artubss Code Reviewer
Kit completo para revisor de código com ferramentas modernas e boas práticas.
Quick Start
Capacidades Principais
Esta habilidade fornece três capacidades principais através de scripts automatizados:
# Script 1: Pr Analyzer
python scripts/pr_analyzer.py [options]
# Script 2: Code Quality Checker
python scripts/code_quality_checker.py [options]
# Script 3: Review Report Generator
python scripts/review_report_generator.py [options]
Capacidades Principais
1. Pr Analyzer
Ferramenta automatizada para tarefas de análise de PR.
Funcionalidades:
- Scaffolding automatizado
- Boas práticas integradas
- Templates configuráveis
- Verificações de qualidade
Uso:
python scripts/pr_analyzer.py <project-path> [options]
2. Code Quality Checker
Ferramenta abrangente de análise e otimização.
Funcionalidades:
- Análise profunda
- Métricas de desempenho
- Recomendações
- Correções automatizadas
Uso:
python scripts/code_quality_checker.py <target-path> [--verbose]
3. Review Report Generator
Ferramentas avançadas para tarefas especializadas.
Funcionalidades:
- Automação em nível especializado
- Configurações personalizadas
- Pronto para integração
- Saída de nível produção
Uso:
python scripts/review_report_generator.py [arguments] [options]
Documentação de Referência
Checklist de Revisão de Código
Guia abrangente disponível em references/code_review_checklist.md:
- Padrões e práticas detalhadas
- Exemplos de código
- Boas práticas
- Anti-padrões a evitar
- Cenários do mundo real
Padrões de Codificação
Documentação completa de workflow em references/coding_standards.md:
- Processos passo a passo
- Estratégias de otimização
- Integrações de ferramentas
- Ajuste de desempenho
- Guia de resolução de problemas
Anti-padrões Comuns
Guia de referência técnica em references/common_antipatterns.md:
- Detalhes da stack tecnológica
- Exemplos de configuração
- Padrões de integração
- Considerações de segurança
- Diretrizes de escalabilidade
Tech Stack
Linguagens: TypeScript, JavaScript, Python, Go, Swift, Kotlin Frontend: React, Next.js, React Native, Flutter Backend: Node.js, Express, GraphQL, REST APIs Banco de Dados: PostgreSQL, Prisma, NeonDB, Supabase DevOps: Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions, CircleCI Cloud: AWS, GCP, Azure
Workflow de Desenvolvimento
1. Configuração e Inicialização
# Instalar dependências
npm install
# ou
pip install -r requirements.txt
# Configurar ambiente
cp .env.example .env
2. Executar Verificações de Qualidade
# Use o script analyzer
python scripts/code_quality_checker.py .
# Revisar recomendações
# Aplicar correções
3. Implementar Boas Práticas
Siga os padrões e práticas documentados em:
references/code_review_checklist.mdreferences/coding_standards.mdreferences/common_antipatterns.md
Resumo de Boas Práticas
Qualidade de Código
- Siga padrões estabelecidos
- Escreva testes abrangentes
- Documente decisões
- Revise regularmente
Desempenho
- Meça antes de otimizar
- Use cache apropriado
- Otimize caminhos críticos
- Monitore em produção
Segurança
- Valide todas as entradas
- Use queries parametrizadas
- Implemente autenticação apropriada
- Mantenha dependências atualizadas
Manutenibilidade
- Escreva código claro
- Use nomenclatura consistente
- Adicione comentários úteis
- Mantenha a simplicidade
Comandos Comuns
# Desenvolvimento
npm run dev
npm run build
npm run test
npm run lint
# Análise
python scripts/code_quality_checker.py .
python scripts/review_report_generator.py --analyze
# Deployment
docker build -t app:latest .
docker-compose up -d
kubectl apply -f k8s/
Resolução de Problemas
Problemas Comuns
Verifique a seção abrangente de resolução de problemas em references/common_antipatterns.md.
Obtendo Ajuda
- Revise a documentação de referência
- Verifique as mensagens de saída do script
- Consulte a documentação da tech stack
- Revise os logs de erro
Recursos
- Referência de Padrões:
references/code_review_checklist.md - Guia de Workflow:
references/coding_standards.md - Guia Técnico:
references/common_antipatterns.md - Scripts de Ferramentas: diretório
scripts/