Revisão de Pull Requests Assistida por Inteligência Artificial
um Estudo de Caso no CodeLab-IFPR
Keywords:
Supervisão humana, Critérios de aceite, Pull Request, Agentes de IA, Revisão de código, Human oversight, Acceptance criteria, Pull request, AI agents, Code reviewAbstract
CodeLab-IFPR is an extension laboratory where Software Engineering students build systems for community partners. In one of them, Coopervai, which supports a glass recycling cooperative, reviewing Pull Requests (PRs) became a bottleneck: checking each PR against its corresponding User Story is slow and error-prone, as acceptance criteria are easily overlooked. This experience report describes how the review process was structured with Claude Code, under one rule: the AI does the checking work and the decision remains human. The setup combines three skills (review orchestration, visual validation of the changed screens, and the project's business context), six read-only specialist agents (PHP, Laravel, Blade/Alpine, React, MySQL, and security/LGPD), two guardrails enforced by the tool itself (no public action without the reviewer's "approved N" reply, and blocked reading of secret files), and a script that measures the cost of each review. The verdict has three levels and every satisfied criterion cites evidence. As of September 18, 2026, the core flow had been used on real PRs, the guardrails had been tested in simulated scenarios and in real blocks, and the heuristic pre-analysis of screens is treated as support for the reviewer, not as a replacement.
References
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Copyright (c) 2026 João Lucas Pinheiro de Oliveira, Ana Beatriz, Gustavo Randi da Cruz, Eliandro Gomes da Silva, Marcelo Figueiredo Terenciani, Frank Willian Cardoso de Oliveira (Autor)
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