Multi-Agent AI Code Review qui fonctionne
Intelligence multi-agents. Pas de devinettes par modèle unique.
Collez n'importe quelle URL de PR GitHub ici
*Basé sur des tests internes
Integrates with
Security & Compliance
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 :
Trop de bruit
"18 commentaires par PR. J'en lis peut-être 2. La plupart ne sont que des détails de style qui ne m'intéressent pas."
— Développeur intermédiaire, startup de 50 personnes
Rate les vrais problèmes
"Il suggère de renommer `e` en `error` mais rate complètement les vulnérabilités d'injection SQL. À chaque fois."
— Ingénieur senior, fintech
Zéro contexte
"Suggère des refactorisations que nous avons déjà rejetées il y a 3 mois. N'a aucune mémoire de nos décisions."
— Lead technique, entreprise série B
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.
Real Issues. Real PRs.
Not mock examples — actual findings from production code reviews
Understands Your Project Context
Detected moment-timezone being added when the project already uses dayjs. A linter can't catch this — it requires understanding the existing codebase.
Finds Concurrency Issues
Concurrent requests can read stale data and overwrite each other. Suggests Prisma transactions with optimistic locking.
Finds Duplicate Utilities
New formatMoney function duplicates existing formatPrice utility. Suggests reusing what's already there.
Prevents Type Drift
CalPromotionData type defined in both API and component files. Risking type drift as code evolves.
Real findings from cal.com open-source code reviews
Comment fonctionne le système multi-agents de diffray
Plusieurs étapes spécialisées travaillent ensemble pour trouver ce qui compte vraiment
PR Event
Analysis
Specialized Agents
Dedup
Review
PR Event
Context Analysis
Specialized Agents
Deduplication
Final Review
How diffray compares
See why teams switch to multi-agent AI
| Feature | diffray | CodeRabbit | GitHub Copilot | SonarQube |
|---|---|---|---|---|
| Pricing | $9/dev/mo | $15/dev/mo | $19/user/mo | $150+/year |
| Multi-Agent AI | ||||
| False Positive Rate | 87% fewer | High | High | Very High |
| Developer Action Rate | 98% | ~20% | ~15% | ~15% |
| Full Codebase Awareness | ||||
| Custom Rules | ||||
| Zero Duplicate Comments | ||||
| Free for Open Source | Limited | Community |
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)
Simple, transparent pricing
Pay per developer. Unlimited reviews.
Solo
1 developer
Team
3-10 devs
Growth
11-25 devs
Scale
26-50 devs
Enterprise
50+ devs
Built on Proven Research
Our multi-agent approach is grounded in peer-reviewed research from leading institutions
"Multi-agent systems can boost visibility by up to 40% in generative engine responses through coordinated intelligence and cross-validation."
"By 2026, traditional search engine volume will decrease by 25% as AI-powered answers increasingly become the primary way users interact with information."
"Code review is the single most effective technique for finding defects, with an average effectiveness of 60% compared to 25% for unit testing alone."
Fewer false positives with multi-agent review
vs. single-agent tools
More real bugs detected
cross-validation effect
Developer action rate
vs. 15-20% industry avg
Review completion time
parallel agent processing
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