Revue de code IA qui réfléchit vraiment™
Intelligence multi-agents. Pas de devinettes par modèle unique.
Alors que d'autres outils lancent une IA unique en espérant le meilleur, diffray déploie une équipe coordonnée d'agents spécialisés.
Comprend toute votre base de code
Pas de détails de style
Transformez vos standards d'ingénierie en règles
*Basé sur des tests internes
Ignorez-vous votre réviseur de code IA ?
Vous n'êtes pas seul. Voici ce que les développeurs nous ont dit sur les outils traditionnels de revue IA :
Le problème n'est pas l'IA.
Le problème est l'IA mono-agent.
Spéculation vs Investigation
Voyez comment diffray gère un scénario réel : un changement de signature de fonction dans votre PR
Réponse IA :
"Cela change le type de retour. Assurez-vous que les appelants sont mis à jour."
Investigation agent :
1. Recherche de toutes les utilisations de getUserData()
2. Trouvé 3 sites d'appel avec des incompatibilités de types
3. Vérification de la couverture de tests — 2 tests nécessitent des mises à jour
4. Impact : api/users.ts:47, hooks/useUser.ts:23
La différence ? Investigation, pas spéculation.
Comment démarrer
Découvrez à quel point il est facile de configurer diffray et d'obtenir votre première revue de code multi-agents
Connectez-vous avec GitHub
Connectez votre compte GitHub en un clic. Aucune configuration complexe requise — autorisez simplement et vous êtes prêt.
Installez l'application GitHub
Ajoutez diffray à votre organisation ou à vos dépôts personnels. Choisissez les dépôts à activer — vous gardez le contrôle total.
Configurez votre dépôt
Personnalisez les paramètres de revue, activez des agents spécifiques et définissez les directives de codage de votre équipe.
Recevez des revues intelligentes
Ouvrez une pull request et regardez la magie opérer. Recevez des retours ciblés et exploitables en quelques minutes.
Vrais problèmes. Vraies PRs.
Pas d'exemples fictifs — des découvertes réelles de revues de code en production
Comprend le contexte de votre projet
A détecté l'ajout de moment-timezone alors que le projet utilise déjà dayjs. Un linter ne peut pas détecter cela — cela nécessite de comprendre la base de code existante.
Détecte les bugs de cohérence des données
A trouvé des mises à jour Stripe et de base de données qui ne sont pas atomiques. Si l'une échoue, les données de paiement deviennent incohérentes. Critique pour la fiabilité fintech.
Trouve les problèmes de concurrence
Les requêtes concurrentes peuvent lire des données périmées et s'écraser mutuellement. Suggère des transactions Prisma avec verrouillage optimiste.
Détecte les tests vides de sens
A trouvé des tests qui existent mais ne testent pas réellement le composant. Le fichier de test semble complet, mais les assertions sont vides.
Vraies découvertes de revues de code open-source cal.com
Comment fonctionne le système multi-agents de diffray
Plusieurs étapes spécialisées travaillent ensemble pour trouver ce qui compte vraiment
Approche mono-agent
Intelligence coordonnée
Équipes qui sont passées à diffray
"Nous avons réduit le temps de revue des PR de 45 minutes à 12 minutes par semaine. L'équipe fait vraiment confiance au retour IA maintenant."
— Manager ingénierie, startup SaaS de 35 personnes
"CodeRabbit nous donnait 20+ commentaires par PR. Nous en ignorions la plupart. diffray nous en donne 3-4 qui sont toujours pertinents."
— Lead technique, fintech série B
"L'analyse contextuelle de la base de code change la donne. Elle a détecté une implémentation dupliquée qui nous aurait coûté 2 jours."
— CTO, startup IA (20 ingénieurs)
Arrêtez d'ignorer les revues de code IA
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