能力标签
本地代码审查
🛠
AI工具

本地代码审查

基于 Go · 开源免费,本地部署,数据完全自主可控
英文名:local-review
⭐ 13 Stars 🍴 2 Forks 💻 Go 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
aiclicode-reviewgolang
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,本地代码审查 获评「强烈推荐」。这款AI工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

本地代码审查 是一款基于 Go 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是ai、cli、code-review、golang领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
本地代码审查 依赖 Go 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 Go 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 本地代码审查 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

本地代码审查 是一款基于 Go 开发的开源工具,专注于 ai、cli、code-review 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 13
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
AI工具
Forks
2

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

本地代码审查 是一款基于 Go 开发的开源工具,专注于 ai、cli、code-review 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:go install(推荐)
go install github.com/mshykov/local-review@latest

# 方式二:从源码编译
git clone https://github.com/mshykov/local-review
cd local-review
go build -o local-review .

# 方式三:下载预编译二进制
# 访问 Releases 页面下载对应平台二进制文件
# https://github.com/mshykov/local-review/releases
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
local-review --help

# 基本运行
local-review [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/mshykov/local-review
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# local-review 配置说明
# 查看配置选项
local-review --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export LOCAL_REVIEW_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 56/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

<p align="center"> <img src="docs/social-preview.png" alt="local-review — local, BYOK code review for any language" width="800"/> </p>

local-review

<p align="center"> <strong>Local, BYOK code review for any language.</strong><br> Runs against a git diff, hands it to whichever LLM you point it at, prints findings.<br> No SaaS, no telemetry, no signup. </p>

<p align="center"> <a href="https://github.com/mshykov/local-review/releases"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/mshykov/local-review?style=flat-square" alt="Release"></a> <a href="https://github.com/mshykov/local-review/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/mshykov/local-review/ci.yml?branch=main&style=flat-square&label=CI" alt="CI"></a> <a href="https://go.dev/"><img src="https://img.shields.io/badge/Go-1.26%2B-00ADD8?style=flat-square&logo=go&logoColor=white" alt="Go 1.26+"></a> <a href="https://github.com/mshykov/local-review/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg?style=flat-square" alt="License"></a> <a href="https://github.com/mshykov/local-review/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/mshykov/local-review?style=flat-square" alt="Stars"></a> <a href="https://sonarcloud.io/summary/new_code?id=mshykov_local-review"><img src="https://sonarcloud.io/api/project_badges/measure?project=mshykov_local-review&metric=alert_status" alt="Quality Gate Status"></a> </p>

<p align="center"> <a href="#why-local-review">Why</a> • <a href="#how-good-is-it">How good is it?</a> • <a href="#get-started">Get started</a> • <a href="CHECKLIST.md">Checklist</a> • <a href="#customise-for-your-team">Customise</a> • <a href="https://local-review.shykov.dev">Website</a> </p>

<p align="center"> If local-review saves you a review round, <a href="https://github.com/mshykov/local-review/stargazers">star the repo</a> and <a href="https://github.com/mshykov/local-review/discussions">join the discussion</a>. </p>

---

Shape B — cloud-only multi-agent (default for a fresh install with CLIs authenticated)

.local-review.yml — example: mix CLI agents with a local Ollama provider

llms: # CLI agents — names are well-known (claude / codex / copilot / gemini). # Just set the per-agent knobs you care about; auto-detection handles the rest. claude: model: claude-opus-4-7

codex: enabled: false # opt-out (still runs if --only codex is passed)

gemini: model: gemini-2.0-flash # llms.gemini.force_after_sunset: true # uncomment to keep trying past 2026-06-18

# Provider agents — ANY entry under llms: with a base_url: becomes an # HTTP provider agent (Ollama / vLLM / OpenAI-compat). Name is free-form. ollama: base_url: http://localhost:11434/v1 model: qwen2.5-coder:7b

merge: preferred_llm: auto # or: claude, codex, copilot, ollama, ...


See [`examples/.local-review.yml`](examples/.local-review.yml) for full schema.

**Three common shapes:**
yaml

.local-review.yml — every field is optional

prompts: prepend: | Additional house rules: - Never approve commented-out code. - Flag any new dependency in package.json or go.mod. review: min_severity: warning # nit | info | warning | major | critical


You can ship the whole pack of overrides this way — see [Customise for your team](#customise-for-your-team) below.

