jaydendancer12/ai-code-reviewKI-gestütztes CLI-Tool, das Code auf Sicherheitslücken, Fehler und Anti-Patterns mithilfe von LLMs überprüft. Unterstützt lokale und Cloud-Anbieter, Git-Diffs und CI/CD-Integration.
KI-gestützte Code-Überprüfung direkt im Terminal.
Ein Befehl. Sofortiges Feedback. Erkennt Sicherheitslücken, Fehler und schlechte Muster, bevor sie in die Produktion gelangen.
Installation · Schnellstart (kostenlos, 60 Sekunden) · Verwendung · Anbieter · Mitwirken
codereview sendet deinen Code an ein LLM und gibt eine strukturierte, farbcodierte Bewertung direkt in deinem Terminal aus – mit Schweregraden, Zeilenverweisen und konkreten Korrekturvorschlägen.
Kein Browser. Kein PR erforderlich. Kein Warten auf Teammitglieder. Einfach:
codereview app.py
| Schweregrad | Was es findet | Beispiel |
|---|---|---|
| 🔴 Kritisch | Sicherheitslücken, Datenverlust, Abstürze | SQL-Injection, eval() auf Benutzereingaben, hartcodierte Geheimnisse |
| 🟡 Warnung | Fehler, fehlende Fehlerbehandlung, Race Conditions | Division durch Null, unbehandelte Ausnahmen, Ressourcenlecks |
| 🔵 Info | Leistungsverbesserungen, bessere Muster | Unnötige Speicherzuweisungen, fehlendes Caching, N+1-Abfragen |
| ⚪ Stil | Benennung, Formatierung, Dokumentation | Fehlende Docstrings, inkonsistente Benennung, toter Code |
git clone https://github.com/jaydendancer12/ai-code-review.git
cd ai-code-review
./install.sh
Oder manuell:
git clone https://github.com/jaydendancer12/ai-code-review.git
cd ai-code-review
pip install -e .
Alle Abhängigkeiten (rich, requests) werden automatisch installiert. Nichts weiter konfigurieren.
codereview benötigt ein LLM, um deinen Code zu analysieren. Die schnellste kostenlose Option ist Groq – keine Kreditkarte, kein Testzeitraum, einfach kostenlos.
export GROQ_API_KEY="gsk_dein_schluessel_hier"
Um ihn dauerhaft zu machen (damit du ihn nicht in jeder Terminalsitzung setzen musst):
# Für zsh (Standard auf Mac)
echo 'export GROQ_API_KEY="gsk_dein_schluessel_hier"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
# Für bash (Standard auf Linux)
echo 'export GROQ_API_KEY="gsk_dein_schluessel_hier"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
codereview --init groq
codereview deinedatei.py
Das war’s. Du führst KI-Code-Reviews durch.
Erstes Mal? Gib einfach codereview ohne Argumente ein, und es führt dich durch die gesamte Einrichtung.
codereview app.py
codereview src/auth.py src/db.py src/api.py
git add .
codereview --staged
codereview --last 3
codereview --diff origin/main
cat suspicious_code.py | codereview --stdin
codereview app.py --model gpt-4
codereview app.py --provider ollama
codereview --setup
codereview funktioniert mit jeder OpenAI-kompatiblen API. Wähle, was für dich funktioniert:
export GROQ_API_KEY="gsk_dein_schluessel_hier"
codereview --init groq
# 1. Ollama installieren
# Mac: Herunterladen von https://ollama.com
# Linux: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 2. Ein Modell ziehen
ollama pull llama3
# 3. Server starten
ollama serve
# 4. Initialisieren (kein API-Schlüssel nötig)
codereview --init ollama
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
codereview --init openai
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
codereview --init anthropic
Die Konfiguration wird unter ~/.codereview/config.json gespeichert:
{
"provider": "groq",
"model": "llama-3.3-70b-versatile",
"base_url": "https://api.groq.com/openai/v1",
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.2
}
API-Schlüssel werden niemals in der Konfigurationsdatei gespeichert. Sie werden nur aus Umgebungsvariablen gelesen.
export CODEREVIEW_API_KEY="beliebiger-schlüssel" # Universelle Überschreibung
export CODEREVIEW_MODEL="gpt-4" # Modell überschreiben
codereview app.py --model gpt-4 --provider openai
Dein Code --> codereview CLI --> LLM API --> Strukturierte Terminalausgabe
(Datei/Diff) (Prompt-Builder) (beliebiger Anbieter) (farbcodierte Ergebnisse)