Empresas de tecnologia que operam com múltiplos repositórios enfrentam um desafio constante: manter a qualidade do código enquanto lidam com prazos apertados, times enxutos e uma variedade de padrões técnicos entre equipes. A revisão de código, uma das etapas mais importantes para garantir boas práticas, segurança e performance, muitas vezes se torna um gargalo, exigindo grande esforço humano e gerando inconsistência nos resultados.

Para nossos clientes, a necessidade era clara: garantir a aderência a boas práticas de desenvolvimento em escala, com menor dependência de esforço manual e com capacidade de adaptar o processo de revisão às particularidades de cada projeto.

Adotamos o Amazon Bedrock como base para uma solução de revisão automatizada de código com LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala), integrando diretamente com os repositórios GitHub dos clientes.

Com Bedrock, conseguimos acessar modelos como AnthropicClaude, Amazon Titan e modelos da Meta e Mistral, escolhendo o LLM mais adequado para cada tipo de repositório ou linguagem. Através de prompts customizados, desenvolvemos rotinas de análise específicas para cada repositório, respeitando padrões de arquitetura, frameworks utilizados e diretrizes internas de codificação.

• Redução significativa do esforço manual na etapa de code review, liberando desenvolvedores sêniores para focar em arquitetura e inovação;
• Adaptação inteligente às necessidades de cada repositório, com feedbacks técnicos que seguem o padrão esperado pela equipe;
• Escalabilidade na governança de código, com a IA atuando como uma camada adicional de validação contínua;
• Integração transparente ao GitHub, permitindo que os comentários da IA sejam inseridos diretamente em Pull Requests como parte do fluxo de trabalho usual.