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Vinicius Cardoso Garcia
Vinicius Cardoso Garcia

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Gerenciamento de Atualizações e Evolução Contínua de Software com IA

#softwareengineering #devops #ai #security

Sistemas modernos só se mantêm relevantes se forem atualizados com rapidez, mas velocidade a qualquer custo destrói confiança, segurança e estabilidade. A evolução contínua de software representa um dos maiores desafios da engenharia moderna: sistemas não são entidades estáticas, eles respiram, crescem e precisam se adaptar constantemente a novas demandas de segurança, expectativas de usuários e pressões competitivas. A questão central não é se devemos atualizar, mas quando, como e em que ordem.

Nos últimos anos, ferramentas baseadas em IA passaram a operar dentro de pipelines de CI/CD, gerando patches de segurança, sugerindo updates de dependências, analisando feedback em linguagem natural e orquestrando rollouts e rollbacks com mínima intervenção humana [1][2]. Estudos mostram que vulnerabilidades podem permanecer abertas por mais de um ano, que equipes lutam para acompanhar milhares de updates de dependência e que a escala de feedback torna inviável a triagem manual [3][4]. O resultado é um cenário em que a pergunta não é "automatizar ou não?", mas sim "quais decisões devem ser automatizadas e quais devem permanecer humanas?".

Este debate se insere na fase de Maintenance & Evolution: vocês já viram detecção e correção de bugs (os dois últimos artigos); agora o foco é como evoluir continuamente, com múltiplos releases por dia, sem perder controle de risco. Em empresas como a Netflix, a automação já suporta milhares de deploys diários, com canary releases em 1% do tráfego, monitoramento massivo de métricas e rollback automático em segundos [5][6]. Este texto prepara o terreno para um debate crítico: IA como acelerador da evolução contínua, mas com estratégia e responsabilidade arquitetural.

Priorização de Updates com IA: Segurança, Negócio e Dívida Técnica

Priorizar updates em uma organização atualmente não é apenas ordenar uma lista de tickets; é decidir quais riscos e oportunidades serão aceitos nas próximas horas, dias e semanas. Estudos sobre estratégias de atualização mostram que projetos adotam perfis distintos (balanced, restrictive, permissive) e que fatores como idade do pacote, número de dependentes e estágio de maturidade afetam o quanto se arrisca em upgrades frequentes [7]. Em paralelo, pesquisas em gerenciamento de vulnerabilidades com IA indicam que muitas falhas críticas ficam sem patch por longos períodos, exigindo mecanismos que combinem CVE score, probabilidade de exploit e superfície de impacto [1][8].

Uma abordagem “moderna” usa modelos de scoring multi-dimensional: patches de segurança, novas features, bugfixes e atualizações de dependência recebem scores específicos a partir de sinais quantitativos como, po exemplo, severidade CVSS, existência de exploit público, número de usuários afetados, receita potencialmente impactada, volume e sentimento do feedback, profundidade da dependência na call graph e esforço estimado de migração. Estudos em priorização de requisitos com ML mostram que modelos de classificação e ranking alinham melhor as decisões com preferências de stakeholders do que estratégias heurísticas estáticas [9][10].

Ferramentas como Dependabot e Renovate já fornecem parte da infraestrutura: monitoram repositórios, identificam novas versões, verificam alertas de segurança e abrem PRs automaticamente [11][12]. Em organizações grandes, isso pode significar milhares de PRs por mês, impossíveis de tratar manualmente. Equipes começam a aplicar IA para classificar e agrupar PRs por risco e impacto, sugerindo quais devem entrar no próximo ciclo de release [8][13].

