Einblicke in AI Code Review, Multi-Agenten-Systeme und Entwicklerproduktivität
Lernen Sie diffrays neuesten Agenten kennen — SEO-Experte findet fehlende Meta-Tags, defektes OpenGraph, ungültige strukturierte Daten und mehr, bevor sie Ihren Rankings schaden. Jetzt ist jeder PR für die Suche optimiert.
diffray unterstützt jetzt Regeln, die den gesamten Pull Request analysieren — Commit-Nachrichten, PR-Beschreibungen, Umfang und Breaking Changes. Erzwingen Sie Team-Konventionen automatisch mit zwei neuen Tags: pr-level und git-history.
Wie strukturierte YAML-Regeln AI Code Review von inkonsistenten Vorschlägen in deterministische, vorhersagbare Ergebnisse transformieren. Erfahren Sie, warum Pattern Matching und Kontextkuratierung den Unterschied machen.
Vorstellung von diffrays 10 Kern-Review-Agenten - spezialisierte KI-Experten für Sicherheit, SEO, Performance, Bugs, Qualität, Architektur und mehr. Jeder Agent bringt tiefen Fokus auf seinen Bereich für gründliche Code Reviews.
Forschung beweist: Weniger, hochrelevante Dokumente übertreffen große Kontextdumps um 10-20%. Erfahren Sie, warum Modelle bei ~25k Tokens versagen und wie agentisches Retrieval 7x Verbesserungen gegenüber statischer Kontextinjektion erreicht.
Tiefe technische Analyse von AI Code Review Architekturen. Erfahren Sie, warum Ihr aktuelles Tool 67% der kritischen Sicherheitslücken übersieht und wie Multi-Agenten-Systeme 3x bessere Erkennungsraten erreichen.
Erfahren Sie, warum 78% der Entwickler KI-Code-Review-Feedback ignorieren und wie Multi-Agenten-Architektur das Rauschproblem löst.