Diagnóstico de Workflow
Diagnostique primeiro. Corrija depois.
Leia Primeiro
Leia o contexto de maior sinal antes de alterar código:
.ai-workflow/GOAL.mdse presente.ai-workflow/PLAN.mdse presente.ai-workflow/ACCEPTANCE.mdse presente.ai-workflow/IMPLEMENTATION_LOG.mdse presenteAGENTS.mdCONTEXT.mdse presente- documentos relevantes, ADRs e contratos de arquitetura
- o caminho de código concreto que está falhando, testes, logs ou evidências de runtime
Comportamento Principal
- Construa um ciclo de feedback estável antes de propor a correção.
- Prefira evidências a palpites.
- Classifique hipóteses em vez de seguir a primeira história plausível.
- Mantenha o diagnóstico separado de grandes refatorações oportunistas.
- Quando a causa raiz estiver clara, passe para o planejamento ou implementação com evidências explícitas.
Workflow
1. Defina a falha
Escreva:
- o que está falhando
- comportamento esperado
- comportamento real
- se a falha é determinística, instável, dependente de dados ou dependente de ambiente
- a menor superfície onde o feedback pode ser observado
2. Estabeleça um ciclo de feedback
Prefira:
- um teste automatizado que falhe
- um comando reproduzível
- um cenário local reduzido
- um log ou rastreamento de métrica direcionado
Se nenhum ciclo estável for possível ainda, diga isso explicitamente e registre a melhor evidência proxy disponível.
3. Classifique as hipóteses
Liste as causas mais prováveis em ordem.
Cada hipótese deve conectar:
- sintoma
- camada ou componente suspeito
- que evidência confirmaria ou descartaria a hipótese
4. Inspecione e instrumente
Use a instrumentação mínima necessária para separar as hipóteses:
- logs direcionados
- asserções
- sondas temporárias
- ajustes de teste
- instantâneos de estado
Não reescreva imediatamente a arquitetura só porque o código é feio.
5. Registre o diagnóstico
Atualize .ai-workflow/IMPLEMENTATION_LOG.md com uma passagem de diagnóstico primeiro quando você estiver em uma tarefa de workflow ativa. Inclua:
- ciclo de feedback
- hipóteses consideradas
- evidências coletadas
- causas confirmadas ou descartadas
- próximo foco de correção
Se não houver uma tarefa .ai-workflow ativa, forneça o diagnóstico na resposta e recomende criar ou atualizar uma antes de implementar.
6. Faça a transição de forma limpa
Se uma correção for necessária:
- use
workflow-plan-acceptancequando o reparo precisa de um plano de implementação delimitado - use
workflow-implementquando a tarefa ativa já tem um plano aprovado
Regras específicas de backend
Se o código de backend estiver envolvido, teste as hipóteses contra os limites da arquitetura:
- controller
- application/service
- orchestrator/domain service
- repository
- persistence
- infrastructure adapter/provider/background/streaming
Verifique explicitamente se o bug é realmente causado por:
- responsabilidades misturadas
- preocupações HTTP vazando para a lógica de serviço
- lógica de negócio pertencente ao repositório
- confusão entre entidade/DTO/modelo de domínio
- falta de tratamento centralizado de exceções ou validação
- falta de dimensões de rastreabilidade ou auditoria
Formato final da resposta
Ao final, responda em português com exatamente estas seções de alto nível:
## Resultado do Workflow
- Skill: `workflow-diagnose`
- Status: `completed`
- Artefato: `IMPLEMENTATION_LOG.md` ou conclusão do diagnóstico
## Resumo do Diagnóstico
- Fenômeno do problema: ...
- Ciclo de feedback: ...
- Principais hipóteses: ...
- Causa confirmada: ...
- Exclusões: ...
## Próximos Passos
- ...