Code-Review-Assistent
Fehler finden, bevor sie in Produktion gehen
Prüfen Sie Pull-Request-Diffs automatisch auf Fehler, Sicherheitslücken, Performance-Probleme und Stilverstöße, bevor menschliche Prüfende einsteigen. So kommen die kritischen Punkte ans Licht, die in zeitknappen manuellen Reviews am häufigsten untergehen.
Claude Sonnet 5.5
bei 1M Token im Monat · 65% Eingabe / 35% Ausgabe
Warum dieses Modell?
Für diesen Workload – 1M Token pro Monat, davon 65 % Input – kostet es etwa 6,9 $ pro Monat. GPT-6.1 Sol ist mit 4,8 $ günstiger, liegt auf unserer redaktionellen Skala für diese Art Aufgabe aber 1 Punkte darunter. Die Schätzung berücksichtigt seinen Tokenizer, der aus demselben Text etwa 43 % mehr Token macht als der von OpenAI.
Alternative Modelle
Implementierungstipps
- 1
Senden Sie nur den Diff, nicht die ganze Datei: Geben Sie so viel Umgebung mit (10 bis 20 Zeilen), dass die Absicht erkennbar ist, aber blähen Sie den Prompt nicht mit unverändertem Code auf, der Kosten ohne Nutzen erzeugt.
- 2
Definieren Sie im System-Prompt eine Schweregrad-Taxonomie (Kritisch/Hoch/Mittel/Niedrig) und lassen Sie nur Kritisch und Hoch melden: Das verhindert Alarmmüdigkeit durch belanglose Stilhinweise.
- 3
Hängen Sie einen zweiten Durchlauf an, der zu jedem kritischen Befund einen konkreten Codevorschlag macht: Inline-Vorschläge schließen die Lücke zwischen Finden und Beheben.