Modelo de Construção (S)
Ponto de vista: IMP — Implementação
Codificação por IA agêntica
Seção intitulada “Codificação por IA agêntica”A codificação deverá ser realizada por IA agêntica especializada, com papeis definidos, segregação de responsabilidades e contexto controlado.
Cada agente opera com escopo delimitado — sem acesso irrestrito ao repositório. Decisões de arquitetura, segurança e integração permanecem com o Validador Técnico humano.
Testes por IA agêntica
Seção intitulada “Testes por IA agêntica”Os testes deverão ser produzidos e executados por IA agêntica, abrangendo:
| Tipo | Quando |
|---|---|
| Testes unitários | Toda função ou método isolável |
| Testes integrados | Interação entre módulos e serviços |
| Testes funcionais | Comportamento esperado conforme as histórias |
| Testes estruturais | Qualidade do código, complexidade, padrões |
| Testes de regressão | A cada alteração em componente existente |
| Testes de carga | Para componentes com SLA definido na INF — HDISP |
| Testes de segurança | SAST, DAST e testes de dependências |
| Testes de operação | Comportamento em ambiente de produção simulado |
Cobertura mínima no Modo Completo: ≥ 80%.
Evidência quando automação for limitada
Seção intitulada “Evidência quando automação for limitada”Em legado ou contextos onde testes automatizados ou de caracterização não forem viáveis de imediato, o framework não dispensa evidência: o órgão deve registrar como a mudança foi verificada e qual risco residual permanece até a maturação da suíte de testes.
Exemplos de substitutos aceitáveis quando a política do órgão assim permitir (sempre com registro em evidências da IMP e, se aplicável, vínculo à história):
- reprodução em ambiente de homologação alinhado ao especificado em HAMB / HSIS;
- roteiro de teste manual ou checklist assinado pelo Validador Técnico ou papel equivalente;
- evidência de monitoração ou comparação de comportamento antes/depois, quando couber na OBS / RUN.
Esses substitutos não substituem a especificação em HAUT para evolução do pipeline: a meta permanece automatizar verificação na medida do possível. O encaixe com chamados na sustentação está em SIS — encaixe com atendimento de chamado.
Validação cruzada da implementação
Seção intitulada “Validação cruzada da implementação”A validação de alucinação da implementação deverá ser feita por outra engine de IA em contexto distinto, buscando chegar ao mesmo resultado por caminho diverso.
Avaliação de qualidade
Seção intitulada “Avaliação de qualidade”A qualidade deverá ser avaliada por IA agêntica, considerando:
- aderência às histórias aprovadas
- conformidade com a arquitetura definida
- padrões de código e complexidade
- cobertura de testes
- documentação inline
- prontidão operacional
Retrabalho, defeitos e rastreabilidade
Seção intitulada “Retrabalho, defeitos e rastreabilidade”- Defeito antes do DOD: tratado no ciclo normal de PR e pipeline — não constitui nova história; mantém-se o vínculo ao ID da história ESP nos commits.
- Defeito com história já em
implementado: segue as regras de DOD — retrabalho e reabertura e a decisão documentada de reabrir a mesma história ou registrar demanda corretiva ligada à história — ver Tipos de Demanda. - Lead time (tempo da entrega): quando o órgão exigir métrica de prazo, a fonte auditável é a data dos registros em evidências (
ESP/04-evidencias/,IMP/04-evidencias/) e os timestamps de pipeline e merge — sem novo conceito no framework.
Quando a lacuna for entre especificação aprovada e o que se pretende codificar (antes de divergência entre engines), aplique Desvio controlado da especificação — nota provisória, classificação de impacto e RFC/IRA quando obrigatório.