> **Security: a repo's `.local-review.yml` is untrusted by default.** Because it ships inside code you might be reviewing for the first time, the execution / network / secret fields — `llms.<name>.cli_path` (runs a binary), `base_url` (sends your diff to a server), and `api_key` — are **ignored when they come from the repo config**, with a warning. House-rules fields (`prompts`, `review`, model/timeout) still apply. Put `cli_path` / `base_url` / `api_key` in your own `~/.local-review.yml` instead, or — if you genuinely trust the repo (e.g. a team-standardised LAN Ollama endpoint) — set `LOCAL_REVIEW_TRUST_REPO_CONFIG=1`.

**4. Review your current branch** vs `main`:
sh local-review review ```

Findings print to your terminal. The tool exits non-zero on major / critical, so it slots straight into a pre-commit hook.

5. (Optional) Check how the LLMs score on a labelled benchmark. The repo ships with bench/RESULTS.md — a leaderboard (precision / recall / F1 / noise, plus uplift-over-raw-LLM and overhead-vs-raw-LLM tables) generated from a 10-case dataset spanning Go / TS / Python / Rust. Refreshed before each release; you don't need to run anything locally. See bench/README.md for methodology.

---

Restrict to a subset (overrides config)

local-review review --only claude,ollama

No config file needed — every authenticated CLI runs automatically.

yaml

Configure

local-review loads YAML from a cascade — built-in defaults → ~/.local-review.yml./.local-review.yml → CLI flags.

A minimal ~/.local-review.yml (unified shape, v0.14+):

llms:
  ollama:                              # any name you like — "ollama", "qwen", "cloud", ...
    base_url: http://localhost:11434/v1
    model: qwen2.5-coder:7b
review:
  min_severity: warning
  max_findings: 20

Any entry under llms: with a base_url: becomes a provider agent — an OpenAI-compatible HTTP endpoint (Ollama, vLLM, OpenAI, Anthropic, Mistral, DeepSeek, Kimi, Qwen, Together, Groq, OpenRouter). Provider agents run side-by-side with the CLI agents (claude, codex, gemini, copilot) in the same local-review review fan-out — no separate single-LLM-fallback path.

Removed in v0.15: the top-level provider: block (the v0 single-LLM-fallback mode). Loading a YAML file that still carries a provider: key now surfaces a migration error pointing at this shape. The migration is a verbatim field-rename — provider.base_urlllms.<your-name>.base_url, same for model / api_key_env. (Deprecated in v0.14, removed in v0.15; the CHANGELOG carries the full migration snippet.)

See examples/.local-review.yml for the full annotated example.

Default: all active agents (CLI + provider)

local-review review

Pick a specific model for one CLI agent

local-review review --claude-model claude-opus-4-7

Review (multi-agent: every authenticated CLI + every reachable provider endpoint runs in parallel)

local-review review [<base>] # canonical: current branch vs <base> (default: main) local-review staged # review git diff --cached (pre-commit) local-review commit [<rev>] # review one commit (default: HEAD) local-review branch [<base>] # alias of review for muscle-memory

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-25

高质量的本地代码审查工具,支持多语言

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • Docker:local-review 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
相关搜索
local-review 中文教程local-review 安装报错怎么办local-review Docker 部署local-review Agent 工作流local-review 与同类工具对比local-review 最佳实践local-review 适合谁用

⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

🔗 相关工具推荐

📚 相关教程推荐
📰 相关 AI 新闻
🍿 AI 圈相关吃瓜
🗺️ 相关解决方案
🧩 你可能还需要
基于当前 Skill 的能力图谱,自动补全的工具组合

❓ 常见问题 FAQ

local-review 是一款Go开发的AI辅助工具。开源AI工具:Local, BYOK code review for any language. No SaaS, no telemetry.。⭐13 · Go 主要应用场景包括:开发人员代码审查。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:本地代码审查 的核心功能完整,质量优秀。对于AI 技术爱好者来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

📚 深入学习 本地代码审查
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 local-review
原始描述 开源AI工具:Local, BYOK code review for any language. No SaaS, no telemetry.。⭐13 · Go
Topics aiclicode-reviewgolang
GitHub https://github.com/mshykov/local-review
License MIT
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/mshykov/local-review

收录时间:2026-05-25 · 更新时间:2026-05-30 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

📺 订阅 AI Skill Hub Daily Telegram 频道
每天 8 条精选 AI Skill、MCP、Agent 与自动化工具推送
加入频道 →