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--- ## Open Code Review 是什么? Open Code Review 是一款 AI 驱动的代码审查 CLI 工具。它的前身是阿里集团内部官方 AI 代码审查助手,过去两年在内部服务了数万开发者,识别了数百万个代码缺陷。经过大规模充分验证后,我们将其孵化为开源项目,对社区开放。只需配置一个模型端点即可使用。 它读取 Git diff,通过具备工具调用能力的 Agent 将变更文件发送至可配置的 LLM,生成具有行级精度的结构化审查意见。Agent 可以读取完整文件内容、搜索代码库、检查其他变更文件以获取上下文,从而进行深度审查——而非仅停留在表面的 diff 反馈。 ![Highlights](imgs/highlights-zh.png) ## 为什么选择 Open Code Review? ### 通用 Agent 的局限 如果你深度用过 Claude Code 等通用 Agent + Skills 方案做代码审查,可能对以下问题深有同感: - **覆盖不全** —— 变更较大时,Agent 倾向于"偷懒",选择性地审查部分文件,导致遗漏。 - **位置漂移** —— 报告的问题与实际代码位置常常对不上,出现行号或文件偏移。 - **效果不稳定** —— 基于自然语言驱动的 Skills 难以调试,审查质量因提示词的细微差异而大幅波动。 这些问题的根源在于:纯语言驱动的架构缺乏对审查流程的强约束。 ### 核心设计:确定性工程 × Agent 混合驱动 Open Code Review 的核心设计理念是将确定性工程与 Agent 结合,各司其职。 **确定性工程——负责强约束** 对代码审查场景中"不能出错"的环节,由工程逻辑而非语言模型来保证: - **精准的文件筛选** —— 明确哪些文件需要审查、哪些应当过滤,确保真正重要的改动一个不漏。 - **智能的文件打包** —— 将关联文件归并为同一审查单元(例如 `message_en.properties` 与 `message_zh.properties` 会被打包在一起)。每个包会作为 sub-agent 进行任务,它们之间的上下文是隔离的——这一分治策略在超大变更场景下表现更为稳定,同时天然支持并发审查。 - **精细化规则匹配** —— 针对不同文件的特征,匹配对应的审查规则,确保模型的注意力足够聚焦,从源头规避信息噪声的干扰。相比纯语言驱动的规则引导,基于模板引擎的规则匹配行为更稳定、结果更可预期。 - **外挂的定位与反思组件** —— 独立的评论定位模块与评论反思模块,系统性地提升 AI 反馈的位置准确性与内容准确性。 **Agent——负责动态决策** 将 Agent 的优势集中发挥在它真正擅长的地方——动态决策、动态召回上下文: - **场景化提示词调优** —— 针对代码审查场景深度优化提示词模板,在提升效果的同时有效降低 Token 消耗。 - **场景化工具集沉淀** —— 基于对大量线上数据中工具调用轨迹的深入分析,包括不同工具的调用频率分布、单一工具的重复调用率、新增工具对整体调用链路的影响等多维度分析,从而对通用 Agent 工具集进行取舍与拆分,最终沉淀出一套在代码审查场景下效果更稳定、行为更可预期的专属工具集。 ## 如何使用 ### CLI #### 安装 **通过 NPM 安装(推荐)** ```bash npm install -g @alibaba-group/open-code-review ``` 安装后,`ocr` 命令即可全局使用。 **从 GitHub Release 下载** 从 [GitHub Releases](https://github.com/alibaba/open-code-review/releases) 下载最新二进制文件: ```bash # macOS (Apple Silicon) curl -Lo ocr https://github.com/alibaba/open-code-review/releases/latest/download/opencodereview-darwin-arm64 chmod +x ocr && sudo mv ocr /usr/local/bin/ocr # macOS (Intel) curl -Lo ocr https://github.com/alibaba/open-code-review/releases/latest/download/opencodereview-darwin-amd64 chmod +x ocr && sudo mv ocr /usr/local/bin/ocr # Linux (x86_64) curl -Lo ocr https://github.com/alibaba/open-code-review/releases/latest/download/opencodereview-linux-amd64 chmod +x ocr && sudo mv ocr /usr/local/bin/ocr # Linux (ARM64) curl -Lo ocr https://github.com/alibaba/open-code-review/releases/latest/download/opencodereview-linux-arm64 chmod +x ocr && sudo mv ocr /usr/local/bin/ocr # Windows (x86_64) — 将 ocr.exe 移动到 PATH 目录中 curl -Lo ocr.exe https://github.com/alibaba/open-code-review/releases/latest/download/opencodereview-windows-amd64.exe # Windows (ARM64) — 将 ocr.exe 移动到 PATH 目录中 curl -Lo ocr.exe https://github.com/alibaba/open-code-review/releases/latest/download/opencodereview-windows-arm64.exe ``` **从源码构建** ```bash git clone https://github.com/alibaba/open-code-review.git cd open-code-review make build sudo cp dist/opencodereview /usr/local/bin/ocr ``` #### 快速开始 **1. 配置 LLM** **在审查代码之前,必须先配置 LLM。