semantic-logic-audit

name	semantic-logic-audit
user-invocable	true
description	Skill para auditoria profunda de lógica e semântica: verifica se o código faz o que deveria fazer, independente de sintaxe, padrões ou lint. Lê código com profundidade para detectar bugs de lógica, condições invertidas, invariantes violados, fluxos de estado quebrados e gaps entre intenção e implementação. Use quando quiser saber se o código FUNCIONA CORRETAMENTE, não apenas se está bem escrito.

semantic-logic-audit

Overview

Esta skill é fundamentalmente diferente das demais. Enquanto code-audit-and-fix, exploratory-bug-hunt e reactive-bug-audit dependem de padrões grep (timer leaks, addEventListener, parseInt sem radix etc.), a semantic-logic-audit exige leitura profunda do código para entender o que ele deve fazer e verificar se realmente faz.

Regra de ouro: nenhuma ferramenta automatizada consegue encontrar os bugs cobertos por esta skill. Apenas uma LLM lendo o código com atenção semântica completa pode identificá-los.

Tipos de bug descobertos por esta skill (não encontrados por grep)

• Lógica de threshold nunca alcançada (e.g. dedup key bloqueia contagem)
• Estado terminal incorreto (e.g. task chega em status=DONE quando deveria ser FAILED)
• Operação assíncrona que parece funcionar mas ignora o resultado (void que deveria awaitar)
• Condição de guarda que protege o caso errado (guard inverted, dead branch)
• Contagem que nunca incrementa porque a chave de deduplicação impede inserção
• Retry infinito porque o critério de saída nunca é satisfeito
• Invariante de estado violado (task em stage X com status Y que não deveria acontecer)
• Callback que nunca é invocado porque o evento não corresponde ao listener
• Resultado de função ignorado quando o chamador esperava uma transformação
• Comparação com valor errado (off-by-one em índice, >= vs >, < vs <=)
• Branch de erro que silencia falha real (catch que deveria relançar, não absorver)
• Estado persistido antes de operação crítica (dados inconsistentes se operação falhar)
• Contrato entre módulos violado (produtor produz formato X, consumidor espera formato Y)

When To Use

• Quando se quer verificar se um fluxo completo (início ao fim) funciona como esperado.
• Quando bugs "difíceis" podem existir — os que passam em lint, tests e code review.
• Quando há comportamento estranho em produção sem stack trace óbvio.
• Após implementar uma feature nova de orquestração, estado ou retry.
• Periodicamente para sistemas de missão crítica (task queues, state machines, workflows).

When Not To Use

• Não usar para encontrar bugs de padrão (use code-audit-and-fix ou exploratory-bug-hunt).
• Não usar sem delimitar claramente o escopo — leitura profunda exige foco.
• Não usar se o objetivo é apenas melhorar estilo/formatação.
• Não usar quando a entrega pedida for um relatório formal em duas partes (issues + upgrades) para compartilhamento executivo/técnico; nesse cenário, usar code-audit.

Inputs / Preconditions

• Escopo: módulo, fluxo ou caminho de execução específico (e.g. "fluxo completo de tasks")
• Documentação do objetivo do sistema (README, ARCHITECTURE.md, comentários de intenção)
• Baseline de testes: npm run test:unit passando antes de qualquer mudança

Workflow de Auditoria Semântica

Fase 1 — Entender o Objetivo do Sistema (ANTES de ler o código)

Esta é a fase mais importante e mais ignorada. Sem entender o OBJETIVO, não é possível verificar se o código o cumpre.

Perguntas obrigatórias antes de ler o código:

1. O que este sistema faz? Em uma frase: qual é o valor entregue para o usuário/operador?
2. Quais são os invariantes críticos? O que NUNCA pode acontecer?
   • Ex: "uma task jamais deve ficar em DONE se não passou na validação"
   • Ex: "um lock jamais deve ser mantido se o processamento falhou"
3. Quais são os estados terminais corretos? Para cada resultado possível, qual estado é esperado?
4. Quais são os contratos entre módulos? O que o produtor garante? O que o consumidor espera?
5. Qual é o caminho feliz? Trace-o mentalmente antes de olhar o código.
6. Quais são os caminhos de erro? Como o sistema deve se comportar em cada falha?

