open-code-review

open-code-review

개발자용 AI 코드 리뷰

누가 쓰나팀 리드 · 보안 담당자 · 1인 개발자

규칙 검사와 LLM 리뷰를 함께 돌려 줄 단위로 지적합니다.

★ 28.6k▲ +1,064 / 7d최근 14일 · 하루 별 증가빈칸 = 관측 없음기준 09-16 21:00 UTC

별 28,581 · GitHub에서 09-15 19:33 UTC 확인 GitHub 확인 30시간 지연 · 그 뒤 GH Archive 관측 +454 포함 · 7일 +1,064은 GH Archive 관측 (기준 09-16 21:00 UTC)

상승 중 +416 ★ / 24h

저장소가 공개한 벤치마크 순위표. 모델·리뷰 도구별 F1·정밀도·재현율·평균 시간·토큰이 어두운 표로 정리돼 있습니다.

TESIGN TAKE

규칙 기반 단계와 에이전트를 나눠 쓰는 설계가, 리뷰 위치가 어긋나는 흔한 문제에 대한 답으로 설득력 있습니다.

한눈에 보는 사실

왜 볼 만한가

코드 리뷰는 규칙 검사만 쓰면 놓치는 것이 많고, 모델에만 맡기면 지적이 들쭉날쭉합니다. open-code-review는 결정형 파이프라인과 LLM 에이전트를 함께 쓰는 구조로 줄 단위 코멘트를 답니다. NPE·스레드 안전성·XSS·SQL 인젝션을 다루는 다국어 룰셋이 들어 있고 OpenAI·Anthropic 모델을 함께 지원합니다. 알리바바가 Apache-2.0으로 공개했습니다.

이걸로 무엇을 만들 수 있나

PR마다 자동으로 도는 사내 리뷰 단계
보안 취약 패턴만 따로 보는 점검 리포트
사내 규칙을 얹은 팀 전용 룰셋

누구에게 맞나

팀 리드: PR마다 자동 리뷰를 CI에 붙이려 할 때
보안 담당자: XSS·SQL 인젝션 패턴을 정기 점검할 때
1인 개발자: 머지 전에 두 번째 눈이 필요할 때

5분 안에 시작하기

# Git 2.41 이상 필요
$ npm install -g @alibaba-group/open-code-review
$ ocr config provider
$ ocr config model
$ cd your-project
$ ocr review

주의할 점

LLM 제공자 설정과 API 키가 필요합니다(위임 모드는 예외)
정밀도를 우선해 재현율은 낮은 편이라고 스스로 밝힙니다
벤치마크 수치는 저장소가 직접 만든 데이터셋 기준입니다

영수증

비슷한 도구

개발 도구 분야에서 ★ 총합 순으로 최대 5개. 편집 항목 먼저, 그다음 저장소 카드이며 이 항목은 강조되어 있습니다. 순위와 같은 저장 스냅샷에서 뽑은 비교표이고 추천은 아닙니다. 기준 09-16 21:00 UTC

이름	★ 총합	▲ 7d	라이선스	플랫폼	마지막 push
ecc에이전트 스킬·기억·보안 묶음	★ 259k	▲ +832	MIT허용적	windows · macos · linux · cli	2026-09-15
DeepSeek Harness개발자용 플러그인 하네스	★ 225k	▲ +1,356	MIT허용적	web · cli	2026-09-15
ponytail에이전트가 코드를 덜 쓰게	★ 139k	▲ +1,068	MIT허용적	—	2026-09-14
Spec Kit에이전트 사용자용 개발 절차	★ 137k	▲ +560	MIT허용적	cli · windows · macos · linux	2026-09-15
open-code-review개발자용 AI 코드 리뷰이 항목	★ 28.6k	▲ +1,064	Apache-2.0허용적	windows · macos · linux · cli	2026-09-15