# Qualidade do Código do GitHub

GitHub Code Quality identifica problemas de qualidade antes da mesclagem, oferece correções em linha da plataforma Copilot com um único clique e verifica a cobertura de código.

GitHub Code Quality analisa o código em busca de problemas de qualidade e cobertura e oferece correções da plataforma Copilot que você pode aplicar com um clique. Ele é executado em dois lugares:

* **Em solicitações pull**, as descobertas aparecem como comentários embutidos antes que o código seja mesclado. Se você carregar um relatório de cobertura XML de Cobertura, as métricas de cobertura mostrarão se uma alteração mantém ou reduz a cobertura. Você pode aplicar limites mínimos de qualidade e cobertura usando conjuntos de regras para bloquear pull requests que não atendam aos seus critérios, evitando o acúmulo de nova dívida de qualidade.
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            **Na ramificação padrão**, as verificações identificam a dívida de qualidade existente na base de código, com correções automáticas que você pode aplicar diretamente ou atribuir a agente de nuvem Copilot para resolvê-la em seu nome.
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A detecção combina regras determinísticas CodeQL para antipadrões conhecidos com análise de IA para problemas que estão fora dos conjuntos de regras existentes, incluindo idiomas ainda não cobertos por CodeQL consultas.

## Casos de uso

Veja como GitHub Code Quality funciona na prática.

Para desenvolvedores e equipes:

* **Um desenvolvedor abre uma solicitação de pull** que introduz um problema de confiabilidade ou de manutenção.
  Code Quality publica um comentário explicando o problema e oferece uma correção de um clique antes que o código seja mesclado. O desenvolvedor também vê um relatório de métricas de cobertura e pode informar rapidamente se a solicitação de pull melhora ou reduz a cobertura em comparação com o branch padrão.
* **Uma equipe passa a usar assistentes de programação com IA** e precisa ter a garantia de que o código gerado atende ao mesmo padrão que o código escrito manualmente. A análise da plataforma IA identifica problemas para os quais as consultas baseadas em regra não foram escritas, e as regras CodeQL cobrem antipadrões bem definidos.
* **Uma equipe herda uma grande base de código** com anos de dívida de qualidade acumulada.               Code Quality examina a ramificação padrão, revela os resultados com correções automáticas em um painel, e a equipe atribui o trabalho de correção a agente de nuvem Copilot para abrir automaticamente pull requests de correção.

Para administradores e clientes potenciais:

* **Um líder de engenharia define limites de cobertura e qualidade usando conjuntos** de regras. Pull requests que não atendam aos critérios são impedidas de se mesclar, logo, nenhuma nova dívida de qualidade ou cobertura se acumula.
* **Um administrador precisa de visibilidade entre repositórios** para auditorias ou relatórios de conformidade.               Code Quality gera relatórios por meio da visão geral de segurança com ferramentas de segurança, de maneira que eles possam ver a postura de qualidade em toda a organização de uma só vez, identificar quais repositórios precisam de atenção e acompanhar métricas de melhoria usando controles e políticas de auditoria padrão GitHub.

## Disponibilidade e cobrança

Os custos de uso são determinados por:

* Um valor de licença por estação com base em committers ativos.
* Detecções da plataforma IA e correções automáticas da plataforma Copilot, que consomem GitHub AI Credits (nenhuma licença Copilot necessária).
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            GitHub Actions minutos para exames determinísticos CodeQL, se você não usar executores auto-hospedados.
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Recursos opcionais, como delegar a Copilot o trabalho de remediação da qualidade do código, exigem uma licença Copilot.

Para obter mais informações, consulte [GitHub Code Quality Faturamento](/pt/enterprise-cloud@latest/billing/concepts/product-billing/github-code-quality).

## Idiomas com suporte

Code Quality executa a análise baseada em regras dos seguintes idiomas usando CodeQL:

* C#
* Go
* Java
* JavaScript
* Python
* Ruby
* TypeScript

Ele também realiza análises da plataforma IA em pull requests e no código alterado recentemente no repositório, inclusive linguagens além das compatíveis com consultas baseadas em regras.

## Próximas Etapas 

* **Para sua empresa:** Verifique se os repositórios em sua empresa podem habilitar Code Quality. Consulte [Permitindo o uso de GitHub Code Quality na sua empresa](/pt/enterprise-cloud@latest/code-security/how-tos/secure-at-scale/configure-enterprise-security/configure-specific-tools/allow-github-code-quality-in-enterprise?utm_campaign=code-quality-ga-july-2026\&utm_medium=docs\&utm_source=docs-cq-intro-enable-cq-enterprise).
* \*\*Para seu repositório ou organização:\*\*Code Quality Ative para começar a gerar resultados. Consulte [Habilitando o GitHub Code Quality](/pt/enterprise-cloud@latest/code-security/how-tos/maintain-quality-code/enable-code-quality?utm_campaign=code-quality-ga-july-2026\&utm_medium=docs\&utm_source=docs-cq-intro-enable-cq-repo).
* **Em sua solicitação de pull:** Saiba como corrigir as descobertas de qualidade do código em sua solicitação de pull. Consulte [Impedindo que problemas de qualidade de código atinjam seu branch padrão](/pt/enterprise-cloud@latest/code-security/tutorials/improve-code-quality/catch-issues-before-merge?utm_campaign=code-quality-ga-july-2026\&utm_medium=docs\&utm_source=docs-cq-intro-fix-on-pr).