Вставьте URL любого GitHub PR
*На основе внутреннего тестирования
Интегрируется с
Безопасность
Вы игнорируете свой AI Code Reviewer?
Вы не одиноки. Вот что разработчики рассказали нам о традиционных AI-инструментах:
Слишком много шума
"18 комментариев на PR. Читаю максимум 2. Большинство — придирки к стилю, которые мне не важны."
— Мидл-разработчик, стартап 50 человек
Пропускает реальные проблемы
"Предлагает переименовать `e` в `error`, но полностью пропускает SQL-инъекции. Каждый. Раз."
— Сеньор-инженер, финтех
Ноль контекста
"Предлагает паттерны рефакторинга, от которых мы отказались 3 месяца назад. Не помнит наших решений."
— Техлид, компания Series B
Проблема не в AI.
Проблема в одноагентном AI.
Спекуляция vs Расследование
Посмотрите, как diffray обрабатывает реальный сценарий: изменение сигнатуры функции в вашем PR
Ответ AI:
"Это меняет тип возвращаемого значения. Убедитесь, что вызывающий код обновлён."
Расследование агента:
1. Поиск всех использований getUserData()
2. Найдено 3 места вызова с несовпадением типов
3. Проверка тестов — 2 теста нужно обновить
4. Влияние: api/users.ts:47, hooks/useUser.ts:23
В чём разница? Расследование, а не спекуляция.
Как начать
Посмотрите, как легко настроить diffray и получить первый мульти-агентный code review
Войдите через GitHub
Подключите GitHub-аккаунт в один клик. Никакой сложной настройки — просто авторизуйтесь.
Установите GitHub App
Добавьте diffray в организацию или личные репозитории. Выбирайте, какие репо включить.
Настройте репозиторий
Настройте параметры ревью, включите нужных агентов и задайте правила команды.
Получайте умные ревью
Откройте pull request и наблюдайте за магией. Получите целенаправленный фидбек за минуты.
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
Как работает мульти-агентная система diffray
Несколько специализированных этапов работают вместе, чтобы найти действительно важное
PR Event
Analysis
Specialized Agents
Dedup
Review
PR Event
Context Analysis
Specialized Agents
Deduplication
Final Review
Сравнение diffray
Почему команды переходят на мульти-агентный AI
| Feature | diffray | CodeRabbit | GitHub Copilot | SonarQube |
|---|---|---|---|---|
| Цена | $9/dev/mo | $15/dev/mo | $19/user/mo | $150+/year |
| Мульти-агентный AI | ||||
| Ложные срабатывания | 87% fewer | High | High | Very High |
| Action Rate разработчиков | 98% | ~20% | ~15% | ~15% |
| Понимание кодовой базы | ||||
| Кастомные правила | ||||
| Ноль дубликатов | ||||
| Бесплатно для Open Source | Limited | Community |
Команды, которые перешли на diffray
"Мы сократили время PR-ревью с 45 до 12 минут в неделю. Команда теперь доверяет AI-фидбеку."
— Engineering Manager, SaaS-стартап 35 человек
"CodeRabbit давал нам 20+ комментариев на PR. Мы игнорировали большинство. diffray даёт 3-4, и они всегда точные."
— Техлид, финтех Series B
"Анализ с учётом кодовой базы — это прорыв. Он поймал дублирующую реализацию, которая стоила бы нам 2 дня."
— CTO, AI-стартап (20 инженеров)
Простые и прозрачные цены
Оплата за разработчика. Безлимитные ревью.
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
Хватит игнорировать AI Code Review
Попробуйте diffray бесплатно 14 дней. Без карты. Настройка за пару кликов.