/**
 * UPDATE PRIORITIZATION ENGINE
 * 
 * Sistema de scoring multi-fatorial para priorização de atualizações.
 * Fórmula: Priority = (Security×3 + Business×2 + UserDemand×1.5 + TechDebt×1) / MigrationEffort
 */

interface Update {
  id: string;
  name: string;
  type: 'security' | 'feature' | 'bugfix' | 'dependency';
  version: { from: string; to: string };

  // Fatores de segurança
  cveScore?: number;           // 0-10 (CVSS score)
  exploitAvailable?: boolean;
  affectedUsers?: number;      // % de usuários vulneráveis

  // Fatores de negócio
  revenueImpact: number;       // $$ ganho/perda estimada
  churnRisk: number;           // 0-1 (risco de cancelamento)
  competitiveAdvantage: number; // 0-10

  // Demanda de usuários
  feedbackVolume: number;      // Número de requests
  sentimentScore: number;      // -1 to 1 (NLP)
  upvotes: number;

  // Fatores técnicos
  breakingChanges: boolean;
  migrationEffort: number;     // Horas estimadas
  dependencyAge: number;       // Meses desde release
  technicalDebt: number;       // 0-10

  releaseDate: Date;
  criticalityLevel: 'critical' | 'high' | 'medium' | 'low';
}

interface UpdatePriority {
  update: Update;
  score: number;
  rank: number;
  recommendedDeadline: Date;
  deploymentStrategy: 'immediate' | 'canary' | 'gradual' | 'scheduled';
  reasoning: string[];
  risks: string[];
}

class UpdatePrioritizer {
  prioritize(updates: Update[]): UpdatePriority[] {
    const priorities = updates.map(update => {
      const reasoning: string[] = [];
      const risks: string[] = [];

      // 1. SECURITY SCORE (peso ×3)
      let securityScore = 0;
      if (update.type === 'security' && update.cveScore !== undefined) {
        securityScore = update.cveScore;

        if (update.exploitAvailable) {
          securityScore *= 2;
          reasoning.push(`🚨 Exploit disponível: urgência ×2`);
          risks.push('Exploração ativa possível');
        }

        if (update.affectedUsers !== undefined) {
          const userMultiplier = 1 + (update.affectedUsers / 100);
          securityScore *= userMultiplier;
          reasoning.push(`🔒 ${update.affectedUsers}% usuários vulneráveis`);
        }
      }

      // 2. BUSINESS SCORE (peso ×2)
      let businessScore = 0;
      if (update.revenueImpact > 0) {
        businessScore += Math.min(update.revenueImpact / 50000, 10);
        reasoning.push(`💰 Impacto em receita: $${update.revenueImpact.toLocaleString()}`);
      }

      if (update.churnRisk > 0.3) {
        businessScore += update.churnRisk * 5;
        reasoning.push(`⚠️ Risco de churn: ${(update.churnRisk * 100).toFixed(0)}%`);
        risks.push(`${(update.churnRisk * 100).toFixed(0)}% chance de cancelamento`);
      }

      businessScore += update.competitiveAdvantage / 2;

      // 3. USER DEMAND SCORE (peso ×1.5)
      let userScore = 0;
      userScore += Math.min(update.feedbackVolume / 100, 5);

      const sentimentContribution = (update.sentimentScore + 1) * 2.5;
      userScore += sentimentContribution;

      if (update.sentimentScore > 0.5) {
        reasoning.push(`😊 Sentimento positivo: ${(update.sentimentScore * 100).toFixed(0)}%`);
      } else if (update.sentimentScore < -0.5) {
        reasoning.push(`😠 Sentimento negativo: usuários frustrados`);
        risks.push('Usuários frustrados com estado atual');
      }

      userScore += Math.min(update.upvotes / 500, 5);

      // 4. TECHNICAL DEBT SCORE (peso ×1)
      let techDebtScore = 0;
      if (update.dependencyAge > 12) {
        techDebtScore += Math.min(update.dependencyAge / 6, 5);
        reasoning.push(`📅 Dependência com ${update.dependencyAge} meses`);
        risks.push('Dependência antiga pode ter vulnerabilidades');
      }
      techDebtScore += update.technicalDebt / 2;

      // 5. CÁLCULO PONDERADO
      let score = 
        (securityScore * 3) +
        (businessScore * 2) +
        (userScore * 1.5) +
        (techDebtScore * 1);

