10. Checklists e Templates para Design com IA¶

Este capítulo fornece ferramentas práticas para aplicação dos conceitos apresentados ao longo deste KA. Checklists e templates servem como guias operacionais, garantindo que considerações críticas não sejam negligenciadas durante o design de sistemas com IA.

10.1 Checklist de Design para Sistemas com IA¶

Checklist Arquitetural¶

Casos de Uso e Modelagem¶

Checklist de Context Engineering¶

Checklist de Qualidade¶

Checklist de Governança¶

10.2 Template de Documentação de Componente com IA¶

Este template padroniza a documentação de componentes que utilizam IA:

# Componente com IA: [Nome do Componente]

## 1. Visão Geral

### Propósito
[Descreva claramente o que o componente faz e por que utiliza IA.
Explique o problema que resolve e o valor agregado pela IA.]

### Escopo
- **Faz:** [Lista de funcionalidades]
- **Não faz:** [Limitações explícitas]

## 2. Modelo e Configuração

### Modelo Utilizado
- **Nome/versão:** [ex: GPT-4-turbo-2024-04-09]
- **Provedor:** [OpenAI, Anthropic, Local, etc.]
- **Temperatura:** [0.0 - 2.0]
- **Max tokens:** [Limite de tokens de saída]
- **Top-p:** [Se aplicável]

### Racional da Escolha
[Explique por que este modelo foi escolhido sobre alternativas.
Inclua considerações de qualidade, custo, latência e capacidades.]

## 3. Contexto e Entradas

### System Prompt
```text
[Cole o system prompt completo aqui]

Fontes de Contexto¶

Fonte	Tipo	Prioridade	Descrição
[Nome]	[System/User/RAG/Memory]	[Alta/Média/Baixa]	[Descrição]

Janela de Contexto Estimada¶

Média: [X tokens]
Pico: [Y tokens]
Limite máximo configurado: [Z tokens]

Inputs¶

{
  "schema": "Descreva o schema de entrada esperado",
  "example": {
    "campo1": "exemplo",
    "campo2": 123
  },
  "validations": [
    "campo1: obrigatório, string, max 500 chars",
    "campo2: opcional, integer, 0-100"
  ]
}

4. Processamento¶

Pipeline¶

[Diagrama ou descrição textual do fluxo de processamento]

Exemplo:
Input → Validação → Enriquecimento Contexto → LLM →
Validação Output → Formatação → Resposta

Ferramentas Disponíveis (se aplicável)¶

Ferramenta	Descrição	Quando Usada
[nome]	[descrição]	[condição]

5. Outputs¶

Schema de Saída¶

{
  "schema": "Descreva o schema de saída",
  "example": {
    "resultado": "texto gerado",
    "confiança": 0.95,
    "metadados": {}
  }
}

Formatos Suportados¶

Texto puro
JSON estruturado
Markdown
Outro: [especificar]

6. Resiliência e Fallbacks¶

Estratégia de Fallback¶

Nível 1 (Primário): [Descrição do comportamento normal]

Nível 2 (Se primário falha): [Descrição do fallback]

Nível 3 (Degradação graceful): [Descrição do último recurso]

Nível 4 (Falha total): [Comportamento quando tudo falha]

Tratamento de Erros¶

Tipo de Erro	Comportamento	Retentativas
Timeout	[descrever]	[número]
Rate Limit	[descrever]	[número]
Invalid Output	[descrever]	[número]
Context Overflow	[descrever]	[número]

7. Avaliação e Métricas¶

Métricas Monitoradas¶

Métrica	Threshold Aceitável	Alerta
Acurácia	> 90%	< 85%
Latência P95	< 500ms	> 1s
Taxa de erro	< 2%	> 5%
Custo/1k calls	< $0.50	> $0.75
Satisfação usuário	> 4.0/5	< 3.5/5

Processo de Avaliação¶

[Descreva como o componente é avaliado: frequência, metodologia, responsáveis]

Dataset de Teste¶

Localização: [path ou link]
Tamanho: [número de casos]
Cobertura: [tipos de cenários cobertos]

8. Considerações de Design¶

Trade-offs Considerados¶

[Trade-off]: [Descrição]
Decisão: [O que foi escolhido]
Racional: [Por que]
[Trade-off]: [Descrição]
Decisão: [O que foi escolhido]
Racional: [Por que]

Decisões Específicas¶

[Documente decisões de design importantes não cobertas em ADRs gerais]

Limitações Conhecidas¶

[Limitação 1 e impacto]
[Limitação 2 e impacto]

9. Segurança e Privacidade¶

Classificação de Dados¶

Não processa dados sensíveis
Processa dados sensíveis com anonimização
Processa dados sensíveis (requer tratamento especial)

Medidas de Segurança¶

Input sanitization implementado
Output filtering configurado
Rate limiting por usuário
Auditoria de acessos habilitada

Conformidade¶

LGPD/GDPR: [status]
Políticas internas: [status]

10. Operação e Manutenção¶

Monitoramento¶

Dashboard: [link]
Alertas configurados: [lista]
Runbooks: [links]

Atualizações¶

Frequência de revisão de prompt: [mensal/quarterly/sob demanda]
Processo de atualização de modelo: [descrever]
Testes de regressão: [como são executados]

Contatos¶

Owner técnico: [nome/email]
Time responsável: [nome do time]
Escalation: [para quem escalar]

11. Histórico de Mudanças¶

Versão	Data	Autor	Mudanças
1.0.0	[data]	[nome]	Versão inicial
1.1.0	[data]	[nome]	[descrição]

## 10.3 Checklist de Revisão de Código Gerado por IA

Use este checklist ao revisar código gerado automaticamente:

### Estrutura e Organização
- [ ] Código segue padrões do projeto (estilo, nomenclatura)
- [ ] Responsabilidades claras e bem separadas (SRP)
- [ ] Não há duplicação desnecessária (DRY)
- [ ] Abstrações apropriadas (nem excessivas, nem insuficientes)

### Qualidade e Robustez
- [ ] Tratamento de erros implementado
- [ ] Validação de inputs presente
- [ ] Edge cases considerados (null, empty, max values)
- [ ] Logs adequados para debugging
- [ ] Sem hardcoding de valores sensíveis

### Performance
- [ ] Não há N+1 queries
- [ ] Algoritmos com complexidade adequada
- [ ] Uso eficiente de memória
- [ ] Considerações de concorrência se aplicável

### Segurança
- [ ] Sem vulnerabilidades óbvias (SQL injection, XSS)
- [ ] Validação de permissões
- [ ] Sanitização de inputs externos
- [ ] Não expõe informações sensíveis em logs

### Testabilidade
- [ ] Código é testável (dependências injetáveis)
- [ ] Testes de unidade cobrem casos principais
- [ ] Testes de integração para fluxos críticos
- [ ] Mocks/stubs apropriados para dependências

### Documentação
- [ ] Código auto-explicativo (nomes claros)
- [ ] Comentários explicam o "porquê", não o "o quê"
- [ ] Documentação de API atualizada
- [ ] Exemplos de uso incluídos

## 10.4 Template de Avaliação de Modelo