Fontes para responder essas perguntas:

DOCUMENTAÇÃO/ARQUITETURA/ARCHITECTURE.md
README.md, CLAUDE.MD
Comentários de intenção no início dos módulos (JSDoc @description)
Nomes de constantes (TASK_STAGES, TASK_STATUSES, EVENT_TYPES)
Testes de integração/e2e existentes

Fase 2 — Mapear o Fluxo Completo (Trace Mental)

Com o objetivo em mente, trace o fluxo completo sem executar o código:

1. Identificar o ponto de entrada: onde o fluxo começa? (API, fila, evento, cron)
2. Seguir cada ramificação: para cada if/else, o que acontece em cada branch?
3. Verificar as transições de estado: cada mudança de estado é consistente com o objetivo?
4. Identificar pontos de falha: onde o fluxo pode se perder? O que acontece então?
5. Verificar loops e recursão: quando terminam? Há casos de loop infinito?

Ferramenta de rastreamento — criar mapa mental de estados:

Estado A → [condição X] → Estado B (✓ correto?)
Estado A → [condição Y] → Estado C (✓ correto?)
Estado B → [falha Z]  → Estado D (✓ correto?) ou Estado A (ciclo esperado?)

Fase 3 — Leitura Profunda por Módulo (SEM grep — ler o arquivo inteiro)

Para cada módulo no escopo:

1. Ler os comentários de intenção primeiro (JSDoc @description, comentários de bloco)

2. Ler a implementação com os olhos do revisor cético — perguntar a cada linha:

   • "E se isso retornar null/undefined/false?"
   • "E se isso falhar na segunda vez, não na primeira?"
   • "Este valor realmente representa o que o nome sugere?"
   • "Esta condição sempre é verdadeira/falsa em algum cenário?"
   • "O resultado desta operação está sendo usado pelo chamador?"

3. Perguntas específicas por tipo de construção:

Para funções de threshold/contagem:

• A contagem pode ser bloqueada por deduplicação ou cache?
• A janela de tempo está sendo aplicada corretamente?
• O valor inicial é o esperado (0 vs null vs undefined)?
• O threshold usa < quando deveria usar <= (ou vice-versa)?

Para state machines (PENDING → RUNNING → DONE/FAILED):

• Todos os caminhos de entrada em um estado também saem dele?
• Há estados terminais ambíguos (DONE quando deveria ser FAILED)?
• Uma transição de estado errada pode deixar o sistema em loop?
• Um estado intermediário pode se tornar terminal se uma operação falhar?

Para deduplicação e idempotência:

• A dedup key é suficientemente granular para o caso de uso?
• A dedup key impede eventos DIFERENTES de serem registrados?
• A dedup previne operação necessária de ser executada múltiplas vezes (correto)?
• Ou a dedup previne eventos de monitoramento de serem registrados cada vez (errado)?

Para locking e concorrência:

• O lock é liberado em TODOS os caminhos de saída (incluindo exceções)?
• O lock é adquirido antes de verificar a pré-condição que o lock deveria proteger?
• O lock TTL é compatível com o tempo máximo da operação?
• Há janelas onde dois workers podem processar o mesmo item?

Para retry e backoff:

• A condição de parada do retry é alcançável?
• O backoff aumenta corretamente a cada tentativa?
• Retry + dedup podem criar situação onde o sistema fica "preso" sem progredir?
• O número máximo de tentativas é checado ANTES ou DEPOIS de tentar?

Para persistência e atomicidade:

• Estado parcial é persistido antes de uma operação crítica que pode falhar?
• Se a operação crítica falhar, o estado parcial persiste e cria inconsistência?
• Transações de DB são usadas quando múltiplas escritas devem ser atômicas?

Para comunicação assíncrona (eventos/NERV):

• O listener está registrado ANTES de o evento poder ser emitido?
• O evento emitido tem o mesmo formato que o listener espera?
• Eventos "stale" (atrasados) são descartados corretamente?
• O callback é invocado apenas quando o evento correto chega?

Fase 4 — Verificar Contratos entre Módulos

Para cada interface entre módulos no escopo:

1. Produtor: o que este módulo produz? (tipo de dados, campos obrigatórios, semântica dos valores)
2. Consumidor: o que este módulo espera? (mesmo tipo? mesmo campo? mesma semântica?)
3. Gaps: há campos produzidos que o consumidor ignora? Campos esperados que o produtor não fornece?

