AI Code Review, das wirklich denkt™
Multi-Agenten-Intelligenz. Kein Ein-Modell-Raten.
Während andere Tools eine einzelne KI starten und auf das Beste hoffen, setzt diffray ein koordiniertes Team spezialisierter Agenten ein.
Echtzeit-Feedback
Ihr Code-Stil
Eigene Regeln für Ihr Team
*Basierend auf internen Tests
Ignorieren Sie Ihren AI Code Reviewer?
Sie sind nicht allein. Das haben uns Entwickler über traditionelle AI-Review-Tools erzählt:
Das Problem ist nicht KI.
Das Problem ist Einzelagenten-KI.
Spekulation vs. Investigation
Sehen Sie, wie diffray ein reales Szenario behandelt: eine Änderung der Funktionssignatur in Ihrem PR
KI-Antwort:
"Dies ändert den Rückgabetyp. Stellen Sie sicher, dass Aufrufer aktualisiert werden."
Agenten-Investigation:
1. Suche nach allen Verwendungen von getUserData()
2. Gefunden: 3 Aufrufstellen mit Typ-Diskrepanzen
3. Testabdeckung geprüft — 2 Tests müssen aktualisiert werden
4. Auswirkung: api/users.ts:47, hooks/useUser.ts:23
Der Unterschied? Investigation, keine Spekulation.
So starten Sie
Sehen Sie, wie einfach es ist, diffray einzurichten und Ihr erstes Multi-Agenten Code Review zu erhalten
Mit GitHub anmelden
Verbinden Sie Ihr GitHub-Konto mit einem Klick. Keine komplexe Einrichtung — einfach autorisieren und los geht's.
GitHub App installieren
Fügen Sie diffray zu Ihrer Organisation oder persönlichen Repositories hinzu. Wählen Sie, welche Repos aktiviert werden — Sie haben die volle Kontrolle.
Repository konfigurieren
Passen Sie Review-Einstellungen an, aktivieren Sie bestimmte Agenten und richten Sie die Coding-Richtlinien Ihres Teams ein.
Intelligente Reviews erhalten
Öffnen Sie einen Pull Request und erleben Sie die Magie. Erhalten Sie fokussiertes, umsetzbares Feedback innerhalb von Minuten.
Echte Issues. Echte PRs.
Keine Mock-Beispiele — tatsächliche Erkenntnisse aus Produktions-Code-Reviews
Versteht Ihren Projektkontext
Erkennt, dass moment-timezone hinzugefügt wird, obwohl das Projekt bereits dayjs verwendet. Ein Linter kann das nicht erkennen — es erfordert Verständnis der bestehenden Codebase.
Findet Datenkonsistenz-Bugs
Fand Stripe- und Datenbank-Updates, die nicht atomar sind. Wenn eines fehlschlägt, werden Zahlungsdaten inkonsistent. Kritisch für Fintech-Zuverlässigkeit.
Findet Nebenläufigkeitsprobleme
Parallele Anfragen können veraltete Daten lesen und sich gegenseitig überschreiben. Schlägt Prisma-Transaktionen mit optimistischem Locking vor.
Entdeckt bedeutungslose Tests
Fand Tests, die existieren, aber die Komponente nicht wirklich testen. Die Testdatei sieht vollständig aus, aber die Assertions sind leer.
Echte Erkenntnisse aus cal.com Open-Source Code Reviews
So funktioniert diffrays Multi-Agenten-System
Mehrere spezialisierte Phasen arbeiten zusammen, um zu finden, was wirklich wichtig ist
Einzelagenten-Ansatz
Koordinierte Intelligenz
Teams, die zu diffray gewechselt sind
"Wir haben die PR-Review-Zeit von 45 Minuten auf 12 Minuten pro Woche reduziert. Das Team vertraut jetzt tatsächlich dem KI-Feedback."
— Engineering Manager, 35-Personen SaaS-Startup
"CodeRabbit gab uns 20+ Kommentare pro PR. Die meisten haben wir ignoriert. diffray gibt uns 3-4, die immer punktgenau sind."
— Tech Lead, Series B Fintech
"Die codebase-bewusste Analyse ist ein Gamechanger. Sie hat eine doppelte Implementierung erkannt, die uns 2 Tage gekostet hätte."
— CTO, AI-Startup (20 Ingenieure)
Hören Sie auf, AI Code Reviews zu ignorieren
Testen Sie diffray 14 Tage kostenlos. Keine Kreditkarte. Einrichtung in wenigen Klicks.