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A Anthropic afirma que o Claude escreve cerca de 90% do próprio código do Claude Code. O relato de engenharia da empresa levanta a próxima q...
A Anthropic afirma que o Claude escreve cerca de 90% do próprio código do Claude Code. O relato de engenharia da empresa levanta a próxima questão: como uma equipe deve revisar mudanças quando os agentes conseguem produzi-las mais rapidamente do que as pessoas conseguem lê-las?
A resposta é um processo em camadas que antecipa as verificações rotineiras, usa agentes para investigar bugs e reserva a atenção humana para decisões de maior risco. A Anthropic informa que os pull requests integrados mais que dobraram de junho a setembro, enquanto a parcela que exigia reversões caiu mais de 40%.
Essas observações descrevem o processo de uma equipe. O número de 90% diz respeito à autoria do código, não à proporção de mudanças autorizadas a ignorar a revisão humana. Uma aprovação humana obrigatória ainda não pode ser fornecida por um agente.
A equipe trata a leitura humana linha por linha como uma forma de identificar problemas, e não como o objetivo da revisão em si. Uma pergunta melhor é quais modos de falha uma mudança introduz e quais verificações podem detectá-los.
Isso transforma a revisão de um único bloqueio após um pull request em uma atividade contínua. Testes, builds e revisões de agentes com contexto novo podem encontrar problemas antes que outro engenheiro seja interrompido.
O cálculo de custos inclui tanto o tempo de revisão quanto o tempo gasto na correção de incidentes. Reduzir aprovações não é uma otimização bem-sucedida se as falhas simplesmente forem transferidas para etapas posteriores. Por isso, as taxas de reversão e de incidentes funcionam como limites de segurança junto com as métricas de comentários humanos, aprovações e tempo de espera.
O monorepo separado da Anthropic cresceu de cerca de 2.500 mudanças integradas por dia em maio para mais de 30.000 em setembro. O Claude Code tem seu próprio repositório; essas contagens do monorepo não devem ser atribuídas diretamente à sua base de código.
O relatório fornecido destaca três etapas de um processo com sete camadas. O relato oficial apresenta a sequência completa:
Gráfico do fluxo de trabalho traduzido e reproduzido no relatório fornecido; o artigo oficial apresenta o original em inglês.
Antes de um PR, as evidências são mais importantes do que um agente afirmar que a tarefa está concluída. O comando de teste e sua saída, ou uma captura de tela comparada com o design, oferecem aos revisores algo que pode ser inspecionado. Problemas recorrentes podem então se transformar em regras de lint, skills ou instruções de projeto concisas em CLAUDE.md e REVIEW.md.
O revisor de IA se concentra em defeitos relevantes, e não em recomendações de estilo sem restrições. A Anthropic informa que a parcela de PRs internos que recebiam comentários relevantes subiu de 16% para 54% durante a prévia de pesquisa. Os comentários podem identificar separadamente problemas preexistentes, evitando a impressão de que toda descoberta foi introduzida pela nova mudança.
| Nível de risco | Política de aprovação interna descrita pela equipe |
|---|---|
| Baixo | Nenhuma aprovação humana é exigida depois que as verificações automatizadas aplicáveis forem aprovadas, sujeita às regras de confiança e de caminho. |
| Médio | Uma aprovação humana. |
| Alto | Duas aprovações humanas. |
Caminhos sensíveis e arquivos de fluxo de trabalho de CI têm requisitos adicionais. Somente autores confiáveis se qualificam para fluxos mais simples; outros colaboradores precisam da aprovação de outra pessoa. Os classificadores avaliam a mudança, em vez de simplesmente confiar na identidade de quem a enviou.
No caso de trabalhos escritos por agentes, a pessoa que dirige o agente conta como revisora responsável. A aprovação de um agente nunca preenche uma vaga obrigatória destinada a uma pessoa, e as aprovações podem precisar ser renovadas quando commits posteriores alteram o que foi revisado.
