open-code-review

规则+大模型双引擎,逐行揪出代码隐患

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 编程开发 🍴 复刻 3657 🐛 待处理 351 👀 关注 143
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 49715
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

open-code-review 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类编程开发
开发团队alibaba
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Go
技术栈/模型agent,agent-skills,code-review,code-review-assistant,harness,repository-level-context
GitHub 星标★ 49715
上线时间2026-05-18 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积55.4 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-11-10
浏览次数0

项目介绍

open-code-review 是阿里巴巴开源并大规模验证过的代码审查工具,用混合架构把确定性流水线与 LLM Agent 结合起来:前者负责稳定、可复现的静态规则检查,后者负责理解仓库级上下文、生成解释性建议。它内置多语言规则集,覆盖空指针、线程安全、XSS、SQL 注入等常见缺陷,能输出精确到行级的评论,并兼容 OpenAI、Anthropic 接口,方便接入已有模型服务。项目用 Go 编写,强调安全、快速和高效,适合在 CI 或代码托管平台中做自动化审查,减少人工逐行排查的成本,同时保持规则检查结果的一致性和可追溯性。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-10 · 当前星标 ★ 49715

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 6 步

环境要求

  • 已安装 Node.js 与 npm(用于全局安装 npm 包)
  • 具备 npm 全局安装权限(或可写入全局 bin 目录)
  • 一个可用的 LLM 服务(兼容 OpenAI 或 Anthropic 接口)及对应 API Key
  • 本地已克隆待审查的代码仓库

安装与启动步骤

  1. 1安装命令行工具

    使用 npm 全局安装官方包,安装完成后 ocr 命令可直接在终端调用。

    npm install -g @alibaba-group/open-code-review
  2. 2配置模型提供方

    执行后进入交互界面,选择内置提供方或自定义提供方,并按提示填写 API Key。

    ocr config provider
  3. 3选择模型

    为当前启用的提供方指定具体模型,交互界面会自动测试连通性。

    ocr config model
  4. 4进入项目目录

    切换到需要审查的代码仓库根目录,后续命令都在此目录下执行。

    cd your-project
  5. 5预览审查结果

    OCR 自动完成文件选择与规则解析,先输出预览,便于确认范围是否符合预期。

    ocr delegate preview
  6. 6对指定文件跑规则

    传入具体文件路径,只对这些文件应用规则检查并给出评论。

    ocr delegate rule src/main.go src/handler.go

关键配置

配置项必填说明示例
provider是指定调用哪个模型服务商,可选内置项或自定义。openai
model是指定当前提供方下用于审查的具体模型。gpt-4o-mini
API Key是调用模型服务的凭据,在交互式配置中录入。sk-xxxxxxxx

如何确认成功

配置模型时交互界面自动测试连通性并通过;运行 ocr delegate preview 能正常输出审查预览结果。

常见问题

Q:安装后提示找不到 ocr 命令怎么办?

A:确认 npm 全局 bin 目录已加入系统 PATH,重新打开终端后再试;必要时检查全局安装是否成功。

Q:必须配置 LLM 才能用吗?

A:使用 ocr review 等由 OCR 自己调模型的命令必须先配置;delegate 系列命令走宿主 agent 已配置的模型,无需在 OCR 中另配凭据。

Q:delegate 和普通 review 有什么区别?

A:review 使用 OCR 自身的提供方配置与认证;delegate-review 使用宿主 agent 的模型与认证,不再单独配置。

Q:还有别的安装方式吗?

A:README 提到还有安装脚本、GitHub Release 二进制和源码编译等方式,详见官方 Installation 文档。

注意事项

  • 配置过程是交互式的,会引导完成提供方选择、API Key 录入与模型配置,并自动测试连通性。
  • ocr review 使用 OCR 自己的提供方配置,不沿用宿主编辑器的团队或个人订阅登录。
  • 命令中的文件路径请替换为你仓库中的真实文件。
  • 更多高级配置(环境变量、自定义提供方)见官方 Configuration 文档。

核心亮点

  • 确定性流水线与 LLM Agent 分工明确,规则检查结果稳定可复现,模型只做上下文理解和解释,降低误报波动
  • 内置多语言规则集覆盖 NPE、线程安全、XSS、SQL 注入等高频缺陷,开箱即可用
  • 支持行级精确评论,可直接对接代码托管平台的评审流程

不足之处

  • LLM 环节依赖外部模型服务,离线或私有化部署需要自行准备兼容接口
  • 规则集以常见缺陷为主,特定业务框架的深度规则需自行扩展
  • 文档与社区生态相对新,二次开发资料待观察

适用场景

  • CI 流水线中自动审查 Pull Request 并输出行级评论
  • 团队代码合并前做安全缺陷扫描,拦截注入类问题
  • 接入自有模型服务,为内部代码库提供仓库级上下文的审查建议

替代项目

reviewdog、SonarQube、Semgrep

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