开源代码审查
经 AI Skill Hub 精选评估，开源代码审查 获评「强烈推荐」。这款Agent工作流在功能完整性、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
开源代码审查 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。
在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
开源代码审查 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
📖 中文文档
开源代码审查 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
# 方式一：go install（推荐） go install github.com/alibaba/open-code-review@latest # 方式二：从源码编译 git clone https://github.com/alibaba/open-code-review cd open-code-review go build -o open-code-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/alibaba/open-code-review/releases
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 查看帮助 open-code-review --help # 基本运行 open-code-review [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/alibaba/open-code-review
# open-code-review 配置说明 # 查看配置选项 open-code-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 OPEN_CODE_REVIEW_CONFIG="/path/to/config.yml"
简介
OpenCodeReview
<p align="center"> <a href="https://trendshift.io/repositories/41087" target="_blank"> <img src="https://trendshift.io/api/badge/trendshift/repositories/41087/weekly?language=Go" alt="alibaba%2Fopen-code-review | Trendshift" style="width: 320px; height: 70px;" width="320" height="70" /> </a> </p> <p align="center"> <a href="https://www.npmjs.com/package/@alibaba-group/open-code-review"><img alt="npm" src="https://img.shields.io/npm/v/@alibaba-group/open-code-review?style=flat-square" /></a> <a href="https://github.com/alibaba/open-code-review/actions/workflows/release.yml"><img alt="Build status" src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/alibaba/open-code-review/release.yml?style=flat-square" /></a> <a href="https://goreportcard.com/report/github.com/alibaba/open-code-review"><img alt="Go Report Card" src="https://goreportcard.com/badge/github.com/alibaba/open-code-review?style=flat-square" /></a> <a href="https://github.com/alibaba/open-code-review/blob/main/LICENSE"><img alt="License" src="https://img.shields.io/github/license/alibaba/open-code-review?style=flat-square" /></a> <a href="https://deepwiki.com/alibaba/open-code-review"><img alt="Ask DeepWiki" src="https://deepwiki.com/badge.svg" /></a> <a href="https://www.bestpractices.dev/projects/13328"><img alt="OpenSSF Best Practices" src="https://img.shields.io/badge/OpenSSF-Silver-4C566A?style=flat-square" /></a> </p> <p align="center"> <a href="#supported-platforms"><img alt="Windows" src="https://img.shields.io/badge/Windows-supported-blue.svg" /></a> <a href="#supported-platforms"><img alt="macOS" src="https://img.shields.io/badge/macOS-supported-blue.svg" /></a> <a href="#supported-platforms"><img alt="Linux" src="https://img.shields.io/badge/Linux-supported-blue.svg" /></a> <a href="#supported-agents"><img alt="Claude Code" src="https://img.shields.io/badge/Claude_Code-supported-blueviolet.svg" /></a> <a href="#supported-agents"><img alt="Codex" src="https://img.shields.io/badge/Codex-supported-blueviolet.svg" /></a> <a href="#supported-agents"><img alt="Cursor" src="https://img.shields.io/badge/Cursor-supported-blueviolet.svg" /></a> </p> <p align="center"> English | <a href="README.zh-CN.md">简体中文</a> | <a href="README.ja-JP.md">日本語</a> | <a href="README.ko-KR.md">한국어</a> | <a href="README.ru-RU.md">Русский</a> </p>
---
Provide requirement context for more targeted review
ocr review --background "Adding rate limiting to the login API"
Interactive provider and model setup
ocr config provider ocr config model ocr llm providers
How to Use
Examples
```bash
Review workspace changes with default settings
ocr review
Configuration Reference
Config file: ~/.opencodereview/config.json
| Key | Type | Example | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
provider | string | anthropic \ | openai \ | dashscope \ | deepseek \ | z-ai |
providers.<name>.api_key | string | Provider-specific API key | ||||
providers.<name>.url | string | Provider base URL override | ||||
