Boas práticas para programar, debugar e aplicar IA

Quer escrever código que funcione e que ninguém tema manter? Aqui tem um conjunto direto de boas práticas que você pode aplicar já no próximo commit. Vou falar de hábitos de código, testes, debugging, automação com IA e produtividade — sem enrolação.

Boas práticas no dia a dia do dev

Mantenha funções curtas e com responsabilidade única. Se você precisa de um comentário para entender o que a função faz, provavelmente ela está grande demais. Nomeie variáveis e funções de forma explícita: nome curto não precisa ser confuso — prefira calculateTotal() a ct(). Use lint e formatação automática (Prettier, Black, ESLint) e adote um padrão de estilo no repositório.

Versionamento: commits pequenos e mensagens claras ajudam revisões. Uma boa mensagem segue o padrão: verbo no imperativo + breve contexto, por exemplo: "Corrige cálculo de desconto no carrinho". Branches com propósito claro (feature/x, fix/y) facilitam integração contínua.

Teste desde cedo. Escreva testes unitários para lógica e testes de integração para fluxos importantes. Um checklist rápido: (1) teste um comportamento por teste; (2) use mocks apenas quando necessário; (3) mantenha dados de teste simples e previsíveis. Cobertura não é meta absoluta — foco é proteger regras críticas.

Debugging, performance e qualidade

Quando aparecer um bug, siga um checklist: reproduza sempre, leia logs, isole o ponto de falha, escreva um teste que falha, corrija e confirme com o teste. Ferramentas de profiling (CPU, memória) evitam otimizações prematuras: meça antes de mudar. Para regressões, adote testes automatizados no CI para evitar que um bug volte.

Code review funciona melhor com objetivos claros: busque lógica, segurança e legibilidade, não só estilo. Prefira comentários na PR que expliquem por que algo foi mudado. Se repetição aparecer, crie abstrações simples em vez de duplicar código.

Boas práticas com IA e automação

Use IA para acelerar tarefas repetitivas (gerar scaffolds, testes iniciais, refatorações sugeridas), mas sempre revise as sugestões. Modelos ajudam a prototipar, porém não confie cegamente em saídas para lógica crítica ou dados sensíveis. Tenha validações e testes que chequem resultados gerados por IA.

Privacidade e dados: antes de treinar ou enviar dados para APIs, remova informações sensíveis. Logue o suficiente para monitorar modelos em produção: métricas de performance, taxa de erro e deriva de dados. Automatize deploy com pipelines (CI/CD) e inclua etapas de teste e análise de segurança.

Por fim, aprenda fazendo: refatore código antigo aos poucos, escreva um checklist de debugging para sua equipe e automatize tarefas repetidas. Pequenas melhorias constantes rendem mais do que grandes reformas raras. Quer uma checklist rápida para salvar no repositório? Posso montar uma versão curta e prática para você usar hoje.