Checklist de AI Coding antes de publicar

Ferramentas de AI coding conseguem criar um app que parece pronto muito rápido. Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Codex, ChatGPT, Windsurf, Replit Agent, Bolt e Lovable ajudam a escrever código, corrigir erros e reorganizar projetos.

Publicar ainda exige verificação. O ponto não é apenas se a IA escreveu código, mas se o resultado foi checado o suficiente para chegar aos usuários.

Entenda o escopo da mudança

Antes de revisar, registre:

• Era um app novo, bug fix, refatoração ou trecho copiado?
• Quais arquivos o agent alterou?
• A mudança toca auth, pagamentos, dados, deploy ou SEO?
• Foram criados testes, migrations ou variáveis de ambiente?

Um prompt pequeno pode virar um patch grande.

Revise o diff

Abra os arquivos alterados e procure dependências novas, config reescrita, validações removidas, credenciais hardcoded, copy placeholder e testes fracos. Use diff de texto quando precisar comparar config, exemplos de API, README ou release notes.

Rode o build real

Não confie apenas no dev server. Execute o comando usado no deploy, como npm run build, next build, mvn package, flutter build ou o build da plataforma. Guarde a saída final ou o erro exato.

Verifique segredos e deploy

Confira .env, .env.example, variáveis da plataforma, API keys, webhook secrets, callbacks, CORS, redirects, domínio e runtime. Confirme quais variáveis podem aparecer no frontend.

Teste fluxos de risco

Teste login, logout, sessão expirada, admin, pagamento, webhook, estados vazios, formulários inválidos, falha de rede, mobile e SEO público. Se não houver testes automatizados, escreva um registro manual.

Prepare o handoff

Uma boa nota de release para AI coding diz o que mudou, quais comandos passaram, o que foi testado, o que não foi testado, riscos restantes e rollback.

Use a AI Coding Ship Checklist para gerar uma checklist local e copiar o relatório em Markdown.