```markdown
# Avaliação de Modelo: [Nome do Modelo]

## Informações Gerais
- **Data da avaliação:** [data]
- **Avaliador:** [nome]
- **Versão do modelo:** [versão]
- **Caso de uso:** [descrição]

## Critérios de Avaliação

### 1. Qualidade de Output
**Peso:** 30%

| Aspecto | Nota (1-10) | Comentários |
|---------|-------------|-------------|
| Acurácia factual | | |
| Relevância | | |
| Coerência | | |
| Completude | | |
| **Média** | | |

### 2. Performance
**Peso:** 25%

| Aspecto | Valor | Threshold | Status |
|---------|-------|-----------|--------|
| Latência P50 | | | |
| Latência P95 | | | |
| Latência P99 | | | |
| Throughput | | | |
| **Avaliação** | | | |

### 3. Custo
**Peso:** 25%

| Aspecto | Valor | Budget | Status |
|---------|-------|--------|--------|
| Custo/1k input tokens | | | |
| Custo/1k output tokens | | | |
| Custo estimado mensal | | | |
| **Avaliação** | | | |

### 4. Capacidades Específicas
**Peso:** 20%

| Capacidade | Necessário | Avaliação | Nota |
|------------|------------|-----------|------|
| Raciocínio | [Sim/Não] | | |
| Geração de código | [Sim/Não] | | |
| Segurança/harmless | [Sim/Não] | | |
| Multimodal | [Sim/Não] | | |
| **Média** | | | |

## Score Total

**Fórmula:**

```
Score = (Qualidade × 0.30) + (Performance × 0.25) + (Custo × 0.25) +
        (Capacidades × 0.20)
```

**Score Calculado:** [X.XX]/10

## Comparação com Alternativas

| Modelo | Score | Qualidade | Custo | Latência |
|--------|-------|-----------|-------|----------|
| [Modelo atual] | | | | |
| [Alternativa 1] | | | | |
| [Alternativa 2] | | | | |

## Recomendação

- [ ] **Aprovado** para uso em produção
- [ ] **Aprovado com ressalvas:** [descrever]
- [ ] **Reprovado** - usar alternativa: [qual]

## Próximos Passos
- [ ] [Ação 1]
- [ ] [Ação 2]
```

## 10.5 Síntese: Da Teoria à Prática

Estes checklists e templates traduzem os conceitos discutidos ao longo deste KA
em ferramentas acionáveis. Eles servem como:

- **Guardrails:** Prevenindo esquecimentos críticos
- **Padronização:** Garantindo consistência entre projetos
- **Onboarding:** Acelerando a entrada de novos membros
- **Governança:** Documentando processos e decisões
- **Melhoria contínua:** Base para revisões e retrospectivas

Recomenda-se adaptar estes templates às necessidades específicas de cada
organização, mantendo-os vivos através de revisões periódicas que incorporem
aprendizados e evoluções da disciplina.

!!! tip "Personalização"

    Use estes templates como ponto de partida, não como prescrições rígidas.
    Adapte-os ao contexto tecnológico, cultural e de negócio da sua organização.