      // 6. PENALIDADES
      if (update.breakingChanges) {
        score /= 1.5;
        reasoning.push(`⚠️ Breaking changes: score ÷1.5`);
        risks.push('Breaking changes exigem migração de todos os times');
      }

      if (update.migrationEffort > 8) {
        score /= (update.migrationEffort / 8);
        reasoning.push(`⏱️ Alto esforço de migração (${update.migrationEffort}h)`);
      }

      // 7. NORMALIZAÇÃO E ESTRATÉGIA
      const normalizedScore = Math.min(score, 100);

      let deploymentStrategy: UpdatePriority['deploymentStrategy'];
      let deadline: Date;

      if (normalizedScore >= 80) {
        deploymentStrategy = 'immediate';
        deadline = new Date(Date.now() + 24 * 60 * 60 * 1000); // 24h
      } else if (normalizedScore >= 60) {
        deploymentStrategy = 'canary';
        deadline = new Date(Date.now() + 3 * 24 * 60 * 60 * 1000); // 3 dias
      } else if (normalizedScore >= 40) {
        deploymentStrategy = 'gradual';
        deadline = new Date(Date.now() + 14 * 24 * 60 * 60 * 1000); // 2 semanas
      } else {
        deploymentStrategy = 'scheduled';
        deadline = new Date(Date.now() + 30 * 24 * 60 * 60 * 1000); // 1 mês
      }

      return {
        update,
        score: normalizedScore,
        rank: 0,
        recommendedDeadline: deadline,
        deploymentStrategy,
        reasoning,
        risks
      };
    });

    priorities.sort((a, b) => b.score - a.score);
    priorities.forEach((p, index) => { p.rank = index + 1; });

    return priorities;
  }
}
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Esse tipo de sistema não substitui a decisão humana, mas torna explícitos os trade-offs. No cenário proposto para debate, security patch com CVE 7.8 afetando 10% dos usuários versus feature demandada por 80%, o modelo pode ranquear a feature acima se os pesos forem mal calibrados. Isso abre espaço para a pergunta central: quem define os pesos e quem tem autoridade para ignorar a recomendação da IA?

Estudos sobre automação de vulnerabilidades enfatizam a necessidade de human override para casos de alto risco, mesmo em pipelines altamente automatizados [1], [3]. O papel da IA é ajudar a enxergar, em tempo quase real, o espaço de risco e oportunidade; o papel do arquiteto é decidir que qualquer CVE acima de 7 com exploit público tem prioridade absoluta, independentemente do score de popularidade. IA prioriza, mas a responsabilidade pela estratégia de evolução permanece humana.

Análise de Feedback com NLP: Do Ruído à Prioridade

A explosão de canais de feedback (i.e. reviews de app, redes sociais, issues, suporte, NPS) torna inviável qualquer triagem manual em sistemas com milhares de usuários. Revisões sistemáticas em NLP para engenharia de requisitos mostram que técnicas como topic modeling, classificação supervisionada e análise de sentimento já são aplicadas para extrair requisitos relevantes, separar reclamações de elogios e diferenciar pedidos de features de relatos de bugs [4][10]. Empresas que adotam essas técnicas relatam reduções de 50-70% no esforço manual de triagem [4][14].

Do ponto de vista de evolução contínua, a IA pode transformar um fluxo caótico de frases em sinais quantificáveis de demanda e urgência. Modelos de classificação associam cada trecho de feedback a categorias (bug, feature request, usabilidade, performance) e a partes do sistema; modelos de sentimento produzem scores agregados; técnicas de keyword extraction destacam temas emergentes que podem justificar um update acelerado.

