Открытый AI-ревьюер кода: проверяет pull request на GitHub и изменения в локальных ветках с помощью LLM любого провайдера.
winnin/farol
CLI и GitHub Action, которые после AI code review оценивают риск слияния pull request и показывают затронутые файлы и эндпоинты.
- Звёзды
- 174
- Форки
- 5
- Открытые issues
- 6
- Последний коммит
- позавчера
Что это?
farol — бесплатный CLI с открытым исходным кодом и GitHub Action для тех, кто одобряет pull request. После того как AI-агент ревью оставит комментарии к diff, farol с помощью статического анализа показывает, какие части системы затрагивает изменённый код: страницы, операции API, методы RPC, задачи и скрипты. Затем он выносит вердикт — ускоренное слияние, быстрая проверка или тщательная проверка — и присваивает оценку риска от 0 до 100.
В отчёте учитываются охват изменений, покрытие diff, результаты проверок безопасности, нарушения контрактов и изменения зависимостей. Сначала перечисляются самые рискованные файлы, для них приводятся встроенные diff, непокрытые тестами строки и список ручных проверок. Для анализа кода используются TypeScript type checker, go/types и ast из Python. Код не запускается и не отправляется по сети. farol работает локально или в CI и публикует комментарий к pull request, не блокируя слияние.
Поддерживаются фронтенды на React Router, Next.js и TanStack Router, бэкенды на TypeScript с GraphQL и REST, сервисы на Go и Python, включая FastAPI, Flask и Django. Необязательная интеграция с Datadog добавляет сведения о трафике и ошибках.
Ключевые возможности
- 01Ранжирует изменённые файлы по уровню риска и показывает, какие страницы и эндпоинты затрагивает каждый из них.
- 02Выносит вердикт и присваивает оценку риска от 0 до 100, указывая причины.
- 03Выявляет несовместимые изменения контрактов GraphQL, FastAPI, Go и gRPC.
- 04Отмечает непокрытые тестами строки во встроенных diff и импортирует из CI отчёты о покрытии, lint и аудите.
- 05Создаёт HTML-отчёт в одном файле и запись о ревью в Markdown.
Сценарии использования
- Определить, сколько времени нужно выделить на ревью большого pull request перед его одобрением.
- Выявить несовместимые изменения API и найти вызывающий их код до слияния.
- Добавить этап оценки рисков к GitHub pull request вместе с уже используемым AI-ревьюером.
- Проверить, какие страницы фронтенда затронет изменение общего компонента.
Быстрый старт
- 1
Создайте farol.config.json в корне проекта и опишите в нём используемый стек
- 2
Выведите список страниц, эндпоинтов, задач и скриптов, найденных farol
npx @winninjs/farol routes - 3
Проанализируйте ветку относительно целевой ветки
npx @winninjs/farol analyze --base origin/main --head HEAD --out farol.json - 4
Сгенерируйте HTML-отчёт и откройте его
npx @winninjs/farol html --in farol.json --out farol.html && open farol.html
Что важно знать
- Требуются Node.js 22 или новее и git, а также go для проектов на Go или python3 3.11 или новее для проектов на Python.
- Поддерживаются только кодовые базы на TypeScript, Go и Python.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое farol?
- CLI и GitHub Action, которые после AI code review оценивают риск слияния pull request и показывают затронутые файлы и эндпоинты. farol — бесплатный CLI с открытым исходным кодом и GitHub Action для тех, кто одобряет pull request. После того как AI-агент ревью оставит комментарии к diff, farol с помощью статического анализа показывает, какие части системы затрагивает изменённый код: страницы, операции API, методы RPC, задачи и скрипты. Затем он выносит вердикт — ускоренное слияние, быстрая проверка или тщательная проверка — и присваивает оценку риска от 0 до 100.
- farol можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- farol распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- farol всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в farol — 4 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать farol?
- Определить, сколько времени нужно выделить на ревью большого pull request перед его одобрением. Выявить несовместимые изменения API и найти вызывающий их код до слияния. Добавить этап оценки рисков к GitHub pull request вместе с уже используемым AI-ревьюером. Проверить, какие страницы фронтенда затронет изменение общего компонента.
- Как установить farol?
- Создайте farol.config.json в корне проекта и опишите в нём используемый стек Выведите список страниц, эндпоинтов, задач и скриптов, найденных farol: npx @winninjs/farol routes Проанализируйте ветку относительно целевой ветки: npx @winninjs/farol analyze --base origin/main --head HEAD --out farol.json Сгенерируйте HTML-отчёт и откройте его: npx @winninjs/farol html --in farol.json --out farol.html && open farol.html
- Где скачать farol?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/winnin/farol
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Open source AI-ревьюер кода для pull request, который можно развернуть самостоятельно и подключить к любому LLM-провайдеру.
Open-source AI-ревью кода: отдельный проверяющий анализирует изменения вашего агента перед отправкой в Git для Claude Code, Codex, Cursor и Cline.
Danger JS запускается после CI и автоматизирует проверку соглашений при ревью pull request: например, наличие записей в changelog и соблюдение правил оформления описания.
GitHub Action анализирует diff pull request с помощью LLM и публикует несколько приоритетных inline-комментариев.
Git-хук запускает AI-код-ревью каждого staged diff до создания коммита и показывает inline-комментарии в браузере.