O fluxo interno da equipe sem participação humana também é diferente do produto público de revisão. O produto publica descobertas; ele não fornece de forma independente a aprovação humana exigida pelas regras de um repositório.
Um pull request de CLI passou por mais de 50 rodadas de revisão e correção durante a noite antes que seu responsável o interrompesse. Um agente autor corrigia um comentário menor, gerava um novo commit e acionava um revisor que encontrava outro problema.
A inspeção retrospectiva da equipe constatou que cerca de 59% do código sinalizado repetidamente já existia na primeira revisão. As passagens posteriores frequentemente descobriam mais problemas antigos, em vez de defeitos recém-introduzidos por cada correção.
O processo revisado limita os ciclos comuns de revisão a três rodadas antes de pedir ao autor que reconsidere a abordagem. Ele também restringe as passagens posteriores ao novo diff, suprime descobertas repetidas e pede aos autores que resolvam uma classe de bug, em vez de apenas uma ocorrência por vez.
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| Métrica interna | Antes | Depois das mudanças de convergência |
|---|---|---|
| Passagem após uma rodada de revisão e correção | 65% | 78% |
| Necessidade de pelo menos cinco rodadas | 8,9% | 1,5% |
| Média de revisões até a aprovação | 2,08 | 1,32 |
Medições internas da Anthropic, reproduzidas no relatório de origem.
Encontrar mais comentários não é o mesmo que melhorar uma revisão. A Anthropic testa os revisores usando casos de incidentes confirmados por especialistas e mudanças conhecidas como corretas, acompanhando tanto os bugs não identificados quanto os falsos positivos prejudiciais.
Os humanos continuam responsáveis por decidir se uma funcionalidade pertence ao produto, revisar arquiteturas de maior impacto e inspecionar áreas de risco, como faturamento, CI e o atualizador. Eles também precisam entender o que as verificações automatizadas podem deixar passar.
O autor e o engenheiro de plantão acompanham o resultado depois da integração. Feature flags, uso interno e canais graduais facilitam a recuperação, mas não eliminam incidentes. O relato oficial afirma que disjuntores automáticos que tornam a aprovação mais rigorosa quando as métricas pioram continuam sendo uma melhoria desejada.
A responsabilidade permanente é assumir a propriedade da mudança publicada. Uma implementação mais rápida facilita descartar um PR desnecessário, mas não transfere a decisão sobre o que deve ser publicado para um ciclo de revisão não verificado.
Não. Autoria e aprovação são métricas diferentes. O processo interno dimensiona a revisão humana de acordo com o risco e mantém a aprovação obrigatória para mudanças e caminhos especificados.
O relato oficial afirma explicitamente que não. A revisão automatizada pode liberar trabalhos elegíveis de baixo risco, mas não pode ocupar uma vaga designada para uma pessoa.
Os agentes investigam diferentes defeitos possíveis, e verificadores separados avaliam suas descobertas. Isso acrescenta uma etapa de verificação antes que um comentário chegue ao autor, embora a concordância não seja uma prova de que toda descoberta esteja correta.
Ciclos ilimitados entre autor e revisor podem consumir tempo enquanto continuam identificando problemas antigos. O limite incentiva a reconsideração da abordagem, em vez da continuação automática do mesmo ciclo.
Ela representa a redução relativa na parcela de PRs do Claude Code integrados que exigiram uma reversão entre junho e setembro. Não é uma afirmação de que todos os defeitos de software diminuíram 40%.
Comece com verificações que possam ser comprovadas, regras de risco explícitas e uma reversão confiável. Avalie o esforço de revisão junto com incidentes e reversões antes de reduzir a participação humana obrigatória.
A equipe do Claude Code combina verificação antecipada, revisão multiagente, verificações de segurança, regras explícitas de aprovação e recuperação rápida. Ela também limita os ciclos de revisão para impedir que os agentes mantenham uns aos outros ocupados sem melhorar a mudança.
A automação muda quem lê o diff; as pessoas continuam responsáveis pela decisão e pelo resultado.
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