Copilot code review: novas regras para instruções eficazes
Copilot code review acaba de liberar suporte a dois formatos de arquivo — copilot-instructions.md e os path-specific *.instructions.md — permitindo que times definam padrões claros e personalizem como a IA analisa cada pull request.
O que muda com os novos arquivos
Até então, a revisão automatizada de código do GitHub dependia apenas de regras genéricas. Agora, o arquivo central copilot-instructions.md cobre diretrizes globais, enquanto documentos específicos podem ser criados na pasta .github/instructions para linguagens, diretórios ou tarefas diferentes, usando a propriedade applyTo (ex.: applyTo: **/*.py). Também é possível impedir que um agente — revisão ou geração de código — acesse certo conjunto de regras via excludeAgent.
Boas práticas para instruções que funcionam
Segundo o GitHub, instruções curtas e objetivas aumentam a precisão da IA. Arquivos acima de mil linhas tendem a produzir comportamentos inconsistentes. Para extrair o máximo:
- Use títulos, listas e seções curtas; nada de blocos enormes de texto.
- Prefira comandos imperativos: “Use
const” em vez de “É recomendado que se use…”. - Inclua exemplos de código para ilustrar padrões aceitos e proibidos.
- Separe temas — segurança, testes, estilo — em arquivos distintos.
- Evite pedidos que a ferramenta não executa, como mudar a interface dos comentários ou bloquear merges.
Essas orientações seguem a lógica de “prompt engineering”: quanto mais claro o contexto, menor a chance de respostas genéricas ou fora do escopo. A publicação do TechCrunch também aponta que desenvolvedores já observam ganhos de consistência ao adotar instruções segmentadas (fonte: TechCrunch).
Estrutura sugerida pelo GitHub
Para facilitar o pontapé inicial, a equipe do GitHub divulgou um template resumido:
# Título
## Purpose & Scope
## Naming Conventions
## Code Style
## Error Handling
## Testing
## Security
---
## Code Examples
Ao replicar o modelo, adapte nomes de seção, defina limites de linha, frameworks permitidos e outros detalhes que reflitam o padrão do seu repositório. Para arquivos de linguagem específica, como typescript.instructions.md, basta adicionar o frontmatter applyTo: "**/*.ts" e listar convenções de TypeScript.
Como começar agora
Crie o copilot-instructions.md na raiz de .github ou os arquivos segmentados na pasta .github/instructions. Depois, adicione o Copilot como revisor padrão do repositório e solicite a análise em cada pull request. Caso já possua diretrizes extensas, use o próprio Copilot Coding Agent para sintetizar conteúdo redundante e reorganizar tópicos, garantindo que o arquivo final permaneça abaixo do limite recomendado.
Entender e aplicar essas novas opções de configuração aumenta a relevância dos feedbacks e reduz retrabalho humano. Para quem monetiza projetos digitais, ajustes rápidos no fluxo de revisão significam entregas mais ágeis e código com menos bugs — um diferencial competitivo direto. Se quer explorar mais soluções de inteligência artificial aplicadas ao desenvolvimento, visite nossa seção dedicada em Conteúdo com Inteligência Artificial.
Crédito da imagem: Github.blog
Fonte: Github.blog
