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AI CODE READER · PARA CÓDIGO ESCRITO POR IA

Revise o código
que seu agente de IA escreveu

Seu agente terminou uma tarefa e o diff é maior do que você consegue ler com atenção. Abra o projeto no Yenpo, comece por Local Changes ou pelo diff de uma branch e use a busca, a navegação e o AI Reader para examinar uma mudança de cada vez.

Instalação e abertura do primeiro projeto

Arquivos locais no Mac · IA opcional · Mudanças locais e diffs Gitv0.1.303 EAP · Apple silicon & Intel · macOS 14+Expira em (UTC)A IA exige um provedor de modelos configurado; aplicam-se as cobranças de uso dele.

01 / O AGENTE TERMINOU. AGORA LEIA.

Transforme uma mudança aceita em código que você sabe explicar

Depois de uma rodada com Claude Code, Codex ou Cursor, escolha uma pequena mudança que queira dominar. Faça uma pergunta concreta: quais itens esse filtro deve retornar agora, qual regra exclui um item e o que mudaria se a regra fosse alterada? Anote sua previsão antes de pedir uma explicação.

Mantenha a entrada ao lado da regra

Abra os dados, a função de filtragem e o chamador em abas separadas. Use a busca de arquivos e de texto para encontrar os nomes presentes no recurso. Leia quais valores o chamador realmente fornece.

Confira uma explicação no código-fonte

Com um provedor configurado, pergunte sobre a regra ou ramificação que você não consegue explicar. Siga as referências e leia as condições ao redor; depois descreva o resultado com suas palavras.

Mude uma regra e confira o resultado

Escolha uma pequena edição manual. Preveja quais casos mudarão e quais continuarão iguais; depois execute o comando ou teste específico no terminal. Guarde a explicação nas suas anotações.

Experimente o ciclo de aprendizado com um filtro pequeno e executável

O exercício inclui dados fictícios, três previsões de saída, uma mudança de uma linha e verificações do novo comportamento. Você pode fazê-lo sem uma conta de modelo. O Yenpo oferece um espaço para ler código local; você executa o exemplo e as verificações.

02 / COMECE COM UMA PERGUNTA

Revise uma mudança pelo comportamento que ela afeta

Acompanhe um comportamento criado pela sua IA

Escolha um pequeno comportamento que seu agente adicionou e que você ainda não sabe explicar. Preveja a saída, leia a regra que a determina e faça uma mudança que você mesmo possa verificar.

Aprenda com um exercício executável de filtragem

Conecte uma ramificação aos seus chamadores

Pergunte qual entrada seleciona uma implementação, o que acontece após a chamada e onde um erro interrompe a execução. Leia também o chamador da função explicada.

Siga uma requisição HTTP

Confira uma mudança escrita por IA

Compare commits ou branches selecionados com foco em uma questão específica. Confira a ramificação citada, os chamadores não alterados e as asserções dos testes antes de aceitar a explicação.

Revise as asserções alteradas

O Yenpo atende ao trabalho em que você continua lendo o repositório enquanto discute uma mudança. Ele não é um agente de programação: não executa builds nem testes e não mescla patches. Faça essas etapas no Claude Code, Codex, Cursor ou no seu terminal.

03 / ENCONTRE OS ARQUIVOS IMPORTANTES

Faça um pequeno mapa antes de explorar todo o repositório

Neste projeto didático, preview imprime “Moon Kite · paper” e list mostra os nomes das peças. Ambos usam os mesmos dados. Siga os caminhos no código com as anotações de leitura escritas à mão abaixo.

  1. Confirme o ponto de entrada. Leia README.md e package.json. O script de prévia seleciona src/preview.mjs com moon-kite como entrada. Já o script de listagem inicia src/list.mjs. Guarde o comando e a versão do código nas suas notas.
  2. Use uma saída como pista. Buscar Moon Kite leva a catalog.mjs, que contém dados. Siga findExhibit até seu chamador em build-label.mjs e depois buildLabel até preview.mjs. Confira o script de inicialização antes de considerar uma ocorrência de busca como ponto de entrada.
  3. Defina o papel de cada arquivo. preview.mjs recebe o identificador e imprime o resultado. build-label.mjs coordena a busca e a formatação. catalog.mjs encontra o registro; format-label.mjs o transforma em texto. Esses quatro papéis bastam para a pergunta.

