Equipos legacy necesitan reviews que reduzcan riesgo operativo, no solo discusiones de estilo. Usa esta checklist como base para PR review, auditorias periodicas y triage asistido por IA.
1. Seguridad y proteccion de datos
- La autenticacion es consistente en todos los entry points?
- La autorizacion se valida server-side en acciones sensibles?
- La entrada externa se valida y sanitiza en los limites?
- Los secretos estan fuera del repositorio y artefactos locales?
- Los logs sensibles estan redactados (tokens, PII, credenciales)?
- Las vulnerabilidades de dependencias se revisan con cadencia?
2. Fiabilidad y manejo de fallos
- Llamadas a red/DB con timeout y manejo de error?
- Retries acotados e idempotentes cuando aplica?
- Jobs asincronos fallan de forma segura?
- Un fallo local puede escalar a outage general?
- Rutas criticas observables en logs/metricas/trazas?
3. Arquitectura y mantenibilidad
- Hay logica de negocio duplicada en modulos distintos?
- Los limites de modulo son claros o crece el acoplamiento?
- Convenciones y nombres son consistentes?
- Hay codigo muerto por falta de ownership?
- Las reglas de configuracion estan centralizadas?
4. Rendimiento y riesgo de escala
- Hay patrones N+1 o calculos costosos repetidos?
- Hay paginacion y limites en endpoints grandes?
- Operaciones pesadas cacheadas o batcheadas?
- Rutas de alto consumo de memoria estan acotadas?
5. Seguridad de despliegue y rollback
- Rollback seguro disponible?
- Migraciones compatibles hacia adelante y atras?
- Feature flags temporales con owner definido?
- Tests cubren fallos ademas de happy path?
Formato de salida para reuniones
- Distribucion de severidad: critico, alto, medio, bajo.
- Top 10 riesgos: impacto de negocio en lenguaje simple.
- Plan de accion: owner, esfuerzo y fecha objetivo.
- Lista diferida: que se pospone y por que.
Uso combinado con AI review
El analisis estatico es ideal para policy checks deterministas. El AI review complementa con hallazgos semanticos y cross-file.
- Static checks en cada PR.
- Full-codebase AI review con cadencia (mensual o pre-release).
- Triage humano antes de ejecutar fixes.
- Reportes exportados en reuniones de ingenieria y liderazgo.
Donde encaja VibeRails
VibeRails esta pensado para la capa full-codebase: triage estructurado y exportes claros. Para organizaciones legacy con adopcion cauta de IA, facilita un rollout gobernable.
Limits and tradeoffs
- It can miss context. Treat findings as prompts for investigation, not verdicts.
- False positives happen. Plan a quick triage pass before you schedule work.
- Privacy depends on your model setup. If you use a cloud model, relevant code is sent to that provider; local models can keep inference on your own hardware.