Multi-Agent AI Code Review Que Funciona
Inteligência multi-agente. Não apenas um modelo tentando adivinhar.
Cole qualquer URL de PR do GitHub aqui
*Baseado em testes internos
Integrates with
Security & Compliance
Você Está Ignorando Seu Revisor de Código com IA?
Você não está sozinho. Veja o que os desenvolvedores nos contaram sobre ferramentas tradicionais de revisão com IA:
Muito Ruído
"18 comentários por PR. Leio talvez 2. A maioria são apenas detalhes de estilo que não me importo."
— Dev pleno, startup de 50 pessoas
Perde Problemas Reais
"Sugere renomear `e` para `error` mas perde completamente vulnerabilidades de injeção SQL. Sempre. Toda. Vez."
— Engenheiro sênior, fintech
Zero Contexto
"Sugere refatorar padrões que já decidimos contra há 3 meses. Não tem memória das nossas decisões."
— Tech lead, empresa Série B
O problema não é a IA.
O problema é IA de agente único.
Especulação vs Investigação
Veja como o diffray lida com um cenário real: uma mudança de assinatura de função no seu PR
Resposta da IA:
"Isso muda o tipo de retorno. Certifique-se de que os chamadores estejam atualizados."
Investigação do Agente:
1. Procurou por todos os usos de getUserData()
2. Encontrou 3 locais de chamada com incompatibilidade de tipos
3. Verificou cobertura de testes — 2 testes precisam de atualizações
4. Impacto: api/users.ts:47, hooks/useUser.ts:23
A diferença? Investigação, não especulação.
Como Começar
Veja como é fácil configurar o diffray e obter sua primeira revisão de código multi-agente

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Adicione o diffray à sua organização ou repositórios pessoais. Escolha quais repositórios habilitar — você tem controle total.

Configure Seu Repositório
Personalize as configurações de revisão, habilite agentes específicos e configure as diretrizes de codificação do seu time.

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Abra um pull request e veja a mágica acontecer. Receba feedback focado e acionável em minutos.
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
Como Funciona o Sistema Multi-Agente do diffray
Múltiplas etapas especializadas trabalhando juntas para encontrar o que realmente importa
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 |
Times Que Mudaram para o diffray
"Reduzimos o tempo de revisão de PR de 45 minutos para 12 minutos por semana. O time agora realmente confia no feedback da IA."
— Gerente de Engenharia, startup SaaS de 35 pessoas
"CodeRabbit estava nos dando mais de 20 comentários por PR. Ignorávamos a maioria. diffray nos dá 3-4 que são sempre certeiros."
— Tech Lead, fintech Série B
"A análise consciente da base de código é revolucionária. Pegou uma implementação duplicada que teria nos custado 2 dias."
— CTO, startup de IA (20 engenheiros)
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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