Como testar código sugerido por IA antes de usar

Para testar código sugerido por IA, comece pelo comportamento esperado, execute um exemplo pequeno e compare o resultado. Uma resposta convincente no chat ainda precisa passar pela situação real que você quer resolver.

Vamos usar uma função que limpa espaços de nomes, sem gravar arquivos nem acessar serviços externos. O objetivo é aprender um roteiro que você consiga repetir em outras sugestões.

1. Escreva a regra antes de pedir o código

Defina o que significa funcionar: remover espaços nas pontas e transformar espaços repetidos entre palavras em um só. Neste exemplo, letras maiúsculas e acentos devem permanecer como estavam.

Escreva também o que não foi pedido, como ordenar nomes ou consultar uma base de clientes. Isso ajuda a perceber quando a resposta amplia a tarefa sem necessidade.

2. Crie expectativas independentes

Escolha entradas cujos resultados você consegue conferir sem consultar a implementação. Um nome normal, um com espaços extras e uma string vazia já revelam caminhos diferentes.

Entrada	Resultado esperado
Ana Silva	Ana Silva
Ana Silva	Ana Silva
string vazia	string vazia
João	João

A tabela funciona como um pequeno contrato. Se a IA mudar a regra para fazer um teste passar, compare novamente com esse contrato.

3. Peça uma solução limitada

Use um pedido que informe linguagem, entrada e restrições. Não inclua dados reais quando exemplos fictícios bastam para reproduzir o problema.

Escreva uma função Python chamada normalizar_nome.
Ela recebe uma string, remove espaços nas pontas e reduz
espaços repetidos entre palavras a um só.
Preserve maiúsculas e acentos. String vazia retorna vazia.
Não leia arquivos nem adicione dependências.
Explique como conferir os quatro exemplos da minha tabela.

Leia a sugestão antes de executá-la e identifique entradas, saída e operações realizadas. Se aparecer uma dependência que você não conhece, entenda sua função antes de seguir.

4. Execute e confira o resultado

Depois de definir a função em um ambiente de teste, você pode começar com verificações diretas:

assert normalizar_nome("  Ana   Silva  ") == "Ana Silva"
assert normalizar_nome("") == ""
assert normalizar_nome("João") == "João"

A documentação do Python sobre assert explica essa checagem. Aqui ela serve como demonstração local, não como substituta da validação de entrada da aplicação.

5. Investigue uma falha por vez

Se um resultado divergir, guarde entrada, esperado e obtido. Envie esse trio à IA e peça uma correção focada, sem reescrever partes que já atendem à regra.

Decida separadamente o comportamento de valores que não são texto. Aceitar, converter ou rejeitar uma entrada deve ser uma escolha sua, não um detalhe acidental da resposta.

6. Registre o que foi verificado

Anote os exemplos executados e o motivo de cada um existir. Quando a função passar a integrar um projeto, você pode organizar verificações repetíveis com unittest.

A evidência útil é conseguir reproduzir o resultado, inclusive depois de uma correção. Guarde a versão que foi testada junto das expectativas que orientaram a decisão.

Perguntas frequentes

Por onde começar a testar código sugerido por IA?

Escreva o resultado esperado para uma entrada simples antes de executar a sugestão. Depois inclua um caso de borda e uma entrada inválida.

Se o código executou sem erro, ele está correto?

Não. Executar sem erro mostra que aquele caminho rodou; é preciso comparar o resultado com o comportamento esperado.

Posso pedir os testes à própria IA?

Sim, mas revise as expectativas por conta própria. Um teste que repete o mesmo erro do código pode passar sem provar o requisito.