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CI/CD e workflows

Barrar PRs com o parity no GitHub Actions e conduzir um loop de correção por IA a partir do relatório.

Comentário no PR — parity pr

parity pr embrulha o run (preset ci) e emite um comentário em Markdown com o veredito, as principais issues e um link para o relatório completo:

parity pr --prod https://old.com --preview https://pr-123.preview.dev --github

--github escreve em $GITHUB_STEP_SUMMARY e emite anotações. Jogue a saída num PR com gh pr comment -F ou actions/github-script.

GitHub Actions

name: parity
on: pull_request
jobs:
  parity:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: oven-sh/setup-bun@v2
      - run: npx @decocms/parity journey \
          --prod https://old.com \
          --cand ${{ steps.deploy.outputs.preview-url }} \
          --junit results.xml --github
        env:
          ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
  • Loop mais apertado: parity journey --junit --github — só a jornada de compra, JUnit + anotações, sem agregação por LLM.
  • Auditoria completa: parity run --preset ci (ou parity pr) para o relatório priorizado.
  • Smoke depois do deploy: parity run --preset smoke (~30s, sem LLM).

Códigos de saída: --fail-on (padrão critical) controla a saída. Qualquer issue bloqueante sai com 1, então o job reprova o PR.

O loop de correção por IA

O relatório foi desenhado para ser conduzido por um agente de código:

  1. parity run --preset full → leia o report.json.
  2. Para cada topIssue com severidade ≥ high, abra o(s) arquivo(s) em suggestedFix.
  3. Para diffs visuais, leia visualDiff.results[].sectionsOnlyInProd — seções presentes no DOM de prod mas ausentes no cand (normalmente não registradas no site novo).
  4. Corrija o candidato e rode de novo o parity journey (mais barato) para confirmar.

prod é a fonte da verdade — nunca mude o prod para um check passar; corrija sempre o cand.

Veja também