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Segredos expostos em código gerado por IA podem vazar via repositórios, logs e arquivos .env. Aprenda a encontrá-los, rotacionar credenciais e endurecer o acesso.

Protótipo para produção em 72 horas: um checklist faseado e realista para segurança, confiabilidade, deploy e testes mínimos para você lançar com segurança.

Saiba identificar injeção de SQL em apps CRUD gerados por IA, com exemplos concretos de consultas vulneráveis e substituições mais seguras usando parâmetros e recursos de ORM.

Confiabilidade de webhooks: evite eventos perdidos ou duplicados do Stripe, GitHub e Slack adicionando assinaturas, idempotência, retries e tratamento dead-letter.

Registos estruturados tornam bugs em produção mais fáceis de reproduzir rapidamente. Adicione request IDs, limites de erro e padrões de log prontos a copiar para depuração em 5 minutos.

Corrija migrações de banco de dados com um plano de recuperação seguro: audite o histórico, detecte drift entre ambientes, reconstrua uma cadeia limpa e proteja os dados ao aplicar.

Aprenda a corrigir condições de corrida identificando comportamentos não determinísticos em filas, requisições web e atualizações de estado, e depois estabilizando-os.

Um playbook prático para migrar SQLite para Postgres em apps gerados por IA: mapeamento de esquema, tipos de dados, mudanças de indexação, cutovers em fases e checagens.

Prontidão do Postgres para produção em 48 horas: um plano prático para backups, monitoramento, pooling de conexões, roles, permissões e drills de DR após um protótipo.

Aprenda boas práticas de tratamento de erros de API para formatos de erro consistentes, mensagens seguras e um método simples para mapear falhas do servidor a estados de UI claros.

Falhas de login geradas por IA em produção? Siga um fluxo simples para depurar sessões, JWTs, redirecionamentos OAuth, cookies e bugs de autenticação que “funcionam localmente”.