/**
 * FEEDBACK ANALYSIS WITH NLP
 * Extrai sentimento, tópicos, classificação e urgência de feedback textual.
 */

interface UserFeedback {
  id: string;
  userId: string;
  text: string;
  source: 'email' | 'support' | 'survey' | 'social';
  timestamp: Date;
  metadata?: {
    userPlan?: 'free' | 'pro' | 'enterprise';
    userTenure?: number; // Meses como cliente
  };
}

interface FeedbackAnalysis {
  feedbackId: string;
  sentiment: {
    score: number;              // -1 a 1
    label: 'positive' | 'negative' | 'neutral';
    confidence: number;
  };
  topics: Array<{ topic: string; relevance: number }>;
  classification: {
    type: 'feature_request' | 'bug_report' | 'question' | 'praise' | 'complaint';
    confidence: number;
  };
  urgency: { level: 'critical' | 'high' | 'medium' | 'low'; score: number };
  extractedFeatureRequest?: string;
  actionable: boolean;
}

class FeedbackAnalyzer {
  async analyze(feedback: UserFeedback): Promise<FeedbackAnalysis> {
    const text = feedback.text.toLowerCase();

    const sentiment = this.analyzeSentiment(text);
    const topics = this.extractTopics(text);
    const classification = this.classifyFeedback(text);
    const urgency = this.detectUrgency(text, feedback.metadata);
    const extractedFeatureRequest = this.extractFeatureRequest(text);

    const actionable = classification.confidence > 0.7 && urgency.score > 3;

    return {
      feedbackId: feedback.id,
      sentiment,
      topics,
      classification,
      urgency,
      extractedFeatureRequest,
      actionable
    };
  }

  private analyzeSentiment(text: string): FeedbackAnalysis['sentiment'] {
    const positiveWords = ['love', 'great', 'amazing', 'perfect', 'excellent', 'thank'];
    const negativeWords = ['hate', 'terrible', 'awful', 'broken', 'frustrated', 'disappointed'];

    let score = 0;
    positiveWords.forEach(word => { if (text.includes(word)) score += 0.2; });
    negativeWords.forEach(word => { if (text.includes(word)) score -= 0.2; });

    score = Math.max(-1, Math.min(1, score));

    let label: 'positive' | 'negative' | 'neutral' = 'neutral';
    if (score > 0.3) label = 'positive';
    else if (score < -0.3) label = 'negative';

    return { score, label, confidence: Math.abs(score) };
  }

  private extractTopics(text: string): Array<{ topic: string; relevance: number }> {
    const topicKeywords: Record<string, string[]> = {
      'performance': ['slow', 'fast', 'lag', 'performance', 'speed', 'loading'],
      'ui_ux': ['interface', 'design', 'ui', 'ux', 'layout', 'confusing'],
      'dark_mode': ['dark mode', 'dark theme', 'night mode'],
      'mobile': ['mobile', 'app', 'ios', 'android'],
      'pricing': ['price', 'expensive', 'cost', 'subscription'],
      'security': ['security', 'privacy', 'safe', 'encryption']
    };

    const topics: Array<{ topic: string; relevance: number }> = [];

    Object.entries(topicKeywords).forEach(([topic, keywords]) => {
      let matches = 0;
      keywords.forEach(keyword => { if (text.includes(keyword)) matches++; });
      if (matches > 0) {
        topics.push({ topic, relevance: Math.min(matches / keywords.length, 1) });
      }
    });

    return topics.sort((a, b) => b.relevance - a.relevance);
  }

  private classifyFeedback(text: string): FeedbackAnalysis['classification'] {
    const patterns: Record<string, string[]> = {
      feature_request: ['would love', 'please add', 'wish', 'need', 'want', 'should have'],
      bug_report: ['bug', 'broken', 'error', 'crash', 'not working', 'fails'],
      question: ['how', 'what', 'why', 'when', '?'],
      praise: ['love', 'thank', 'great', 'amazing'],
      complaint: ['frustrated', 'disappointed', 'terrible', 'unacceptable']
    };

    let maxScore = 0;
    let type: FeedbackAnalysis['classification']['type'] = 'question';