Especialmente verificar:

• Funções que retornam true/false vs funções que retornam {success: bool} — chamadores confundem?
• Funções que lançam exceção vs funções que retornam null — chamadores tratam ambos?
• Formatos de ID (string vs number) — conversões implícitas criam bugs?

Fase 5 — Confirmar Cada Bug com Evidência Concreta

Nunca reportar um bug sem:

1. Citar o arquivo e linha exata onde o bug ocorre
2. Descrever o cenário reproduzível: "quando X acontece, Y deveria ocorrer mas Z ocorre"
3. Rastrear o fluxo completo que leva ao estado incorreto (trace step-by-step)
4. Verificar se não há outro código que "conserta" o problema downstream

Fase 6 — Aplicar Correções Cirúrgicas

Para cada bug confirmado:

1. Aplicar a mudança mínima que corrige o comportamento sem alterar o que funciona
2. Verificar que a correção não quebra outros invariantes
3. Rodar npm run test:unit após cada grupo de correções
4. Rodar npm run lint para verificar estilo

Critério de mínima mudança: prefira adicionar uma linha a refatorar um método. Prefira mudar um parâmetro a reestruturar a lógica. Só refatore se a refatoração é necessária para corrigir o bug.

Fase 7 — Documentar Relatório de Auditoria

Criar relatório em DOCUMENTAÇÃO/AUDITORIAS/ com:

• Objetivo do sistema (como entendido)
• Invariantes identificados
• Bugs encontrados (com evidência, trace e correção aplicada)
• Áreas sem bugs (confirmar explicitamente o que foi verificado e está OK)
• Lacunas na cobertura (o que não foi verificado e por quê)

Checklist de Semântica Rápida

Use como checklist mental ao ler cada módulo:

Categoria	Pergunta
Threshold	A contagem pode ser zerada/bloqueada por dedup ou cache?
Estado terminal	O estado final reflete o resultado real (DONE vs FAILED)?
Loop de saída	O critério de parada do loop/retry é sempre alcançável?
Lock	O lock é liberado em TODOS os caminhos, incluindo exceções?
Dedup	A dedup key impede evento necessário de ser registrado múltiplas vezes?
Comparação	A comparação usa >= onde deveria usar > (ou vice-versa)?
Resultado	O resultado de funções críticas está sendo verificado/usado?
Contrato	O que o produtor envia tem exatamente o formato que o consumidor espera?
Persistência	Estado parcial persiste se a operação crítica falhar?
Evento	O listener está registrado antes do evento poder ser emitido?

Guardrails

• NUNCA fazer grep como substituto para leitura — grep não vê semântica.
• NUNCA reportar bug sem evidência de fluxo completo — um trecho de código fora de contexto pode parecer bugado mas estar correto.
• NUNCA confundir "código feio" com "código com bug" — o objetivo é funcionalidade, não estilo.
• SEMPRE ler o chamador antes de julgar a função chamada — o bug pode estar no chamador.
• SEMPRE verificar se downstream "conserta" o problema antes de reportar como bug.

Validation / Done Criteria

• Objetivo do sistema documentado e compreendido.
• Fluxo completo rastreado (happy path + error paths).
• Bugs ALTO/MÉDIO corrigidos com correção mínima.
• npm run test:unit: sem regressões.
• npm run lint: sem novos warnings.
• Relatório de auditoria em DOCUMENTAÇÃO/AUDITORIAS/ com evidências.

Diferença desta skill vs as demais

Skill	Abordagem	O que encontra
exploratory-bug-hunt	grep-first + padrões	Timers sem clear, parseInt sem radix, TODOs
code-audit-and-fix	grep + patches	Padrões estruturais + aplicação de correções
reactive-bug-audit	parte de sintoma	Causa raiz de bug já observado
semantic-logic-audit	leitura profunda	Lógica incorreta, invariantes violados, fluxos quebrados

Related Skills

• code-audit — quando a prioridade for diagnóstico formal estruturado (Parte I issues + Parte II upgrades) sem obrigatoriedade de patch no mesmo ciclo.
• code-audit-and-fix — complementar para bugs de padrão pós-auditoria semântica.
• reactive-bug-audit — quando há sintoma concreto para investigar.
• audit-proposal-deep-triage — para proposta P0/P1 após descoberta crítica.
• performance-audit — foco em performance após verificar correção.