evite adivinhações. Comece com profiling e medição em um ambiente que se assemelhe à produção:
Se você não consegue mostrar uma melhoria antes/depois contra suas metas, não é otimização — é churn.
Código gerado por IA muitas vezes “funciona” mas queima tempo e dinheiro em segundo plano: round trips de DB extras, queries N+1, loops sem limites sobre grandes conjuntos, ou retries que nunca param. Guardrails tornam o desempenho padrão em vez de um esforço heróico.
Caching pode esconder caminhos lentos, mas também pode servir dados obsoletos para sempre. Use cache apenas quando houver uma estratégia clara de invalidação (TTL, invalidação por evento ou chaves versionadas). Se você não souber explicar como um valor em cache é atualizado, não o cacheie.
Confirme que timeouts, retries e backoff estão configurados intencionalmente (não esperas infinitas). Toda chamada externa — HTTP, banco, fila ou API de terceiros — deve ter:
Isso evita “falhas lentas” que imobilizam recursos sob carga.
Evite chamadas bloqueantes em caminhos async; verifique uso de threads. Ofensores comuns incluem leituras síncronas de arquivo, trabalho pesado de CPU no event loop ou bibliotecas bloqueantes dentro de handlers async. Se precisar de computação intensa, descarregue-a (pool de workers, job background ou serviço separado).
Garanta operações batch e paginação para grandes conjuntos. Qualquer endpoint que retorne uma coleção deve suportar limites e cursores, e jobs background devem processar em fatias. Se uma query pode crescer com os dados do usuário, assuma que vai crescer.
Adicione testes de performance ao CI para pegar regressões. Mantenha-os pequenos mas significativos: alguns endpoints quentes, um dataset representativo e thresholds (percentis de latência, memória e contagem de queries). Trate falhas como falhas de teste — investigue e corrija, não “reexecute até ficar verde”.
Confiabilidade não é só “sem crashes”. Para código gerado por IA, significa que o sistema produz resultados corretos sob entradas bagunçadas, outages intermitentes e comportamento real de usuários — e quando não pode, falha de forma controlada.
Antes de revisar detalhes de implementação, concorde sobre o que “correto” significa para cada caminho crítico:
Esses resultados dão ao revisor um padrão para julgar lógica gerada por IA que pode parecer plausível mas ocultar casos de borda.
Handlers gerados por IA frequentemente “simplesmente fazem a ação” e retornam 200. Para pagamentos, processamento de jobs e ingestão de webhooks isso é arriscado porque retries são normais.
Verifique se o código suporta idempotência:
Se o fluxo toca banco, fila e cache, verifique que regras de consistência estão explícitas no código — não assumidas.
Procure por:
Sistemas distribuídos falham em pedaços. Confirme que o código trata cenários como “gravação DB sucedeu, publish falhou” ou “chamada HTTP expirou após o remoto ter tido sucesso”.
Prefira timeouts, retries limitados e ações compensatórias a retries infinitos ou ignorar erros silenciosamente. Adicione uma nota para validar esses casos em testes (cobertos mais adiante em /blog/testing-strategy-that-catches-ai-mistakes).
Código gerado por IA frequentemente parece “completo” enquanto esconde lacunas: falta de casos de borda, suposições otimistas sobre entradas e caminhos de erro nunca exercitados. Uma boa estratégia de testes é menos sobre testar tudo e mais sobre testar o que pode quebrar de forma surpreendente.
Comece com testes unitários para lógica, depois adicione testes de integração onde sistemas reais podem se comportar diferente que mocks.
Testes de integração são onde glue code gerado por IA mais frequentemente falha: suposições erradas de SQL, comportamento de retry incorreto ou modelagem equivocada de respostas de API.
Código de IA frequentemente subespecifica tratamento de falhas. Adicione testes negativos que provem que o sistema responde de forma segura e previsível.
Faça esses testes afirmarem nos resultados que importam: status HTTP correto, sem vazamento de dados em mensagens de erro, retries idempotentes e fallbacks graciosos.
Quando um componente faz parsing de entradas, constrói queries ou transforma dados de usuário, exemplos tradicionais perdem combinações estranhas.
Testes baseados em propriedades são especialmente eficazes para pegar bugs de borda (limites de tamanho, problemas de encoding, nulls inesperados) que implementações de IA podem ignorar.
Números de cobertura são úteis como barreira mínima, não como linha de chegada.
Priorize testes em decisões de autenticação/autorização, validação de dados, dinheiro/créditos, fluxos de deleção e lógica de retry/timeout. Se não souber o que é “alto risco”, trace o caminho da requisição do endpoint público até a escrita no banco e teste os ramos no caminho.
Código gerado por IA pode parecer “pronto” enquanto é difícil de operar. A maneira mais rápida de times queimarem em produção não é uma feature faltando — é falta de visibilidade. Observabilidade transforma um incidente surpreendente em correção rotineira.
Faça logging estruturado não opcional. Logs em texto cru servem para dev local, mas não escalam quando há múltiplos serviços e deploys.
