Checklist para projetos tech: código, IA e deploy

Um checklist bem feito evita erros caros e acelera entregas. Aqui você encontra passos práticos que uso em projetos de programação, machine learning e produto. Use como base e ajuste ao seu fluxo.

Cada item é direto: ação clara, motivo e resultado esperado. Não tem teoria longa — só o que funciona no dia a dia para reduzir bugs, retrabalho e surpresas em produção.

Antes de codar

1) Defina objetivo e critérios de sucesso: o que o código deve resolver e como medir resultado.
2) Requisitos e limites: dados de entrada, tamanho esperado, performance alvo e restrições de segurança.
3) Escolha de stack e bibliotecas: valide compatibilidade e versões, evite dependências não mantidas.
4) Esboce arquitetura mínima: módulos, responsabilidades e pontos de integração.
5) Plano de testes básico: unitários, integração e casos críticos para não quebrar o fluxo.

Esses passos evitam retrabalho. Quando tudo estiver documentado em poucas linhas, a implementação fica mais rápida e previsível.

Durante desenvolvimento e antes do deploy

1) Código limpo e comentários úteis: prefira nomes claros e funções pequenas.
2) Testes automatizados: execute localmente e no CI antes de abrir PR.
3) Revisão de código: checklist do reviewer deve cobrir segurança, performance e legibilidade.
4) Logs e métricas mínimos: garanta que erros tenham contexto suficiente para diagnosticar problemas.
5) Scripts de build e deploy: teste em staging com dados representativos.
6) Backups e rollback: tenha plano claro para voltar se algo falhar em produção.
7) Checklist de segurança: validação de inputs, tokens expirados, permissões e criptografia de dados sensíveis.

Se seguir esses pontos você reduz surpresas na entrega. Testes e revisão são o filtro mais eficiente contra bugs críticos.

Checklists específicos para IA

Preparar dados: limpe dados faltantes, normalize formatos e documente amostras.
Separar treino e validação: evite vazamento de dados entre conjuntos.
Monitorar drift: defina métricas que indiquem queda de performance após deploy.
Explainability: registre como o modelo toma decisões nos casos críticos.

Checklists de carreira e produtividade

Atualize portfólio com projetos reais e resultados mensuráveis.
Faça commits pequenos e com mensagens claras para mostrar progresso.
Reserve tempo para estudar novidades e aplicar uma ideia pequena por mês.

Dicas rápidas para colocar em prática hoje: use templates de PR, automatize linters, configure alertas por erro crítico, crie um checklist de pré-commit, mantenha README com setup em 5 minutos, faça runs de carga antes do release, documente decisões importantes no changelog, reúna feedback do usuário nas duas primeiras semanas após deploy. Pequenas ações evitam retrabalho e mantêm time alinhado.

Se quiser, posso gerar um checklist pronto para: debugging, revisão de código, deploy ou pipeline de IA. Me diga o tipo de projeto, linguagem e se há restrições de segurança — eu monto um checklist com passos e comandos prontos para sua equipe testar.

Pronto para começar? Envie os detalhes e eu monto o checklist já hoje.