🔨 Projetos Práticos

Criar um script do zero é onde o CC mais brilha. O segredo está no prompt estruturado: descreva inputs, outputs, comportamentos esperados e peça os testes junto. Quanto mais específico, mais preciso o resultado.

Crie um script Python chamado csv_processor.py que:
1. Lê um arquivo CSV com colunas: nome, email, valor
2. Valida que todos os emails são válidos (regex RFC 5322 simplificado)
3. Converte a coluna valor de string para float
4. Soma todos os valores válidos
5. Gera um relatório em JSON com:
   - total de registros
   - registros válidos
   - registros inválidos (com motivo)
   - soma total dos valores
6. Salva o relatório em report.json

Inclua testes pytest para cada função pública.
Use type hints e docstrings Google Style.

A abordagem certa para refatoração é sempre analisar antes de mudar. Pedir ao CC para refatorar diretamente sem análise prévia pode resultar em mudanças que quebram dependências não óbvias.

CC é excelente para debugging porque reconhece padrões de erro de todas as linguagens. A chave é fornecer contexto máximo: erro completo, stack trace e código relevante. Quanto mais contexto, mais rápida a solução.

Estou recebendo este erro ao rodar app.py:

TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable
  File "database.py", line 45, in get_user
    return result['id']

O código relevante é:

def get_user(user_id: int):
    conn = get_connection()
    result = conn.execute(
        "SELECT id, name FROM users WHERE id = ?", (user_id,)
    ).fetchone()
    return result['id']  # linha 45

Já tentei: verificar se user_id é válido (é 1, existe no banco).

Por favor, identifique e corrija o problema.

CC é excepcional na geração de testes porque analisa o código e identifica edge cases que o desenvolvedor poderia ignorar. O resultado geralmente tem cobertura maior e mais abrangente do que o desenvolvedor escreveria manualmente.

Gere testes pytest para todas as
funções públicas de validators.py.
Cubra os casos de sucesso.

Gere testes pytest para validators.py:
- Casos de sucesso (input válido)
- Casos de falha (input inválido)
- Edge cases (string vazia, None,
  caracteres especiais, overflow)
- Use fixtures para dados comuns.
Alvo: 100% de cobertura.

# Para uma função validate_email(email: str) -> bool
# CC gera automaticamente:

class TestValidateEmail:
    def test_valid_email(self):
        assert validate_email("user@example.com") is True

    def test_valid_email_with_subdomain(self):
        assert validate_email("user@mail.example.com") is True

    def test_invalid_missing_at(self):
        assert validate_email("userexample.com") is False

    def test_invalid_missing_domain(self):
        assert validate_email("user@") is False

    def test_empty_string(self):  # edge case
        assert validate_email("") is False

    def test_none_input(self):  # edge case
        with pytest.raises(TypeError):
            validate_email(None)

CC pode documentar um projeto inteiro em minutos. Desde docstrings em todas as funções até um README completo — basta especificar o formato e o nível de detalhe desejado.

> Adicione docstrings no formato Google Style a todas as funções
  públicas de utils.py que ainda não têm documentação

> Crie um README.md para este projeto com seções:
  Descrição, Instalação, Uso com exemplos, Configuração,
  Estrutura do projeto, Como contribuir, Licença

> Adicione comentários explicando a lógica em process_data(),
  especialmente os algoritmos de filtragem e agregação

Refatorações que cruzam arquivos são as mais propensas a erros humanos. CC pode rastrear todas as referências e fazer as mudanças de forma consistente — renomeando funções em 10 arquivos sem perder nenhuma.