Revisão e Correção Código

Revise e corrija um codigo, identificando bugs, problemas de logica e sugerindo correcoes prontas para aplicar.
Melhore um codigo existente priorizando performance, legibilidade e boas praticas.
Prepare codigo copiado da tela para commit no GitHub, corrigindo formatacao, caracteres e indentacao.
Diagnostique erros no codigo com base na mensagem de erro e no comportamento observado.
Crie codigo do zero com requisitos especificos, restricoes e estilo definidos.
Receba uma explicacao detalhada de um codigo, ajustada ao seu nivel de conhecimento.
Obtenha uma visao ampla e completa de um repositorio: estrutura, qualidade, seguranca e documentacao.
Investigue algo especifico no repositorio: um modulo, um bug recorrente, ou prepare-se para um PR.
Compare duas versoes, branches ou estados de um repositorio para identificar mudancas significativas.
Proponha refatoracoes completas com codigo pronto, priorizando os criterios que voce definir.
Analise um arquivo e gere o diff completo corrigido, coerente com os padroes do projeto.
Analise um diretorio inteiro, identifique inconsistencias e gere diffs completos para cada arquivo.
Refatore componentes React gerando diffs completos, seguindo os padroes do projeto.
Refatore endpoints e servicos de backend com foco em seguranca, performance e consistencia.
Revise e melhore testes existentes, identifique gaps de coverage e gere testes faltantes.
Analise com foco exclusivo em performance: identifique gargalos e gere diffs otimizados.
Analise completa e flexivel: gera diffs prontos para aplicar em qualquer escopo do repositorio.
Revise codigo e infraestrutura em nuvem com foco em seguranca (responsabilidade compartilhada), modelos de servico (SaaS/PaaS/IaaS), conformidade (LGPD, NIST) e boas praticas cloud-native.
Analise codigo verificando se os requisitos (funcionais e nao funcionais) foram implementados corretamente, se historias de usuario seguem INVEST e se ha gaps entre especificacao e codigo.
Revise codigo com foco em praticas ageis: BDD (Given-When-Then), artefatos Scrum (burndown, DoD), metricas de fluxo (lead time, throughput) e priorizacao por valor (WSJF).
Revise codigo de IA/ML com foco em etica e vies, qualidade dos dados, overfitting/generalizacao, seguranca adversarial e conformidade com LGPD para dados sensiveis.
Revise pipelines e arquiteturas de dados com foco nos 5 Vs do Big Data, qualidade ETL, design de microsservicos de dados e ciclo completo de analise (SMART).
Analise o projeto sob a perspectiva de gestao: escopo (EAP), riscos (probabilidade/impacto), stakeholders (poder/interesse), modelo de gestao adequado e PMBOK.
Analise entregas e codigo sob a lente de metricas: OKR (output vs outcome), fluxo (Lead Time, Throughput, WIP), eficiencia vs eficacia, e previsibilidade (Monte Carlo).
Revise codigo sob a perspectiva de dinamica de squads: estrutura multifuncional, OKRs do time, competencias necessarias, fase do time (Tuckman) e lideranca positiva.

Combina verificação de qualidade, revisão de código e padrões de arquitetura: checklists de V&V, análise estática, princípios SOLID e atributos de qualidade entram automaticamente no prompt.

Gera prompts para design e revisão de APIs seguindo princípios REST, versionamento, observabilidade e segurança.

Gera prompts para refatoração arquitetural com C4, SOLID, Clean Architecture, DDD e design patterns.

Gera prompts para auditoria de segurança cobrindo OWASP, LGPD, autenticação, criptografia e gestão de secrets.

Gera prompts de revisão de UX combinando heurísticas de Nielsen, acessibilidade, design centrado no usuário e arquitetura de informação.

O gerador mais completo: combina qualidade, arquitetura, segurança, performance, UX e processos numa única passada, com diff pronto para git apply.

Gera prompts de revisão de infraestrutura cloud: segurança (IAM, criptografia), modelos de serviço, IaC, containers e compliance.

Gera prompts de revisão de IA/ML: viés e ética, qualidade de dados, overfitting, segurança de IA, explicabilidade e conformidade LGPD.

Gera prompts de revisão de dados/analytics: 5 Vs do Big Data, pipelines ETL, microsserviços, análise/decisão (SMART), qualidade de dados e ML aplicado.

Gera prompts de gestão de projetos: escopo/EAP, riscos, OKR, métricas de fluxo (Lead Time, WIP), modelo de gestão e stakeholders.