    Object.entries(patterns).forEach(([category, keywords]) => {
      let score = 0;
      keywords.forEach(keyword => { if (text.includes(keyword)) score++; });
      if (score > maxScore) {
        maxScore = score;
        type = category as typeof type;
      }
    });

    return { type, confidence: Math.min(maxScore / 3, 1) };
  }

  private detectUrgency(
    text: string, 
    metadata?: UserFeedback['metadata']
  ): FeedbackAnalysis['urgency'] {
    let score = 5;

    const urgentWords = ['urgent', 'asap', 'immediately', 'critical', 'emergency'];
    const frustratedWords = ['frustrated', 'angry', 'unacceptable'];

    urgentWords.forEach(word => { if (text.includes(word)) score += 2; });
    frustratedWords.forEach(word => { if (text.includes(word)) score += 1; });

    if (metadata?.userPlan === 'enterprise') score += 1;
    if (metadata?.userTenure && metadata.userTenure > 12) score += 1;

    score = Math.min(score, 10);

    let level: 'critical' | 'high' | 'medium' | 'low' = 'medium';
    if (score >= 8) level = 'critical';
    else if (score >= 6) level = 'high';
    else if (score < 4) level = 'low';

    return { level, score };
  }

  private extractFeatureRequest(text: string): string | undefined {
    const patterns = [
      /would love (?:to see|to have|if you added) (.+?)[\.\!]/i,
      /please add (.+?)[\.\!]/i,
      /wish (?:you had|there was) (.+?)[\.\!]/i
    ];

    for (const pattern of patterns) {
      const match = text.match(pattern);
      if (match?.[1]) return match[1].trim();
    }
    return undefined;
  }
}
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Ao agregar milhares de análises, a IA produz um mapa de calor de demanda: quais features ou áreas do sistema concentram mais pedidos, com maior urgência e sentimento mais negativo. No entanto, confiar cegamente em "volume de pedidos" gera viés forte em favor de features “populares”, potencialmente negligenciando problemas de segurança que afetam uma minoria com impacto catastrófico. Estudos de vulnerabilidade reforçam que decisões de risco não podem ser delegadas apenas a algoritmos treinados em dados históricos, pois esses dados frequentemente refletem uma cultura de subpriorização de segurança [1][3].

Detecção de Breaking Changes e Análise de Impacto

Breaking changes são o pesadelo da evolução contínua: aceleram a evolução tecnológica, mas impõem custos de migração que podem paralisar equipes por semanas. Pesquisas mostram que muitos projetos adotam estratégias conservadoras justamente para evitar a instabilidade de major releases [7][8]. Trabalhos em ML para detecção de dependências indicam que parcela significativa das interdependências é descoberta tardiamente, durante code review, causando atrasos em pipelines de CI/CD [15].

Ferramentas como Renovate e Dependabot já identificam versões major e sinalizam potenciais breaking changes com base em versionamento semântico [12][13]. A integração com IA adiciona camadas: análise estática para detectar assinaturas de API que mudaram, modelos de ML treinados em históricos de quebra para prever quais módulos são mais suscetíveis a falhas, e recomendações de plano de migração.

A decisão proposta no cenário apresentado, atualizar para v3.0 com breaking changes e 30% de ganho de performance, com 40% da codebase precisando migração e duas semanas de esforço, ilustra o trade-off entre velocidade de evolução e estabilidade organizacional. Opções como manter v2.0 e v3.0 em paralelo ou adotar migração gradual de seis meses podem ser avaliadas com apoio de IA: simulações de impacto, previsão de incidentes, estimativas de esforço baseadas em dados históricos [16].

4. Estratégias de Deployment e Observabilidade Inteligente

A automação de deployment é a outra metade da história: não adianta priorizar bem se a entrega é manual e arriscada. A Netflix suporta milhares de deploys diários, com canary releases começando com 1% do tráfego, monitoramento de bilhões de métricas e rollback automático em caso de anomalia [5][6]. Essa escala só é possível porque tarefas "não adequadas a humanos" como, por exemplo, observar métricas de latência, erros e padrões, foram delegadas a automações e modelos de detecção de anomalias [3].

