AI Review CLI
CLI проверяет pull request в CI: комментарии в диффе, сводка и ответы в обсуждениях на моделях OpenAI, Claude, Gemini, Ollama.
- 607 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Дифф и контекст репозитория отправляются выбранному провайдеру модели.
- Токен VCS позволяет публиковать и удалять комментарии в `pull` `request`.
Установка
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/ai-reviewОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Дифф и контекст репозитория отправляются выбранному провайдеру модели.
- Токен VCS позволяет публиковать и удалять комментарии в `pull` `request`.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
AI Review запускается в CI на `pull` `request` или `merge` `request`, читает изменения и оставляет в них ревью языковой модели. Команда `ai-review run-inline` пишет построчные комментарии в диффе, `run-context` ищет проблемы сразу в нескольких файлах, `run-summary` публикует краткий итог, а `run-inline-reply` и `run-summary-reply` отвечают в уже идущих обсуждениях. Для каждого режима есть команды `clear`, которые убирают оставленное. Модель выбирается среди OpenAI, Claude, Gemini, Ollama, Bedrock, OpenRouter и Azure OpenAI и меняется настройкой. Система контроля версий подключается из GitHub, GitLab, Bitbucket Cloud, Bitbucket Server, Azure DevOps и Gitea. Конфигурация лежит в YAML, JSON или переменных окружения, а промпты для `inline`, контекстного и сводного ревью переписываются под правила команды. В режиме агента модель в цикле в стиле ReAct сама исследует репозиторий командами `ls`, `cat`, `rg` и `git`, прежде чем выдать итог, и получает больше контекста, чем при одном запросе. Автор подчеркивает, что инструмент работает целиком на стороне клиента: запросы к модели и VCS идут напрямую, без промежуточного прокси.
Для кого. Командам на GitHub, GitLab или Bitbucket, которые хотят автоматическое ИИ-ревью `pull` `request` с собственным ключом и выбранной моделью, а не облачным сервисом.
Подходит, если
- Ревьюеры тратят время на мелкие замечания, и нужен первый проход модели по диффу.
- Требуется общий вывод по большому `pull` `request` с перечнем главных проблем.
- Автор хочет получить ответ модели прямо в ветке обсуждения на замечание ревьюера.
- Нужно запускать ревью в GitLab CI из готового Docker-образа.
- Команде надо сменить модель с OpenAI на локальную Ollama без переделки пайплайна.
Не подходит, если
- Код нельзя отправлять внешнему провайдеру модели: при облачных моделях дифф уходит провайдеру.
- Нужен строгий детерминированный линтинг: ревью модели выдает разные замечания от запуска к запуску.
- Ревью должно заменять решение человека: инструмент оставляет комментарии, а слияние остается за людьми.
Пример запроса к агенту
Добавь в наш GitHub Actions ручной запуск AI Review для `pull` `request` с моделью `gpt`-4o-mini.Ограничения
Результат зависит от выбранной модели, а замечания бывают неточными или ложными, поэтому комментарии читает человек.
Для ревью с контекстом нужна полная история Git: в CI указывают `fetch-depth` 0 или GIT_DEPTH 0.
Ключи модели и токен VCS передаются через переменные окружения или секреты CI, а в режиме агента модель выполняет команды `ls`, `cat`, `rg` и `git` в копии репозитория.
Автор принимает поддержку на Boosty, а в README есть раздел о приватности и ответственности за отправляемый код.
Как отключить. Уберите задание ai-review из `workflow` или `.gitlab-ci.yml`. Оставленные комментарии удаляют командами `ai-review clear`, `clear-inline` и `clear-summary`.
Частые вопросы
Как установить AI Review?
Командой `pip install xai-review` или запуском Docker-образа `nikitafilonov/ai-review:latest` с командой `ai-review run-summary`. В GitHub Actions его подключают как `Nikita-Filonov/ai-review@v1.4.0`.
Чем отличаются режимы ревью?
Inline пишет комментарии к строкам, `context` ищет проблемы между файлами, `summary` дает краткий итог, а `reply`-режимы продолжают обсуждения под комментариями ревьюера.
Куда уходит код?
Напрямую выбранному провайдеру модели и вашему VCS. Автор заявляет, что инструмент работает на клиентской стороне и запросы не проксирует и не проверяет.
Можно ли использовать локальную модель?
Да. Поддерживается Ollama, а также Bedrock, OpenRouter и Azure OpenAI, провайдер меняется переменной `LLM__PROVIDER`.
Как убрать оставленные комментарии?
Командой `ai-review clear` для всего или `clear-inline`, `clear-summary`, `clear-inline-reply` и `clear-summary-reply` для отдельных режимов.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыОткрытый ИИ-агент для ревью pull request: описание, замечания и предложения по улучшению в GitHub, GitLab и других
Проверяет diff и переписку с агентом: ловит ошибки в коде и расхождения между вашей просьбой и тем, что агент сделал. CLI, скилл и GitHub Action
Снимки поведения ИИ-агента: записывает вызовы инструментов сегодня и сообщает, когда они молча изменились после правки
Проверка кода, сгенерированного ИИ: пустые функции, несуществующие импорты и документация, которая преувеличивает.
Линтер в стиле ESLint, где правила проверяет модель: ищет в коде, сгенерированном агентами, то, что синтаксис не ловит, и ставит вердикт в CI
Прогоняет Claude Code, Codex, Gemini и OpenCode по YAML-задачам в песочнице, оценивает результат и ставит проверку в CI
Коротко о README
README содержит оглавление, раздел о поддержке автора, описание возможностей, живые примеры `pull` `request` для каждого режима, быстрый старт, шаблоны для GitHub Actions и GitLab CI, ссылки на документацию и заметку о приватности.