Baixe o projeto, o mapa preenchido e o modelo de anotação. Descompacte, entre em exhibit-labels e execute estes comandos no Terminal com Node.js 22 ou posterior. Não é preciso instalar dependências nem conectar um modelo.

node src/preview.mjs moon-kite
node src/list.mjs
node --test tests/lab.test.mjs

A prévia imprime “Moon Kite · paper”; a listagem imprime “Moon Kite” e “Cloud Loom” em linhas separadas. Os 5 testes passam, incluindo a seleção de outra peça e a interrupção por identificador desconhecido antes da saída. O arquivo inclui posições no código-fonte e um manifesto de hashes dos arquivos.

No seu repositório, deixe as perguntas em aberto ao lado do mapa: de onde vêm os argumentos de inicialização, qual implementação é escolhida e os dados vêm de arquivo ou serviço? Escolha o próximo arquivo a partir de uma dessas perguntas. A árvore de pastas, sozinha, não revela o caminho executado.

04 / LEIA O CAMINHO NO YENPO

Mantenha os arquivos relevantes abertos enquanto pergunta

  1. Encontre um ponto de partida. Abra a pasta exhibit-labels extraída como projeto local. Use Command-P para encontrar preview.mjs ou Search All Files para buscar Moon Kite. Mantenha a entrada e o catálogo abertos enquanto segue os imports. Um arquivo, pasta ou seleção pode dar um ponto de partida ao AI Reader.
  2. Pergunte sobre um comportamento. Por exemplo: “No comando de prévia com moon-kite, quais arquivos selecionam o registro, formatam o texto e o imprimem? Mostre as posições no código e mantenha o comando de listagem separado.” Limite a resposta a esse caminho.
  3. Abra as referências ao código-fonte. Uma referência abre as linhas citadas em Code Quick Look. Use Open File para ler o código ao redor em uma aba. Confira se essas linhas realmente sustentam a afirmação.
  4. Siga as consequências. Use suas anotações para registrar os arquivos conferidos, seus papéis e a próxima questão em aberto. Execute um comando ou teste específico no Terminal quando precisar confirmar o comportamento. O AI Reader não o executa por você.
05 / MODELOS, DADOS E PERMISSÃO

Saiba o que fica local e o que vai para seu modelo

Leitura local e leitura assistida por modelo

Navegar e pesquisar nos arquivos locais não exige conta de modelo. Para perguntar ao AI Reader, configure provedor, tipo de API, endpoint e modelo em Settings. Os tipos aceitos são Chat Completions compatível com OpenAI, OpenAI Responses e Anthropic Messages. O acesso e as cobranças de uso dependem da sua conta no provedor.

A pergunta, o contexto relevante, os anexos e o código lido durante a investigação são enviados ao endpoint configurado. O AI Reader pode ler arquivos relacionados além dos anexos. Um provedor remoto processa esse conteúdo fora do Mac.

Configure um provedor de modelos
06 / CONTINUE A INVESTIGAÇÃO

Escolha a próxima verificação pelo que ainda está incerto

Se a peça errada for selecionada no laboratório, leia a entrada e a busca. Se o registro estiver certo, mas o rótulo errado, leia o formatador. Em um projeto maior, escolha da mesma forma: siga a pergunta em uma investigação específica.

O exercício anterior de ramificação em um único arquivo continua disponível se você quiser começar por algo menor.

Instale o Yenpo e abra seu primeiro projeto

EXPERIMENTE O YENPO EAP

Experimente na próxima mudança
que sua IA fizer.

Diffs, Local Changes e busca funcionam desde o início. Conecte um provedor de modelos quando quiser perguntar algo ao AI Reader.

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A interface está disponível em inglês, chinês simplificado e tradicional, japonês, espanhol, português do Brasil, coreano, alemão, francês e russo.

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