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jaydendancer12/ai-code-review

ai-code-review

Herramienta CLI impulsada por IA que revisa el código en busca de vulnerabilidades de seguridad, errores y antipatrones utilizando LLMs. Admite proveedores locales y en la nube, diferencias de git e integración con CI/CD.

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325hace 7 mesesAún no revisado

🔍 codereview

Revisión de código impulsada por IA en tu terminal.

Un comando. Comentarios instantáneos. Detecta vulnerabilidades de seguridad, errores y malas prácticas antes de que lleguen a producción.

Python License: MIT Tests

Instalación · Inicio rápido · Uso · Proveedores · Contribuir


Qué hace

codereview envía tu código a un LLM y devuelve una revisión estructurada y codificada por colores directamente en tu terminal — con clasificaciones de gravedad, referencias de línea y sugerencias concretas de corrección.

Sin navegador. Sin necesidad de PR. Sin esperar a compañeros. Solo:

codereview app.py

Detectando vulnerabilidades de seguridad reales — puntuación 2/10

bad-code-review

Revisando su propio código fuente — puntuación 9/10

self-review

Por qué

  • Desarrolladores en solitario — obtén un segundo par de ojos sin esperar a nadie
  • Verificación previa al commit — detecta errores antes de que lleguen al PR
  • Herramienta de aprendizaje — entiende por qué el código es problemático, no solo que lo es
  • Integración en CI — agrega a tu pipeline para revisiones automatizadas
  • Gratuito — funciona con Groq (nivel gratuito, sin tarjeta de crédito) o completamente offline con Ollama

Lo que detecta

GravedadLo que encuentraEjemplo
🔴 CríticoVulnerabilidades de seguridad, pérdida de datos, fallosInyección SQL, eval() en entrada de usuario, secretos hardcodeados
🟡 AdvertenciaErrores, falta de manejo de errores, condiciones de carreraDivisión por cero, excepciones no capturadas, fugas de recursos
🔵 InformaciónMejoras de rendimiento, mejores patronesAsignaciones innecesarias, faltas de caché, consultas N+1
⚪ EstiloNombrado, formato, documentaciónFaltas de docstrings, nombrado inconsistente, código muerto

Instalación

Desde el código fuente (recomendado)

git clone https://github.com/jaydendancer12/ai-code-review.git
cd ai-code-review
./install.sh

O manualmente:

git clone https://github.com/jaydendancer12/ai-code-review.git
cd ai-code-review
pip install -e .

Todas las dependencias (rich, requests) se instalan automáticamente. No hay nada más que configurar.


Inicio rápido (gratuito, 60 segundos)

codereview necesita un LLM para analizar tu código. La opción gratuita más rápida es Groq — sin tarjeta de crédito, sin prueba, solo gratis.

Paso 1 — Obtén una clave API gratuita

  1. Ve a console.groq.com
  2. Regístrate con Google o GitHub (toma 30 segundos)
  3. Haz clic en API Keys y luego en Create API Key
  4. Copia la clave (comienza con gsk_)

Paso 2 — Configura tu clave

export GROQ_API_KEY="gsk_tu_clave_aqui"

Para hacerlo permanente (para no tener que configurarlo en cada sesión de terminal):

# Para zsh (predeterminado en Mac)
echo 'export GROQ_API_KEY="gsk_tu_clave_aqui"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

# Para bash (predeterminado en Linux)
echo 'export GROQ_API_KEY="gsk_tu_clave_aqui"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Paso 3 — Inicializa

codereview --init groq

Paso 4 — Revisa código

codereview tu_archivo.py

Eso es todo. Ya estás ejecutando revisiones de código con IA.

¿Es la primera vez que lo ejecutas? Simplemente escribe codereview sin argumentos y te guiará a través de toda la configuración.


Uso

Revisar un archivo

codereview app.py

Revisar múltiples archivos

codereview src/auth.py src/db.py src/api.py

Revisar cambios staged de git (pre-commit)

git add .
codereview --staged

Revisar los últimos N commits

codereview --last 3

Revisar diff entre ramas

codereview --diff origin/main

Pipe de código desde stdin

cat suspicious_code.py | codereview --stdin

Usar un modelo específico

codereview app.py --model gpt-4

Usar un proveedor específico para una revisión

codereview app.py --provider ollama

Mostrar instrucciones de configuración

codereview --setup

Proveedores

codereview funciona con cualquier API compatible con OpenAI. Elige la que mejor se adapte a ti:

⚡ Groq (recomendado — gratuito, rápido)

export GROQ_API_KEY="gsk_tu_clave_aqui"
codereview --init groq
  • Costo: Nivel gratuito, sin tarjeta de crédito requerida
  • Velocidad: La inferencia más rápida disponible
  • Modelo: Llama 3.3 70B
  • Obtén una clave: console.groq.com

🏠 Ollama (gratuito, completamente offline)

# 1. Instala Ollama
# Mac: Descarga desde https://ollama.com
# Linux: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 2. Descarga un modelo
ollama pull llama3

# 3. Inicia el servidor
ollama serve

# 4. Inicializa (no se necesita clave API)
codereview --init ollama
  • Costo: Gratuito para siempre
  • Velocidad: Depende de tu hardware
  • Privacidad: El código nunca sale de tu máquina
  • Modelo: Cualquier modelo que soporte Ollama

🧠 OpenAI

export OPENAI_API_KEY="sk-..."
codereview --init openai
  • Costo: Pago por token
  • Modelo: GPT-3.5 Turbo (predeterminado), GPT-4 con --model gpt-4
  • Obtén una clave: platform.openai.com

🔮 Anthropic

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
codereview --init anthropic
  • Costo: Pago por token
  • Modelo: Claude 3 Haiku (predeterminado)
  • Obtén una clave: console.anthropic.com

Configuración

La configuración se almacena en ~/.codereview/config.json:

{
  "provider": "groq",
  "model": "llama-3.3-70b-versatile",
  "base_url": "https://api.groq.com/openai/v1",
  "max_tokens": 2048,
  "temperature": 0.2
}

Las claves API nunca se almacenan en el archivo de configuración. Se leen únicamente de las variables de entorno.

Sobrescribe cualquier cosa mediante variables de entorno

export CODEREVIEW_API_KEY="cualquier-clave"     # Sobrescritura universal
export CODEREVIEW_MODEL="gpt-4"                 # Sobrescribe el modelo

Sobrescribe mediante banderas de CLI

codereview app.py --model gpt-4 --provider openai

Cómo funciona

Tu Código  -->  CLI codereview  -->  API LLM  -->  Salida Estructurada en Terminal
(archivo/diff)     (constructor de prompt)    (cualquier proveedor)  (hallazgos codificados por colores)
  1. Entrada — codereview lee tu archivo, diff de git, cambios staged o stdin
  2. Prompt — Construye un prompt de revisión enfocado con reglas estrictas para prevenir problemas alucinados
  3. LLM — Envía a cualquier API compatible con OpenAI (Groq, OpenAI, Anthropic, Ollama)
  4. Parse — Extrae JSON estructurado de la respuesta del LLM
  5. Visualización — Renderiza hallazgos codificados por colores y ordenados por gravedad en tu terminal

Qué lo hace diferente de ChatGPT

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