O desenvolvimento com IA está cada vez mais rápido.
Muitos de vocês provavelmente estão num ponto em que os humanos já não conseguem acompanhar a revisão de todas as implementações.
Como uma das soluções, este artigo apresenta a versão mais recente de uma Skill própria chamada codex-review, que atribui o papel de revisor a um subagente do Codex e repete correções e re-revisões até que os problemas importantes desapareçam.
Uma Skill Criada Há Seis Meses, na Verdade
Na verdade, a base dessa Skill foi criada há cerca de seis meses. Venho aprimorando-a aos poucos e continuo usando-a regularmente.
https://x.com/makaneko_AI/status/2005475035075707092
A versão anterior foi apresentada como um método em que o Claude Code cuidava da implementação e o Codex era chamado como revisor para repetir correções e re-revisões. Na época, o Claude Code era forte em tarefas de implementação, e o Codex era apenas "inteligente", então tinha essa configuração.
No entanto, o ambiente de IA mudou completamente. O Codex agora é mais forte em implementação e mais inteligente (exceto pelo Fable 5), e muitas pessoas provavelmente estão concluindo tarefas de implementação apenas com o Codex.
Para se adaptar a esse ambiente, atualizei o conteúdo para que o loop seja executado dentro do Codex.
Três Mudanças na Versão Mais Recente
O fluxo básico continua o mesmo da versão anterior.
Separe o líder de implementação e o líder de revisão ↓ O revisor analisa em modo somente leitura ↓ Falha se houver pontos importantes levantados ↓ Corrija ↓ Re-revise usando o mesmo método ↓ Itere até passar
Os pontos-chave da versão mais recente são os três a seguir:
1. Otimizado para GPT-5.5
2. Foco em problemas importantes
3. Precisão geral aprimorada
Vou explicá-los em ordem.
1. Otimizado para GPT-5.5
Em 18/06/2026, a série GPT-5.5 mais recente da OpenAI está posicionada como um modelo forte em codificação baseada em agentes e trabalho prático. É descrito como capaz de prosseguir de forma autônoma mesmo com tarefas ambíguas e de várias etapas.
Olhando o guia oficial do GPT-5.5, ele diz coisas como "funciona melhor se você escrever os resultados desejados de forma concisa, em vez de incluir procedimentos detalhados".
Portanto, na versão mais recente, parei de listar templates detalhados e fortaleci as regras que o revisor deve seguir.
https://x.com/makaneko_AI/status/2049848091860463995
2. Foco em Problemas Importantes
O Codex tinha uma tendência a fazer apontamentos detalhados usando sua inteligência, para o bem ou para o mal.
Então, na versão mais recente, eu disse explicitamente ao revisor para "pegar apenas problemas equivalentes a P0/P1 (prioridade mais alta/alta) e não lidar com pontos estilísticos menores".
Graças a isso, correções menores e repetitivas desnecessárias diminuíram, facilitando o progresso tranquilo.
3. Precisão Geral Aprimorada
Melhorei a precisão geral em pequenos detalhes.
Por exemplo, fechei brechas onde uma revisão parava no meio, mas era marcada como aprovada. Casos em que o revisor não conseguia iniciar ou o relatório retornado estava corrompido e ilegível não são mais marcados como aprovados.
Mesmo quando uma grande alteração é compartilhada entre vários revisores, o todo só passa se todos retornarem aprovação e não houver revisões não realizadas ou com falha. Essas melhorias reduziram o risco de perder problemas durante a revisão.
Uso Recomendado
Esta Skill é instruída para ser acionada automaticamente após a especificação do design ou implementação de médio a grande porte, mas é recomendado configurá-la para iniciar automaticamente no momento desejado pelo usuário.
Por exemplo, no arquivo AGENTS.md que o Codex sempre lê primeiro, adicione "Executar revisão do Codex quando...". Ou, se houver um formato de plano de implementação, incorpore-o como uma etapa obrigatória.