** ```bash # 方式 A:交互式配置 ocr config set llm.url https://api.anthropic.com/v1/messages ocr config set llm.auth_token your-api-key-here ocr config set llm.model claude-opus-4-6 ocr config set llm.use_anthropic true # 方式 B:环境变量(优先级最高) export OCR_LLM_URL=https://api.anthropic.com/v1/messages export OCR_LLM_TOKEN=your-api-key-here export OCR_LLM_MODEL=claude-opus-4-6 export OCR_USE_ANTHROPIC=true ``` 配置存储于 `~/.opencodereview/config.json`。 同时兼容了 Claude Code 环境变量(`ANTHROPIC_BASE_URL`、`ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`、`ANTHROPIC_MODEL`),并解析 `~/.zshrc` / `~/.bashrc` 中的相关导出。 **2. 测试连通性** ```bash ocr llm test ``` **3. 开始审查** ```bash cd your-project # 工作区模式 —— 审查所有暂存、未暂存和未跟踪的变更 ocr review # 分支范围 —— 比较两个引用 ocr review --from main --to feature-branch # 单个提交 ocr review --commit abc123 ``` ### 集成到编程 Agent OCR 可以无缝集成到 AI 编程 Agent 中,作为斜杠命令使用,在 Agent 工作流中直接进行代码审查。 #### 方式一:作为 Skill 安装 使用 `npx` 将 OCR skill 安装到项目中: ```bash npx skills add alibaba/open-code-review --skill open-code-review ``` 此命令从 [skills 注册表](skills/open-code-review/SKILL.md)安装 `open-code-review` skill,教会你的编程 Agent 如何调用 `ocr` 进行代码审查、按优先级分类问题,并可选择性地应用修复。 #### 方式二:作为 Claude Code Plugin 安装 对于 [Claude Code](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code),在 Claude Code 中通过以下命令安装命令插件: ```bash /plugin marketplace add alibaba/open-code-review /plugin install open-code-review@open-code-review ``` 此命令注册 `/open-code-review:review` 斜杠命令,运行 OCR 并自动过滤和修复问题。 #### 方式三:直接复制命令文件 如果不想使用任何包管理器,可以直接复制命令文件,在 Claude Code 中使用 `/open-code-review` 斜杠命令。 **项目级**(通过 git 与团队共享): ```bash mkdir -p .claude/commands curl -o .claude/commands/open-code-review.md \ https://raw.githubusercontent.com/alibaba/open-code-review/main/plugins/open-code-review/commands/review.md ``` **用户级**(个人全局使用,适用于所有项目): ```bash mkdir -p ~/.claude/commands curl -o ~/.claude/commands/open-code-review.md \ https://raw.githubusercontent.com/alibaba/open-code-review/main/plugins/open-code-review/commands/review.md ``` > **前置条件**:所有集成方式都需要安装 `ocr` CLI 并配置 LLM。参见上方[安装](#安装)和[配置 LLM](#1-配置-llm)。 ### CI/CD 集成 OCR 可以集成到 CI/CD 流水线中,在 Merge Request / Pull Request 时自动进行代码审查。 CI 集成的核心命令: ```bash ocr review \ --from "origin/main" \ --to "origin/feature-branch" \ --format json ``` `--format json` 参数输出适合 CI 脚本解析的机器可读结果。 集成示例请参见 [`examples/`](./examples/) 目录: - [`github_actions/`](./examples/github_actions/) — GitHub Actions 集成示例 - [`gitlab_ci/`](./examples/gitlab_ci/) — GitLab CI 集成示例 ## 命令 | 命令 | 别名 | 描述 | |------|------|------| | `ocr review` | `ocr r` | 开始代码审查 | | `ocr rules check ` | — | 预览某个文件路径生效的审查规则 | | `ocr config set ` | — | 设置配置项 | | `ocr llm test` | — | 测试 LLM 连通性 | | `ocr viewer` | `ocr v` | 启动 WebUI 会话查看器,地址 `localhost:5483` | | `ocr version` | — | 显示版本信息 | ### `ocr review` 参数 | 参数 | 缩写 | 默认值 | 描述 | |------|------|--------|------| | `--repo` | — | 当前目录 | Git 仓库根目录 | | `--from` | — | — | 源引用(如 `main`) | | `--to` | — | — | 目标引用(如 `feature-branch`) | | `--commit` | `-c` | — | 审查单个提交 | | `--preview` | `-p` | `false` | 预览将被审查的文件列表,不调用 LLM | | `--format` | `-f` | `text` | 输出格式:`text` 或 `json` | | `--concurrency` | — | `8` | 最大并发文件审查数 | | `--timeout` | — | `10` | 并发任务超时时间(分钟) | | `--audience` | — | `human` | `human`(显示进度)或 `agent`(仅输出摘要) | | `--rule` | — | — | 自定义 JSON 审查规则路径 | | `--max-tools` | — | 内置默认 | 每个文件的最大工具调用轮次;仅在大于模板默认值时生效 | | `--tools` | — | — | 自定义 JSON 工具配置路径 | ## 示例 ```bash # 预览将被审查的文件(不调用 LLM) ocr review --preview ocr review -c abc123 -p # 使用默认设置审查工作区变更 ocr review # 以更高并发审查分支差异 ocr review --from main --to my-feature --concurrency 4 # 审查特定提交并以 JSON 格式输出详细信息 ocr review --commit abc123 --format json --audience agent # 使用自定义审查规则 ocr review --rule /path/to/my-rules.json # 预览某个文件路径生效的规则 ocr rules check src/main/java/com/example/Foo.java ocr rules check --rule custom.json src/main/resources/mapper/UserMapper.xml # 在浏览器中查看审查会话历史 ocr viewer ocr viewer --addr :3000 ``` ## 评审规则 OCR 通过四层优先级链解析评审规则。每层采用首次匹配原则:如果文件路径匹配到某个模式,则使用该规则;否则穿透到下一层。 | 优先级 | 来源 | 路径 | 描述 | |--------|------|------|------| | 1(最高) | `--rule` 参数 | 用户指定路径 | CLI 显式覆盖 | | 2 | 项目配置 | `/.opencodereview/rule.json` | 项目级规则,可提交到 git | | 3 | 全局配置 | `~/.opencodereview/rule.json` | 用户级个人偏好 | | 4(最低) | 系统默认 | 内嵌 `system_rules.json` | 覆盖常见语言和文件类型的内置规则 | ### 规则文件格式 第 1–3 层使用相同的 JSON 格式: ```json { "rules": [ { "path": "force-api/**/*.java", "rule": "所有新方法必须对必填参数进行空值校验" }, { "path": "**/*mapper*.xml", "rule": "检查 SQL 注入风险、参数错误和缺少闭合标签" } ] } ``` - `path` 支持 `**` 递归匹配和 `{java,kt}` 大括号展开。 - 在每一层内,规则按声明顺序评估 —— 首次匹配生效。 - 如果规则文件不存在,将被静默跳过。 ## 配置参考 配置文件:`~/.opencodereview/config.json` | 键 | 类型 | 示例 | |----|------|------| | `llm.url` | string | `https://api.openai.com/v1/chat/completions` | | `llm.auth_token` | string | `sk-xxxxxxx` | | `llm.model` | string | `claude-opus-4-6` | | `llm.use_anthropic` | boolean | `true` \| `false` | | `language` | string | `English` \| `Chinese`(默认:Chinese) | | `telemetry.enabled` | boolean | `true` \| `false` | | `telemetry.exporter` | string | `console` \| `otlp` | | `telemetry.otlp_endpoint` | string | OTLP 采集器地址 | | `telemetry.content_logging` | boolean | 在遥测数据中包含提示词 | 环境变量优先级高于配置文件。 ### 环境变量 | 变量 | 用途 | |------|------| | `OCR_LLM_URL` | LLM API 端点 URL | | `OCR_LLM_TOKEN` | API 密钥 / 认证令牌 | | `OCR_LLM_MODEL` | 模型名称 | | `OCR_USE_ANTHROPIC` | `true` = Anthropic,`false` = OpenAI | ## 遥测 OpenTelemetry 集成,用于可观测性(spans、metrics)。默认关闭。 ```bash ocr config set telemetry.enabled true ocr config set telemetry.exporter otlp ocr config set telemetry.otlp_endpoint localhost:4317 ``` 设置 `telemetry.content_logging` 可在导出数据中包含 LLM 提示词和响应。 ## 贡献 参见 [CONTRIBUTING.zh-CN.md](CONTRIBUTING.zh-CN.md) 了解开发环境搭建、编码规范以及如何提交 Pull Request。 ## Star History [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=alibaba/open-code-review&type=Date)](https://star-history.com/#alibaba/open-code-review&Date) ## 许可证 [Apache-2.0](LICENSE) — Copyright 2026 Alibaba