What makes diffray different from other AI code review tools?

diffray uses multi-agent intelligence instead of single-model AI. Multiple specialized agents work together - Security Agent, Performance Agent, Architecture Agent, and Consistency Agent - each expert in their domain. This coordinated approach reduces false positives by 87% and catches 3x more real bugs compared to traditional single-agent tools like GitHub Copilot or CodeRabbit.

How does multi-agent AI code review work?

Multi-agent AI code review deploys specialized agents that work in parallel, each focused on a specific domain: security vulnerabilities, performance bottlenecks, architectural patterns, and code consistency. Unlike single-model approaches that suffer from context dilution, each agent maintains deep expertise in its area. Research shows this approach improves bug detection by 3x while reducing noise.

Is diffray free for open source projects?

Yes, diffray is completely free forever for open source projects. We support the open source community with full access to our multi-agent code review platform, including all specialized agents, unlimited reviews, and priority support.

What programming languages does diffray support?

diffray supports all major programming languages including TypeScript, JavaScript, Python, Go, Rust, Java, C#, Ruby, PHP, and more. The multi-agent system is language-agnostic and adapts its analysis to language-specific patterns and best practices.

How does diffray integrate with GitHub?

diffray integrates seamlessly with GitHub through a GitHub App. Once installed, it automatically reviews every pull request, posting actionable comments directly on the PR. Setup takes less than 2 minutes with no configuration required. Enterprise teams can also use diffray CLI for local reviews before pushing code.

What is the difference between diffray and CodeRabbit or GitHub Copilot?

While CodeRabbit and GitHub Copilot use single-model AI that can hallucinate and produce false positives, diffray employs multi-agent intelligence where specialized agents cross-validate findings. This results in 87% fewer false positives. Additionally, diffray provides full codebase awareness, custom rule support, and agent memory that learns from your team's patterns.

Can diffray detect security vulnerabilities?

Yes, diffray's Security Agent is specifically trained to detect OWASP Top 10 vulnerabilities, injection attacks, authentication flaws, and sensitive data exposure. It analyzes code in context of your entire codebase, reducing false positives while catching real security issues that static analysis tools miss.

How much does diffray reduce code review time?

According to our customer data, teams using diffray reduce PR review time by 73% on average - from 45 minutes to 12 minutes per week. This is because diffray's multi-agent system produces 87% fewer false positives, so developers spend time on real issues instead of filtering noise.

What is the developer action rate on diffray comments?

diffray achieves a 98% developer action rate on its comments, compared to industry average of 15-20% for traditional AI code review tools. This high engagement is due to our multi-agent approach that eliminates noise and surfaces only actionable findings with confidence scores.

How does diffray handle duplicate comments?

diffray guarantees zero duplicate comments through its intelligent deduplication system. Unlike single-agent tools that often flag the same issue multiple times across a PR, diffray's agents coordinate to consolidate findings and present each issue exactly once with full context.

Does diffray store my code?

No, diffray never stores your source code. Code is processed in memory during the review and immediately discarded. We are SOC 2 compliant and your code is never used for AI training. Enterprise customers can also use our on-premise deployment option for complete data sovereignty.

How does diffray compare to GitHub Copilot code review?

While GitHub Copilot uses a single AI model for code review, diffray employs specialized multi-agent intelligence. Research shows multi-agent systems catch 3x more real bugs while producing 87% fewer false positives. diffray also provides full codebase awareness, custom rules, and agent memory - features not available in Copilot's code review.

Warum brauche ich eine spezielle Überprüfung für Auftragnehmer-Code?

Auftragnehmer arbeiten oft mit weniger Kontext über Ihre Codebasis, Architekturentscheidungen und Team-Konventionen. diffray stellt sicher, dass ihr Code Ihre Standards erfüllt und richtig integriert — es erkennt Probleme, bevor sie zu technischen Schulden werden.

