Revisión de código AI | Kody

Kody

2.5 | 243 | 0
Tipo:
Proyectos de Código Abierto
Última actualización:
2025/08/16
Descripción:
Kody es una herramienta de revisión de código AI de código abierto que aprende el flujo de trabajo de su equipo y ofrece revisiones precisas sobre calidad, seguridad y rendimiento.
Compartir:
revisión de código
IA
herramienta para desarrolladores

Descripción general de Kody

¿Qué es Kody?

Kody es un agente de revisión de código de código abierto que aprende los estándares, la arquitectura y la lógica del producto de su equipo, revisando cada PR directamente en su flujo de trabajo de Git. Ayuda a los equipos de ingeniería a garantizar la calidad, la seguridad y el rendimiento del código.

Características clave:

  • Con tecnología de IA: Utiliza la IA para comprender sus necesidades únicas y proporcionar revisiones personalizadas.
  • Personalizable: Adapte Kody a los flujos de trabajo y los estándares de codificación de su equipo.
  • Integración de Git: Ejecute revisiones directamente en su flujo de trabajo de Git.
  • Seguimiento de la deuda técnica: Marca las sugerencias de código no resueltas como problemas, lo que le ayuda a visualizar y reducir la deuda técnica.
  • Admite más de 30 idiomas: Funciona con una amplia gama de lenguajes de programación.
  • Comentarios prácticos: Proporciona comentarios claros y prácticos para mejorar la calidad del código.
  • Monitorización del rendimiento: Supervisa la frecuencia de implementación, el tiempo de ciclo, la tasa de errores y el tamaño de las relaciones públicas.
  • Revisiones ampliables: Integración con comprobaciones de GitHub, tickets de Jira, documentos de Notion y pruebas de Playwright.

¿Cómo se usa Kody?

  1. Implementar: Puede implementar Kody o probar la versión en la nube.
  2. Personalizar: Adapte Kody a los flujos de trabajo y los estándares de codificación de su equipo.
  3. Integrar: Ejecute revisiones directamente en Git.

¿Por qué es importante Kody?

Kody ayuda a los equipos de ingeniería a acelerar la entrega manteniendo la calidad, la seguridad y el rendimiento del código. Reduce la deuda técnica y proporciona comentarios prácticos para mejorar el código.

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