Exija:
O objetivo é que um único request ID responda: “O que aconteceu, onde e por quê?” sem adivinhação.
Logs explicam porquê; métricas dizem quando algo começa a degradar.
Adicione métricas para:
Código gerado por IA frequentemente introduz ineficiências ocultas (queries extras, loops sem limite, chamadas de rede chamativas). Saturação e profundidade de fila pegam isso cedo.
Um alerta deve apontar para uma decisão, não só um gráfico. Evite thresholds barulhentos (“CPU > 70%”) a não ser que estejam ligados ao impacto do usuário.
Bom design de alerta:
Teste alertas de propósito (em staging ou durante um exercício planejado). Se você não consegue verificar que um alerta dispara e é acionável, não é alerta — é esperança.
Escreva runbooks leves para seus caminhos críticos:
Mantenha runbooks próximos ao código e processo — por exemplo, no repositório ou docs internos linkados em /blog/ e na pipeline CI/CD — assim eles são atualizados quando o sistema muda.
Código gerado por IA pode aumentar throughput, mas também aumenta variância: mudanças pequenas podem introduzir problemas de segurança, caminhos lentos ou bugs sutis de correção. Um pipeline CI/CD disciplinado transforma essa variância em algo gerenciável.
Aqui também é onde fluxos de geração fim-a-fim precisam de disciplina extra: se uma ferramenta pode gerar e deployar rapidamente (como Koder.ai com deploy/hosting embutidos, domínios customizados e snapshots/rollback), seus gates de CI/CD e procedimentos de rollback devem ser igualmente rápidos e padronizados — para que velocidade não signifique perda de segurança.
Trate o pipeline como barra mínima para merge e release — sem exceções para “fixes rápidos”. Gates típicos incluem:
Se uma checagem é importante, torne-a bloqueante. Se é barulhenta, ajuste-a — não a ignore.
Prefira rollouts controlados a deploys “all-at-once”:
Defina gatilhos automáticos de rollback (taxa de erro, latência, saturação) para que o rollout pare antes que usuários percebam.
Um plano de rollback é real só se for rápido. Mantenha migrations reversíveis quando possível e evite mudanças de schema unidirecionais a menos que você tenha um plano testado de correção futura. Rode exercícios periódicos de rollback em ambiente seguro.
Exija templates de PR que capturem intenção, risco e notas de teste. Mantenha um changelog leve para releases e use regras claras de aprovação (por exemplo, pelo menos um revisor para mudanças rotineiras, dois para áreas sensíveis de segurança). Para workflows de revisão mais profundos, veja /blog/code-review-checklist.
“Pronto para produção” para código gerado por IA não deve significar “roda na minha máquina.” Significa que o código pode ser operado com segurança, modificado e confiado por um time — sob tráfego real, falhas reais e prazos reais.
Antes de qualquer feature gerada por IA ir para produção, estes quatro itens devem ser verdadeiros:
A IA pode escrever código, mas não pode assumir propriedade. Atribua um dono claro para cada componente gerado:
Se a propriedade estiver incerta, não é pronto para produção.
Mantenha curto o suficiente para realmente usar em revisões:
Essa definição mantém “pronto para produção” concreto — menos debate, menos surpresas.
Código gerado por IA é qualquer alteração cuja estrutura ou lógica foi substancialmente produzida por um modelo a partir de um prompt — seja algumas linhas de autocompletar, uma função inteira ou todo o esqueleto de um serviço.
Uma regra prática: se você não teria escrito daquela forma sem a ferramenta, trate como gerado por IA e aplique a mesma barra de revisão/testes.
Trate a saída da IA como um rascunho que pode ser legível e ainda assim estar errado.
Use-a como código de um colega júnior rápido:
Porque segurança, desempenho e confiabilidade raramente aparecem “por acaso” em código gerado.
Se você não especificar metas (modelo de ameaça, orçamentos de latência, comportamento em falha), o modelo vai otimizar por padrões plausíveis — não pelo seu tráfego, requisitos de compliance ou modos de falha.
Fique atento a lacunas recorrentes:
Também procure implementações parciais como ramos TODO ou padrões que falham aberto.
Comece pequeno e mantenha acionável:
Depois pergunte: “Qual a pior coisa que um usuário malicioso poderia fazer com essa funcionalidade?”
Concentre-se em algumas verificações de alto sinal:
Peça pelo menos um teste negativo no caminho mais arriscado (não autorizado, entrada inválida, token expirado).
Como o modelo pode “resolver” tarefas adicionando pacotes, isso amplia a superfície de ataque e o fardo de manutenção.
Controles:
Revise diffs do lockfile para capturar dependências transitivas arriscadas.
Defina “bom” com metas mensuráveis ligadas à carga real:
Depois profile antes de otimizar — evite mudanças que você não consiga validar com antes/depois.
Use guardrails que previnam regressões comuns:
Confiabilidade significa comportamento correto sob retries, timeouts, falhas parciais e entradas sujas.
Verificações chave:
Prefira retries limitados e modos de falha claros em vez de loops infinitos de retry.