Kann diffray unsere internen Coding-Standards auf externen Code anwenden?

Ja. Ihr Playbook und benutzerdefinierte Regeln gelten für alle PRs gleichermaßen. Auftragnehmer erhalten das gleiche Feedback wie Ihr internes Team und lernen Ihre Muster und Konventionen durch den Review-Prozess.

Wie hilft es bei Sicherheitsbedenken bei externem Code?

Der Security-Agent untersucht allen Code auf Schwachstellen, achtet aber besonders auf Muster, die häufig in ausgelagertem Code vorkommen — hartcodierte Anmeldedaten, unsichere Abhängigkeiten und Authentifizierungsumgehungen.

Reduziert es die Belastung interner Reviewer?

Erheblich. KI übernimmt die routinemäßigen Qualitätsprüfungen, sodass Ihr internes Team nur Architekturentscheidungen und Geschäftslogik überprüfen muss — nicht Formatierung und grundlegende Sicherheitsprobleme.

Für Teams, die mit Auftragnehmern arbeiten

Externem Code Vertrauen
Ohne Blindes Vertrauen

Auftragnehmer helfen Ihnen schneller zu liefern. Aber ihr Code braucht Aufsicht. diffray stellt sicher, dass externer Code Ihre Standards erfüllt, ohne Ihr Team in Reviews zu ertränken.

Kostenlos Testen

Das Auftragnehmer-Paradoxon

Sie heuern sie an, um Zeit zu sparen. Ihren Code zu reviewen kostet Zeit.

Weniger Kontext

Auftragnehmer kennen Ihre Geschichte, Ihre Architekturentscheidungen oder Ihre ungeschriebenen Regeln nicht.

Andere Standards

Sie bringen Patterns aus anderen Projekten mit. Manchmal gut, manchmal inkompatibel mit Ihren.

Sicherheits-Blindspots

Externer Code braucht extra Prüfung. Hardcodierte Credentials, unsichere Patterns, Backdoors.

Review-Overhead

Ihr Team verbringt mehr Zeit mit dem Review von Auftragnehmer-Code als mit eigenem Code schreiben.

Qualitätskontrolle Ohne Mikromanagement

AI erledigt die Checkliste. Sie kümmern sich um die Strategie.

Ihre Standards Durchsetzen

Auftragnehmer bekommen dasselbe Feedback wie Ihr Team. Sie lernen Ihre Patterns durch den Review-Prozess.

"Dieses Projekt verwendet Dependency Injection. Siehe AuthService für das Pattern."

Sicherheits-Screening

Extra Prüfung für häufige Auftragnehmer-Sicherheitsprobleme — hardcodierte Werte, unsichere Dependencies, Auth-Bypasses.

"Hardcodierter API-Key erkannt. Verwenden Sie Umgebungsvariablen gemäß Sicherheitsrichtlinie."

Architektur-Alignment

Erkennen, wenn externer Code nicht zu Ihrer Architektur passt. Versehentliche technische Schulden verhindern.

"Dies erstellt direkten DB-Zugriff. Wir nutzen Repository Pattern — siehe /docs/architecture.md"

Review-Aufwand Reduzieren

AI erledigt die Checkliste. Ihr Team konzentriert sich auf Business-Logik und Integrationsfragen.

Vorgefilterte PRs: Formatierung, Sicherheitsbasics, Konventionen bereits geprüft

Klare Qualitäts-Gates

AI + Mensch = Vollständige Abdeckung

Code-Stil & FormatierungAutomatisiert

Sicherheitslücken-ScanAutomatisiert

Architektur-ComplianceAutomatisiert

Dependency-ReviewAutomatisiert

Business-Logik-ReviewMenschlich

Integrations-VerifizierungMenschlich

FAQ

Mit Vertrauen Skalieren

Nutzen Sie Auftragnehmer, um schnell zu sein. Nutzen Sie diffray, um sicher zu bleiben.