Revisão de código IA — audite e publique código de sites gerados por IA com confiança!

Revisar código de site gerado por IA não é uma verificação — são cinco, e o gerador pode passar numa e falhar nas demais. Percorra-as em ordem:

• Semântica — verdadeiros <header>, <nav>, <main> e <section> com uma hierarquia de títulos única e ordenada, não uma pilha de <div>s. É isso que leitores de tela e crawlers de busca leem.
• Acessibilidade — toda imagem tem texto alternativo significativo, campos de formulário têm rótulos associados, elementos interativos são acessíveis pelo teclado, e o texto atende ao contraste WCAG AA.
• Responsividade — flexbox e grid com breakpoints, não larguras fixas em pixels; áreas de toque continuam utilizáveis em telas de 375px.
• Performance — nenhum CSS não utilizado, imagens com width, height e loading="lazy", e nada que bloqueie a renderização acima da dobra.
• SEO e metadados — um <title> real, uma meta description, tags Open Graph e um link canônico.

Uma revisão que para em "parece certo no navegador" ignora completamente quatro dessas cinco categorias.

A maioria das pessoas que publica sites gerados por IA são fundadores solo, profissionais de marketing ou desenvolvedores júnior — não engenheiros staff. Ainda assim, dá para fazer uma revisão confiável:

1. Peça à IA para revisar sua própria saída — cole o código de volta com "liste todos os problemas de acessibilidade e semântica nesta marcação". Ela é muito melhor em criticar código existente do que você imaginaria, e explica cada correção em linguagem simples.
2. Execute as ferramentas automáticas gratuitas — Lighthouse (integrado ao Chrome DevTools), o verificador de acessibilidade WAVE e o validador HTML do W3C revelam cada um uma categoria de defeitos gratuitamente, sem necessidade de conta.
3. Leia o HTML exportado do início ao fim uma vez — não é necessário entender cada linha, mas você vai perceber um <h1> ausente, uma parede de estilos inline ou uma imagem sem atributo alt.

O objetivo não é a perfeição; é capturar o punhado de problemas que prejudicam usuários reais e o posicionamento nas buscas antes de você publicar.

Frontends gerados falham de formas previsíveis. Conhecer os suspeitos habituais torna a revisão rápida:

• Sopa de divs — layout construído inteiramente com <div>s aninhadas sem landmarks, então tecnologias assistivas e crawlers enxergam um bloco único e indiferenciado.
• Lacunas nos títulos — pular de <h1> direto para <h4>, ou vários <h1>s numa única página, o que quebra a estrutura do documento e o SEO.
• Texto alternativo vazio ou duplicado — imagens decorativas e significativas tratadas da mesma forma, ou atributos alt deixados em branco.
• Estilos inline por toda parte — cores e larguras fixas codificadas diretamente nos elementos em vez de CSS reutilizável, o que é insustentável e muitas vezes não responsivo.
• Metadados ausentes — sem meta description, sem tags Open Graph, sem canônico, fazendo a página ser compartilhada e indexada mal.

Partir de um construtor que gera marcação semântica por padrão significa que a revisão confirma qualidade em vez de organizar uma bagunça. Quando você só precisa inspecionar uma seção, um editor de HTML com IA permite revisá-la e corrigi-la isoladamente.

Estes cenários compostos refletem as formas mais comuns de revisar código de sites gerados por IA — trate-os como modelos de partida, não como depoimentos de clientes:

• O fundador solo publicando um site de marketing. Não tem um engenheiro para recorrer. Gera a página, exporta o código-fonte, roda Lighthouse e WAVE, e cola o código de volta na IA para uma lista de acessibilidade — capturando texto alternativo ausente e uma ordem de títulos quebrada antes do lançamento, em vez de depois de uma reclamação de cliente.
• A agência revisando entregas para o cliente. Precisa que toda entrega passe por um padrão básico de qualidade. Usa a exportação semântica como base, revisa o diff no Git e corrige problemas sinalizados de contraste e metadados em linguagem simples — transformando uma auditoria manual completa numa rápida verificação por projeto.
• O desenvolvedor júnior aprendendo o ofício. Quer entender por que o código está certo, não apenas que ele funciona. Lê a marcação semântica exportada, pede à IA para explicar cada landmark e correção, e trata cada revisão como uma lição — criando o hábito de checar a11y e SEO em toda página.

Para feedback independente e atualizado sobre a plataforma, consulte Trustpilot, Capterra e G2 — e ordene por data: avaliações recentes do construtor com IA importam mais do que a média histórica.