providers.<name>.protocol | string | anthropic \ | openai | |||
providers.<name>.model | string | Model name for the provider | ||||
providers.<name>.models | array | Optional provider model list for interactive selection | ||||
providers.<name>.auth_header | string | x-api-key \ | authorization | |||
providers.<name>.extra_body | object | JSON object merged into every request body | ||||
providers.<name>.timeout_sec | integer | Per-request HTTP timeout in seconds (default: 300) | ||||
providers.<name>.extra_headers | string | Comma-separated key=value HTTP headers | ||||
custom_providers.<name>.* | — | Same fields as providers.<name>.*, including optional models | ||||
llm.url | string | https://api.openai.com/v1/chat/completions | ||||
llm.auth_token | string | sk-xxxxxxx | ||||
llm.auth_header | string | Anthropic only: x-api-key \ | authorization | |||
llm.extra_body | object | JSON object merged into every request body | ||||
llm.timeout_sec | integer | Per-request HTTP timeout in seconds (default: 300) | ||||
llm.extra_headers | string | Comma-separated key=value HTTP headers | ||||
llm.model | string | claude-opus-4-6 | ||||
llm.use_anthropic | boolean | true \ | false | |||
language | string | Any language name, e.g. English, Chinese (default: English) | ||||
telemetry.enabled | boolean | true \ | false | |||
telemetry.exporter | string | console \ | otlp | |||
telemetry.otlp_endpoint | string | OTLP collector address | ||||
telemetry.content_logging | boolean | Include prompts in telemetry |
Environment variables take precedence over the config file.
Environment Variables
| Variable | Purpose |
|---|---|
OCR_LLM_URL | LLM API endpoint URL |
OCR_LLM_TOKEN | API key / auth token |
OCR_LLM_AUTH_HEADER | Anthropic auth header (x-api-key or authorization) |
OCR_LLM_EXTRA_HEADERS | Comma-separated key=value HTTP headers |
OCR_LLM_MODEL | Model name |
OCR_LLM_TIMEOUT | Per-request HTTP timeout in seconds (overrides config file timeout_sec) |
OCR_USE_ANTHROPIC | true = Anthropic, false = OpenAI |
CI/CD Integration
OCR can be integrated into CI/CD pipelines to automate code review on Merge Requests / Pull Requests.
The core command for CI integration:
ocr review \
--from "origin/main" \
--to "<commit_sha>" \
--format jsonThe --from flag accepts a branch ref (e.g., origin/main) or commit SHA as the base, while --to accepts a commit SHA or branch ref as the head. In CI environments, using commit SHA for --to is recommended to correctly handle fork PRs/MRs where the source branch doesn't exist on the origin remote.
The --format json flag outputs machine-readable results suitable for parsing in CI scripts.
See the examples/ directory for integration examples:
github_actions/— GitHub Actions integration examplegitlab_ci/— GitLab CI integration example
Branch range — compare two refs
ocr review --from main --to feature-branch
高质量的开源代码审查工具
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 需要从图片、PDF 提取文字的文档自动化场景
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 需要从图片、PDF 提取文字的文档自动化场景
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
- +Apache-2.0 协议，可免费商用
- +大幅减少重复性人工操作
- +可视化流程，清晰直观
- +可扩展性强，支持复杂场景
- −初始配置和调试需投入一定时间
- −强依赖外部服务的稳定性
- −复杂场景需具备一定技术基础
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。
✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议，可商用，需保留版权声明和 NOTICE 文件，含专利授权条款。
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❓ 常见问题 FAQ
AI Skill Hub 点评：开源代码审查 的核心功能完整，质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说，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。
| 原始名称 | open-code-review |
| 原始描述 | 开源AI工作流：Battle-tested at Alibaba's scale. Hybrid architecture code review tool: determin。⭐149 · Go |
| Topics | 代码审查工作流Go |
| GitHub | https://github.com/alibaba/open-code-review |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | Go |
收录时间：2026-05-28 · 更新时间：2026-05-30 · License：Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。