Agente de IA de código abierto que revisa pull requests automáticamente y ofrece los comandos /describe, /review, /improve y /ask en GitHub, GitLab, Bitbucket y Azure DevOps.
cirolini/genai-code-review
Una GitHub Action que revisa los cambios de los pull requests con un LLM y publica unos pocos comentarios inline priorizados.
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¿Qué es?
GenAI Code Review se ejecuta como una GitHub Action en los pull requests. Envía el diff a un LLM (OpenAI, Anthropic, Google Gemini o cualquier servidor compatible con OpenAI) y publica comentarios inline en el PR. Solo necesita un archivo de workflow y no requiere un paso de checkout, ya que consulta el pull request a través de la API.
El proyecto está diseñado en torno a un límite de comentarios. De forma predeterminada, publica los 5 hallazgos principales, ordenados por gravedad y nivel de confianza, y el resumen indica cuántos hallazgos se dejaron fuera y los enumera. Antes de ordenarlos, filtra los hallazgos que ya se señalaron en pushes anteriores; además, de forma predeterminada omite lockfiles, código generado y archivos similares. El resumen también enumera los archivos que no se revisaron, por ejemplo, porque eran demasiado grandes o estaban truncados.
La action ofrece un modo de panel opcional que ejecuta dos proveedores sobre el mismo diff y combina sus hallazgos; esta función está marcada como experimental. Los logs de ejecución registran los tokens, el costo estimado, la latencia y los hallazgos publicados frente a los suprimidos. Un comando de solo lectura independiente informa cómo respondieron los revisores a los comentarios.
Funciones clave
- 01Compatible con OpenAI, Anthropic, Google Gemini y endpoints compatibles con OpenAI, como Ollama o vLLM.
- 02Publica los hallazgos principales en una única revisión inline agrupada, junto con un comentario de resumen persistente.
- 03Indica cuántos hallazgos se suprimieron y qué archivos no se revisaron.
- 04Omite lockfiles y archivos de terceros o generados mediante patrones glob configurables.
- 05Escribe un log de ejecución en JSON con tokens, costo, latencia y hallazgos.
- 06Trata el contenido del diff como no confiable y valida la salida del modelo con un esquema.
Casos de uso
- Añadir una primera revisión automatizada a cada pull request de un repositorio de equipo.
- Ejecutar revisiones con un modelo alojado en infraestructura propia para que el código nunca salga de ella.
- Mantener bajo el ruido de las revisiones para que quienes revisan manualmente sigan leyendo los comentarios del bot.
- Controlar el costo y la latencia de las revisiones con LLM en distintos pushes.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es genai-code-review?
- Una GitHub Action que revisa los cambios de los pull requests con un LLM y publica unos pocos comentarios inline priorizados. GenAI Code Review se ejecuta como una GitHub Action en los pull requests. Envía el diff a un LLM (OpenAI, Anthropic, Google Gemini o cualquier servidor compatible con OpenAI) y publica comentarios inline en el PR. Solo necesita un archivo de workflow y no requiere un paso de checkout, ya que consulta el pull request a través de la API.
- ¿genai-code-review es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- genai-code-review es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿genai-code-review sigue mantenido?
- Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de genai-code-review fue el 21 sept 2026.
- ¿Para qué puedo usar genai-code-review?
- Añadir una primera revisión automatizada a cada pull request de un repositorio de equipo. Ejecutar revisiones con un modelo alojado en infraestructura propia para que el código nunca salga de ella. Mantener bajo el ruido de las revisiones para que quienes revisan manualmente sigan leyendo los comentarios del bot. Controlar el costo y la latencia de las revisiones con LLM en distintos pushes.
- ¿Dónde consigo genai-code-review?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/cirolini/genai-code-review
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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