O artigo comentado da versão anterior também explica essa área.
https://note.com/makaneko_ai/n/n3cefcec49e2d
Texto Completo da Skill "codex-review"
Escala | Critério | Estratégia |
|---|---|---|
pequena | ≤3 arquivos, ≤100 linhas | diff 1 execução |
média | 4-10 arquivos, 100-500 linhas | arch → diff 1 execução |
grande | >10 arquivos, >500 linhas | arch → diff (múltiplas execuções em paralelo) → verificação cruzada |
{
"ok": false,
"summary": "Resumo da revisão",
"issues": [
{
"file": "src/auth.py",
"lines": "42-45",
"problem": "Descrição do problema",
"recommendation": "Plano de correção",
"verification": "Método de verificação após a correção"
}
],
"notes_for_next_review": "Observações"
}
``text
## Loop de Correção
Se ok=false, itere até max_iters vezes. O padrão é max_iters=5.
1. Analise issues e crie um plano de correção.
2. O implementador corrige com diff mínimo (deixe alterações de especificação como problemas não resolvidos).
3. Execute testes, linters ou verificação alternativa de acordo com o risco da alteração. Se não executado, deixe o motivo; se não verificado no caminho crítico, trate como bloqueante.
4. Re-revise no mesmo modo.
Condições de parada:
- ok=true: porta aprovada
- max_iters atingido: porta reprovada
- Teste falhou duas vezes seguidas: porta reprovada
- Falha do revisor / falha de análise JSON / deficiência no formato de saída / área não revisada presente: porta reprovada
Se parar com porta reprovada, emita os bloqueios restantes, áreas não revisadas e verificações com falha como não resolvidos no relatório final.
## Fallback /review
Use /review apenas se a porta JSON falhar. /review é um auxílio de descoberta e sua saída não deve ser usada como base para ok=true como está.
## Regras de Erro
- Se o revisor não conseguir estabelecer, registre o motivo da falha, o caminho do revisor tentado e o intervalo não revisado no relatório final.
- Não relaxe a restrição de somente leitura do revisor.
- Em caso de entrada excessiva ou timeout, você pode tentar novamente reduzindo o intervalo ou dividindo.
## Exemplo de Relatório Final
Este é um exemplo onde áreas não revisadas permanecem, não um template abrangente.
``text
Resultados da Revisão Codex
- modo: porta JSON ou /review
- review_scope: diff do branch
- Escala: grande (12 arquivos, 620 linhas)
- Paralelo: 3 subagentes
- caminho do revisor: spawn_agent primeiro
- evidência de fallback: nenhuma
- Iteração: 2/5
- Porta de revisão: ok=false
- motivo: unreviewed_scope não está vazio
- Evidência de conclusão: push/merge/release/task completion etc. são confirmados separadamente
Histórico de Correções
- auth.py: Verificação de autorização adicionada
Não Revisado
- utils/legacy.py: Timeout do Codex, re-revisão necessária
Não Resolvido
- main.py: Conteúdo, risco, ação recomendada ``` # Resumo A versão mais recente da Skill codex-review não se trata apenas de fazer a versão anterior rodar dentro do Codex. Ela foi simplificada, removendo etapas desnecessárias para se alinhar ao Codex e GPT-5.5 atuais, e as regras a serem seguidas como uma porta de revisão foram esclarecidas. Um mecanismo que revisa e corrige por conta própria é muito conveniente, então experimente introduzi-lo. --- Se você achou este artigo útil, ficaria feliz se você seguisse e compartilhasse. Continuo compartilhando formas não apenas de usar IA, mas de fazer a IA trabalhar de forma autônoma. Posts Relacionados https://x.com/makaneko_AI/status/2058739339606233492 https://x.com/reach_vb/status/2058538305872949490 https://x.com/makaneko_AI/status/2064299466182607161
