A codificação com IA está tornando a implementação cada vez mais rápida.
Muitos de vocês provavelmente estão em um estado em que os humanos não conseguem mais acompanhar a revisão de todas as implementações.
Como uma solução, este artigo explica a versão mais recente de uma Skill própria chamada codex-review, que atribui o papel de revisão a um subagente Codex e repete correções e novas revisões até que problemas importantes sejam resolvidos.
Uma Skill Criada Há Seis Meses
Na verdade, a base desta Skill foi criada há cerca de seis meses. Venho melhorando-a pouco a pouco e continuo a usá-la regularmente.
https://x.com/makaneko_AI/status/2005475035075707092
A versão anterior foi apresentada como um método onde o Claude Code lidava com a implementação e o Codex era chamado como revisor para repetir correções e novas 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 Coisas que Mudaram na Versão Mais Recente
O fluxo básico permanece o mesmo da versão anterior.
Separar o líder de implementação e o líder de revisão ↓ O revisor examina em modo somente leitura ↓ Falhar se houver pontos importantes levantados ↓ Corrigir ↓ Re-revisar usando o mesmo método ↓ Iterar até que passe
Os pontos-chave da versão mais recente são os três seguintes:
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
A partir de 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 descrita como capaz de prosseguir de forma autônoma mesmo com tarefas ambíguas e de várias etapas.
Olhando para 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 modelos 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 observações detalhadas alavancando 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 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 onde 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 revisadas 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 Codex quando...". Ou, se houver um formato de plano de implementação, incorpore-o como uma etapa obrigatória lá.
O artigo de comentário da versão anterior também explica esta 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": "Notas"
}
``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 for executado, deixe o motivo; se não verificado no caminho crítico, trate como bloqueante.
4. Re-revise no mesmo modo.
Condições de parada:
- ok=true: portão aprovado
- max_iters atingido: portão reprovado
- Teste falhou duas vezes seguidas: portão reprovado
- Falha do revisor / falha de análise JSON / deficiência no formato de saída / área não revisada presente: portão reprovado
Se parar com portão reprovado, emita bloqueios restantes, não revisados e verificações com falha como não resolvidos no relatório final.
## Fallback /review
Use /review apenas se o portão 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 tempo limite, você pode tentar novamente reduzindo o intervalo ou dividindo.
## Exemplo de Relatório Final
Este é um exemplo onde áreas não revisadas permanecem, não um modelo abrangente.
``
Resultados da Revisão Codex
- modo: portão JSON ou /review
- escopo_revisão: diff do branch
- Escala: grande (12 arquivos, 620 linhas)
- Paralelo: 3 subagentes
- caminho revisor: spawn_agent primeiro
- evidência fallback: nenhuma
- Iteração: 2/5
- Portão de revisão: ok=false
- motivo: escopo_nao_revisado não está vazio
- Evidência de conclusão: push/merge/release/conclusão da tarefa 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 ser executada 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 um portão de revisão foram esclarecidas.
Um mecanismo que revisa e corrige por conta própria é muito conveniente, então tente introduzi-lo.
Se você achou este artigo útil, ficaria feliz se você seguisse e compartilhasse. Continuo compartilhando maneiras de não apenas usar IA, mas de fazer a IA trabalhar de forma autônoma.
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https://x.com/makaneko_AI/status/2058739339606233492