Estratégia Velocidade Risco Rollback Melhor Para
Immediate ⚡ Instantâneo 🔴 Alto Lento Security patches críticos
Blue-Green 🕐 Minutos 🟡 Médio Instantâneo Major releases
Canary 🕐 Horas 🟢 Baixo Rápido Features novas
Gradual 🕐 Dias 🟢 Muito baixo Progressivo Breaking changes
Feature Flag ⚡ Instantâneo 🟢 Mínimo Instantâneo A/B testing

Ferramentas de segurança com IA, integradas ao pipeline, podem bloquear a promoção de builds que introduzam vulnerabilidades críticas [1]. Bots de dependência configurados para automerge são frequentemente combinados com regras de segurança como, por exemplo, esperar duas semanas antes de auto-merger dependências de terceiros, para mitigar ataques de supply chain [12][13].

Automação de Rollback e Monitoramento Pós-Update

Mesmo com a melhor priorização e automação, alguns updates irão falhar. Boas práticas de alta disponibilidade enfatizam rollbacks rápidos e triviais, com conhecimento difundido na organização sobre como reverter um deploy [17]. Feature flags permitem desligar funcionalidades problemáticas sem reverter todo o release; canary releases limitam o impacto inicial a uma fração do tráfego.

IA adiciona sofisticação ao monitoramento pós-update: modelos de detecção de anomalias aprendem o comportamento normal de métricas técnicas e de negócio, disparando alertas ou rollbacks automáticos quando padrões divergentes aparecem após um deploy [3][5][6].

interface DeploymentMetrics {
  errorRateDelta: number;      // aumento percentual de erros
  latencyDeltaMs: number;      // aumento médio de latência
  businessKpiDelta: number;    // variação em KPI de negócio
}

function shouldRollback(metrics: DeploymentMetrics): boolean {
  const errorThreshold = 0.5;   // +50% de erros
  const latencyThreshold = 100; // +100ms
  const businessDrop = -0.1;    // -10% em KPI

  const anomalies = [
    metrics.errorRateDelta > errorThreshold,
    metrics.latencyDeltaMs > latencyThreshold,
    metrics.businessKpiDelta < businessDrop
  ].filter(Boolean).length;

  return anomalies >= 2; // exige pelo menos duas anomalias
}
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O dilema permanece: quanto de autonomia o sistema deve ter para reverter um deploy que melhora performance para 90% dos usuários, mas cria regressões para 10%? Como balancear sensibilidade dos detectores para evitar tanto "paranoia" (rollbacks excessivos que travam a evolução) quanto complacência?

Conclusão: IA como Acelerador, Humanos como Arquitetos

A combinação de IA e automação redefine o que significa evolução contínua: não se trata apenas de "deployar mais rápido", mas de orquestrar um ciclo em que priorização, análise de feedback, detecção de breaking changes, deployment e rollback formam um fluxo quase contínuo, retroalimentado por dados de produção.

Ao mesmo tempo, o uso acrítico de IA pode amplificar vieses existentes: subpriorizar segurança em favor de features populares, adiar indefinidamente breaking changes necessários, aceitar automaticamente updates que elevam a superfície de ataque, ou configurar thresholds que toleram degradações significativas. Estudos enfatizam a importância de human-in-the-loop e de governança sobre modelos e pipelines: quem define pesos, guardrails e exceções continua respondendo pela saúde de longo prazo do sistema [1][3][16].

Para a disciplina ESAIA, o desafio intelectual não é aprender a usar Dependabot ou configurar um canary release, isso é importante, mas operacional. O desafio é desenvolver raciocínio arquitetural e ético sobre quais decisões automatizar e quais manter deliberadamente humanas, especialmente quando trade-offs entre segurança, features e breaking changes entram em conflito. A IA oferece instrumentos poderosos; a estratégia de evolução contínua, no entanto, ainda é responsabilidade de arquitetos, times de produto e organizações.

Referências

[1] Kholoosi, M.M., Le, T.H.M. and Babar, M.A. (2025) “Software Vulnerability Management in the Era of Artificial Intelligence: An Industry Perspective,” Proceedings of 2026 IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE ’26), 1.

