Requisitos para Especificações Técnicas

Solicitações de produto chegam como histórias de usuário; engenheiros entregam especificações técnicas - formas de API, modelos de dados, modos de falha e planos de implantação. Uma boa tradução evita "construir o botão" sem conhecer as regras de faturamento, idempotência ou os limites do serviço Python.

Receita

Cartão de receita de referência rápida - pronto para copiar e colar.

# Especificação técnica: <funcionalidade>
 
## Problema / resultado do usuário
## Escopo (dentro) / Não-metas (fora)
## Esboço da API (caminhos OpenAPI ou eventos)
## Mudanças no modelo de dados (tabelas, migrações expandem-contraem)
## Modos de falha e retentativas
## Observabilidade (logs, métricas, alertas)
## Implantação (flag, canary) e rollback
## Testes de aceitação (Dado/Quando/Então)
## Perguntas em aberto e spikes

Quando usar isso:

• Pontos de história excedem um sprint
• Impacto entre serviços ou esquemas
• PM pede data antes que a engenharia entenda a forma
• Toca em conformidade ou segurança

Exemplo de Trabalho

# Especificação técnica: Exportar faturas como PDF
 
## Problema
Usuários de finanças precisam de exportação em massa de faturas em PDF (até 500/requisição).
 
## Não-metas
- Entrega por e-mail (épico separado)
- Marca personalizada por tenant (fase 2)
 
## API
`POST /v1/invoices/export` → 202 + `job_id`
`GET /v1/jobs/{id}` → status + URL S3 quando pronto
 
## Dados
Ler `invoices` + 

# Esboço de modelos Pydantic que revisores validam antecipadamente
from pydantic import BaseModel
 
 
class ExportRequest(BaseModel):
    invoice_ids: list[str]
    max_count: int = 500
 
 
class JobStatus(BaseModel):
    job_id: str
    state: str

O que isso demonstra:

• Resultado do usuário declarado sem prescrever soluções apenas de UI
• Padrão de job assíncrono escolhido explicitamente para a stack Python
• Modos de falha e critérios de aceitação são testáveis
• Modelos em formato OpenAPI alinham PM e engenharia antecipadamente

Análise Profunda

Como Funciona

• Perguntas de descoberta - Quem, frequência, conformidade, volume de pico, tolerância a falhas.
• Fatia vertical - Caminho end-to-end fino antes de polir casos extremos.
• Contrato primeiro - Modelos Pydantic ou OpenAPI antes da implementação profunda.
• Disciplina de migração - Expandir-contrair chamado na especificação, não surpresa no PR.
• Revisão com PM - Percorrer testes de aceitação; ajustar escopo antes do commit do sprint.

Checklist de Qualidade da Especificação

Notas Python

# Stub de teste de aceitação da especificação
def test_export_job_returns_download_url(client, invoice_factory):
    ids = [invoice_factory().id for _ in range(3)]
    r = client.post("/v1/invoices/export", json={"invoice_ids": ids})
    assert r.status_code == 202

Armadilhas

• Especificação após o início do código - Retrabalho e culpa. Correção: Sem commit de sprint sem especificação revisada para trabalho médio+.
• Aceitação vaga - "Rápido" ou "escalável". Correção: Números: p95, máx. de linhas, códigos de erro.
• Ignorar nível do worker - Especificação de API sem história de fila. Correção: Seção de tarefa Celery obrigatória para trabalho assíncrono.
• Conformidade oculta - PII em logs PDF descoberto tarde. Correção: Classificação de dados no cabeçalho da especificação.
• Uma especificação gigante - Nunca é entregue. Correção: Não-metas da Fase 1 explícitas; stub de ticket para Fase 2.

Alternativas

FAQs

Relacionados

• Estimativa e Risco - dimensionar após a especificação
• Contribuições para o Roadmap - alimentar o planejamento
• Executando Revisões de Design - grandes mudanças
• BDD & Gherkin - formato de aceitação
• Modelos Pydantic - modelagem de contrato

Versões da Stack: Esta página foi escrita para Python 3.14.0 (estável 3.14, manutenção 3.13), FastAPI 0.115+, Django 5.2, Flask 3.1, Pydantic 2, PyTorch 2.6+, pandas 2.2+, Polars 1.x, ruff 0.9+, e uv 0.6+.