CASO DE USO EM PRODUÇÃO

API de IA para revisar código

Exemplo: uma pull request altera o middleware de autenticação. O serviço envia diff, funções próximas, regras de segurança e mapa das linhas alteradas a codex-auto-review. O modelo só deve retornar problemas com um caminho concreto de falha.

Diff de pull request com falha grave de validação de entrada
API de IA para revisar código

Implementação para produção

API, modelo principal e configuração alternativa

Escolha para produçãoRecomendaçãoPor quê
APIPOST /v1/chat/completionsRequisição do servidor compatível com OpenAI
Modelo principalcodex-auto-reviewcodex-auto-review é a primeira rota específica de revisão automática disponível no catálogo atual.
Modelo alternativogpt-5.6-terraUse Terra quando precisar de mais raciocínio sobre o repositório. Escale ao Sol um problema grave em discussão, não toda PR comum.
Modelo para tarefas mais difíceisgpt-5.6-solUse só se a rota principal não atingir o limite de qualidade ou complexidade
Formato esperadoJSON validadoProblemas em JSON: arquivo, linha, gravidade, título, evidências, caminho de falha e correção sugerida.
01
Exemplo

Revisão de código em produção

Exemplo: uma pull request altera o middleware de autenticação. O serviço envia diff, funções próximas, regras de segurança e mapa das linhas alteradas a codex-auto-review. O modelo só deve retornar problemas com um caminho concreto de falha.

O serviço rejeita comentários sem arquivo, linha alterada, gravidade, evidências e solução. Os testes incluem PRs sem erros; mais comentários não significam uma revisão melhor.

02
Arquitetura

Como funciona o processo de revisão de código

  • Prepare diff e mapa de linhas alteradas.
  • Obtenha só código e regras diretamente relevantes.
  • Peça problemas estruturados com evidências e a menor faixa de linhas.
  • Descarte comentários malformados ou fora do diff, salvo com dependência comprovada.
  • Mostre os problemas aceitos a uma pessoa revisora.
03
Requisição de API

Chame codex-auto-review pela LLMFly AI

Envie a requisição pelo servidor. Troque o conteúdo e os esquemas de exemplo pelos dados e ferramentas do aplicativo.

request.example
curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "codex-auto-review",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Review the supplied diff. Report only actionable defects introduced by this change. Each finding needs file, changed line, severity, failure path, evidence, and a minimal fix."},
      {"role": "user", "content": "Review this authentication middleware pull request against the attached repository rules."}
    ],
    "response_format": {"type": "json_object"}
  }'
04
Escolha do modelo

Por que codex-auto-review é o modelo principal

codex-auto-review é a primeira rota específica de revisão automática disponível no catálogo atual.

Use Terra quando precisar de mais raciocínio sobre o repositório. Escale ao Sol um problema grave em discussão, não toda PR comum.

05
Aceitação

Testes de aceitação de revisão de código

MétricaCondição de aprovação
Detecção de erros reaisDetecta falhas graves introduzidas nos testes
Taxa de falsos positivosAlterações corretas não recebem bloqueios nem problemas inventados
Evidências por linhaCada problema aponta a menor faixa relevante e explica a falha
Aceitação por revisoresRevisores qualificados consideram o comentário correto, útil e digno de exibição
06
Tratamento de falhas

Falhas a tratar antes de publicar

  • Premiar a quantidade de comentários
  • Usar só exemplos com erros
  • Aceitar conselhos gerais vagos
  • Comentar fora das alterações sem evidências
07
Saída

Saída e histórico de execução

Problemas em JSON: arquivo, linha, gravidade, título, evidências, caminho de falha e correção sugerida.

Registre ID do modelo e da requisição, tokens, novas tentativas, validação e decisão final em cada execução de produção.

Dúvidas frequentes

Como meço os falsos positivos?

Inclua alterações corretas e conte problemas que um revisor rejeite por erro ou falta de ação útil.

É preciso todo o repositório para revisar código?

Nem sempre. Comece pelo diff e arquivos relevantes; acrescente contexto quando precisar.

Qual formato de saída funciona melhor?

Use um esquema com arquivo, linha, gravidade, explicação, evidências e solução sugerida.

Teste esta configuração com seus dados

Compare principal e alternativo com as mesmas requisições, ferramentas e regras de validação.

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