  • Link: https://arxiv.org/abs/2512.18261v2
  • Por que ler: Visão ampla de como IA está sendo usada para detecção, priorização e correção de vulnerabilidades, incluindo desafios de confiança e necessidade de human-in-the-loop.

[2] Netflix Technology Blog, "Rebuilding Netflix Video Processing Pipeline with Microservices," 2024.

[3] Alekhya Challa. (2024). “Self-Healing CI/CD Pipelines with Feedback-Loop Automation: Building Fault-Tolerant CI/CD Systems Using Anomaly Detection and Automated Rollback Logic”. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 12(23s), 3217 –.

[4] Tian, T., Chen, X., Liu, Z., Huang , Z., & Tang, Y. (2024). “Enhancing Organizational Performance: Harnessing AI and NLP for User Feedback Analysis in Product Development”. Innovations in Applied Engineering and Technology, 3(1), 1–15.

[5] Alin Dobra, "How Netflix Achieves 4000+ Daily Deployments Without Breaking Things," Bunnyshell, 2021.

[6] V. Tommi, "Mastering Microservices: Lessons from Netflix's Journey on AWS," dev.to, 2025.

[7] Abbas Javan Jafari, Diego Elias Costa, Emad Shihab, and Rabe Abdalkareem. 2023. “Dependency Update Strategies and Package Characteristics”. ACM Trans. Softw. Eng. Methodol. 32, 6, Article 149 (November 2023), 29 pages.

  • Link: https://doi.org/10.1145/3603110
  • Por que ler: Estudo empírico com mais de 112k pacotes npm, mostrando como características de pacotes influenciam estratégias de atualização.

[8] Mens, T. and Decan, A. (2024) “An Overview and Catalogue of Dependency Challenges in Open Source Software Package Registries,” CEUR Workshop Proceedings, 3941, pp. 160–176.

  • Link: https://arxiv.org/abs/2409.18884v1
  • Por que ler: Discute desafios de atualização de dependências, incluindo frequência, breaking changes e impacto em projetos.

[9] P. Talele and R. Phalnikar, "Classification and Prioritisation of Software Requirements using Machine Learning – A Systematic Review," 2021 11th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence), Noida, India, 2021, pp. 912-918, doi: 10.1109/Confluence51648.2021.9377190.

[10] Liping Zhao, Waad Alhoshan, Alessio Ferrari, Keletso J. Letsholo, Muideen A. Ajagbe, Erol-Valeriu Chioasca, and Riza T. Batista-Navarro. 2021. “Natural Language Processing for Requirements Engineering: A Systematic Mapping Study”. ACM Comput. Surv. 54, 3, Article 55 (April 2022), 41 pages.

  • Link: https://doi.org/10.1145/3444689
  • Por que ler: Síntese abrangente de usos de NLP em engenharia de requisitos, incluindo extração e priorização a partir de texto.

[11] GitHub, "Dependabot Documentation," 2025.

  • Link: https://github.com/dependabot
  • Por que ler: Documentação oficial e exemplos de uso do Dependabot para automação de atualizações de dependências.

[12] Renovate, "Upgrade Best Practices," Renovate Docs, 2025.

[13] R. Gómez, "Automating Dependency Updates with Renovate Bot (for Any Language)," 2025.

[14] Anders, M. (2023) “Relating User Feedback and Existing Requirements,” in CEUR Workshop Proceedings.

[15] Arabat, A., Sayagh, M. and Hassine, J. (2025) “An ML-based Approach to Predicting Software Change Dependencies: Insights from an Empirical Study on OpenStack.”

[16] Gröpler, R. et al. (2025) “The Future of Generative AI in Software Engineering: A Vision From Industry and Academia in the European Genius Project,” in 2025 2nd IEEE/ACM International Conference on AI-powered Software (AIware). IEEE, pp. 170–181.

[17] Biweekly Engineering, "High Availability Best Practices at Netflix - Biweekly Engineering - Episode 21, How Netflix ensures high availability at scale - PayPal's scalable Kafka platform," Biweekly Engineering, 2023.

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