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A cada mudança da IA, um teste confere tudo de novo

Quando o app cresce e muda toda semana, revisar uma vez não basta: o que foi fechado hoje pode abrir na próxima versão, e uma função que funcionava pode parar. Os testes automáticos conferem cada função a cada mudança, antes de ir pro ar.

O tamanho do problema

38%

do código gerado pelos modelos de IA ainda reprova no teste de segurança, mesmo na edição mais recente do estudo. Nos piores modelos, metade.

Fonte: Veracode, out/2026
76 dias

foi o tempo em que uma conta grátis do Lovable conseguia ler código e dados de projetos de outros usuários, antes da correção.

Fonte: Lovable, abr/2026
16%

de 1.072 apps feitos com IA tinham uma falha crítica, do tipo que dá acesso a dados de outros usuários.

Fonte: Symbiotic Security, jun/2026

O que já aconteceu

2026

Uma conta lendo o projeto das outras

Na própria plataforma Lovable, cinco pedidos feitos com uma conta grátis bastavam pra ler o código, as conversas e as credenciais de projetos de outros usuários. A empresa admitiu que uma mudança reabriu um acesso que já tinha sido fechado.

Fonte: The Register
2026

16 falhas num app em destaque

O app de educação da vitrine do Lovable, com mais de 100 mil visualizações, tinha 16 falhas, 6 críticas. O aviso ao suporte foi fechado sem resposta.

Fonte: The Next Web
2025

Gente de fora entrando como funcionário

Na Base44, a falha permitia que qualquer pessoa entrasse em apps internos de empresas como se fosse um usuário autorizado, sem passar pelo login da empresa.

Fonte: Wiz Research

Cada função testada a cada mudança

  • Tudo o que o Completo cobre.
  • Um teste automático para cada função do app: confere que ela funciona e que só quem pode consegue usar.
  • Os testes rodam sozinhos no GitHub a cada mudança e barram a versão com falha antes de ir pro ar.
  • Cada tipo de usuário testado contra os outros: cliente, funcionário, administrador, parceiro.
  • Regras de segurança escritas nas instruções da IA, pra ela parar de repetir o mesmo erro.
  • Um laudo pra mostrar a investidor ou a cliente grande.

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