Multi-Agent AI Code Review Que Funciona

Inteligência multi-agente. Não apenas um modelo tentando adivinhar.

Cole qualquer URL de PR do GitHub aqui

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Grátis para código abertoConfigure em poucos cliquesSem cartão de crédito
87%
Menos Falsos Positivos
3x
Mais Bugs Reais Encontrados
98%
Taxa de Ação dos Desenvolvedores
Zero
Comentários Duplicados

*Baseado em testes internos

Security & Compliance

SOC 2 Infrastructure
GDPR Ready
Code Never Stored

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

LLM Único

Resposta da IA:

"Isso muda o tipo de retorno. Certifique-se de que os chamadores estejam atualizados."

Conselho genérico
Sem localizações específicas
Deixa o trabalho para você
Agente diffray

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

Caminhos de arquivo concretos e números de linha
Verificado contra a base de código real
Descobertas acionáveis que você pode corrigir agora

A diferença? Investigação, não especulação.

Como Começar

Veja como é fácil configurar o diffray e obter sua primeira revisão de código multi-agente

Entre com GitHub
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Entre com GitHub

Conecte sua conta do GitHub com um clique. Sem configuração complexa necessária — apenas autorize e está pronto para começar.

Instale o App do GitHub
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Instale o App do GitHub

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

Configure Seu Repositório
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Configure Seu Repositório

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

Receba Revisões Inteligentes
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Receba Revisões Inteligentes

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

diffray detecting duplicate library - moment-timezone when dayjs already exists

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.

diffray detecting race condition in concurrent promo code application

Finds Concurrency Issues

Concurrent requests can read stale data and overwrite each other. Suggests Prisma transactions with optimistic locking.

diffray detecting duplicate formatMoney function

Finds Duplicate Utilities

New formatMoney function duplicates existing formatPrice utility. Suggests reusing what's already there.

diffray detecting duplicate type definition across files

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

Context Analysis

Specialized Agents

Security
Performance
Bugs
Quality

Deduplication

Final Review

Agentes especializados para cada domínio
Seleção dinâmica de diretrizes
Aprende os padrões do seu time
Deduplicação de problemas
Consciência completa da base de código
Pontuação de confiança filtra ruído
Resultado: 3 comentários, 3 corrigidos

How diffray compares

See why teams switch to multi-agent AI

FeaturediffrayCodeRabbitGitHub CopilotSonarQube
Pricing$9/dev/mo$15/dev/mo$19/user/mo$150+/year
Multi-Agent AI
False Positive Rate87% fewerHighHighVery High
Developer Action Rate98%~20%~15%~15%
Full Codebase Awareness
Custom Rules
Zero Duplicate Comments
Free for Open SourceLimitedCommunity

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

$10/mo

1 developer

Most Popular

Team

$9/dev/mo

3-10 devs

Growth

$79/mo flat

11-25 devs

Scale

$149/mo flat

26-50 devs

Enterprise

Contact

50+ devs

All plans include:Unlimited reviewsAll AI agentsCustom rules14-day free trial
Free forever for open source
Research-Backed

Built on Proven Research

Our multi-agent approach is grounded in peer-reviewed research from leading institutions

40% improvement

"Multi-agent systems can boost visibility by up to 40% in generative engine responses through coordinated intelligence and cross-validation."

Princeton University & Georgia Tech

GEO: Generative Engine Optimization, 2024

View source
25% shift to AI

"By 2026, traditional search engine volume will decrease by 25% as AI-powered answers increasingly become the primary way users interact with information."

Gartner

AI Search Market Analysis, 2025

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60% effectiveness

"Code review is the single most effective technique for finding defects, with an average effectiveness of 60% compared to 25% for unit testing alone."

IEEE Software Engineering

Best Practices in Code Inspection, 2023

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87%

Fewer false positives with multi-agent review

vs. single-agent tools

3x

More real bugs detected

cross-validation effect

98%

Developer action rate

vs. 15-20% industry avg

<5min

Review completion time

parallel agent processing

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