ReviewGate — AI 代码的合并前质量闸口 | Pre-merge quality gate for AI code

为什么用它

三件事，做到位

不是又一个 AI reviewer，而是一道把高危推前、把噪音压下、不假装通过的闸口。

拦高危

按安全、逻辑、性能、业务规则等维度并行审查，把 must-fix 放到最前面，reviewer 一眼看到最该处理的地方。

降噪音

跨维度去重、独立证伪、按置信度过滤，低价值反馈默认折叠——少一点"啰嗦但没用"的 review 评论。

不假通过

超时、上下文过大、单元未审完都会降级 WARN 并让 CI 非 0 退出，绝不把不完整的审查伪装成 PASS。

工作原理

从 diff 到闸口，四步

并行分维度审查

多个 Agent 各自聚焦一个维度，并行扫你的改动，可按需跨文件追调用方与契约。

行号锚定校验

模型直接标注行号，引擎用代码片段锚点校验并兜底重定位，降低行号漂移。

去重 + 证伪 Judge

同处多维标记合并并加分；每条发现再被独立带证据裁决，证不掉才保留。

置信度闸口

高置信问题阻断合并（BLOCK），低置信默认折叠（仍可展开），未审完降级 WARN。

六个审查维度

security

注入、越权、密钥泄露、不安全反序列化

perf

N+1、无谓拷贝、热路径复杂度、阻塞调用

logic

边界条件、空值、错误处理、并发竞态

style

命名、可读性、重复代码

ai_smell

幻觉 API、看似合理实则错误、假设漂移

business

业务规则、权限边界、状态机、金额/订单/库存

为什么可以信

保守、可验证、不越权

公开评测留痕

真实 PR、revert 金标准、45 语言样例、大 PR、意图评审结果都记录在 docs/evals/，可复查。

默认只读

除显式 --fix 且逐条确认外，审查链路不写工作区、不执行任意 shell 命令。

保守闸口

低置信默认折叠；超时、上下文超限、未审完一律降级 WARN，宁可保守也不漏审放行。

适合

AI 一次改很多文件，reviewer 想先知道哪里最危险
团队有权限、金额、状态机等业务规则需反复检查
想给 PR / CI 加一道高置信风险闸口
想用 --intent 检查实现是否符合需求 / 设计

不适合

替代单元测试、集成测试或人工 review
让模型自动改代码并无人确认地合并
对误报零容忍、无法接受保守 WARN
没有 LLM API key，或不允许代码片段发给模型

快速开始

三样东西就能跑

一个 git 仓库、一个 LLM API key、reviewgate 命令。不绑定模型，OpenAI 兼容或 Anthropic 端点都行。

① 安装 — Linux / macOS

$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/\
    dengmengmian/ReviewGate/main/install.sh | sh

Windows (PowerShell)

PS> irm https://raw.githubusercontent.com/\
     dengmengmian/ReviewGate/main/install.ps1 | iex

不想直接跑远程脚本？可先下载 install.sh 审阅，或从 GitHub Releases 手动下载二进制。升级随时 reviewgate upgrade。

② 全局配置 + 审查

# 写一份全局配置，所有仓库通用
$ cat > ~/.reviewgate/config.toml <<EOF
provider = "deepseek"
[providers.deepseek]
protocol = "openai"
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
model    = "deepseek-v4-pro"
EOF

# key 用环境变量注入，不写进文件
$ export REVIEWGATE_API_KEY="your key"

$ reviewgate llm test     # 确认能连
$ reviewgate review       # 审查当前改动

CI 里：reviewgate review --fail-on block。退出码 0 放行 · 1 被闸口拦截 · 2 工具自身出错（配置/网络），三态分明便于重试或告警。

接入方式

一个引擎，多种形态

都只是调同一个 reviewgate CLI。CLI 为主、Action 用于 PR/CI；Claude Skill、Codex 与 AtomCode 是更薄的 agent 壳（experimental）。

主形态

CLI

本地或 CI 直接跑。支持工作区 / commit / 分支范围、JSON 输出、--intent 技术评审。

$ reviewgate review --from main --to HEAD

GitHub Action

在 PR 上自动审查并回贴摘要 + 行内 suggestion，作者一键应用、人来把关。

uses: dengmengmian/ReviewGate/
      integrations/github-action@v0

experimental

Agent 壳：Claude / Codex / AtomCode

装进 Claude Code（用 /reviewgate 触发）、Codex（AGENTS.md）或 AtomCode（.atomcode/skills），在对话里调同一套引擎。比 CLI/Action 更薄、较新。

$ integrations/claude-skill/install-into-project.sh
$ integrations/codex/install-into-project.sh
$ integrations/atomcode/install-into-project.sh

常见问题

你可能想问的

和普通 AI code review 有什么不同？

它是一道闸口，不是又一个 reviewer。发现会去重、被独立证伪、按置信度过滤；低价值反馈默认折叠；超时或未审完会降级 WARN 并让 CI 非 0 退出，绝不把不完整的审查伪装成 PASS。

支持哪些模型或 provider？

不绑定模型。任何 OpenAI 兼容或 Anthropic 端点都行——DeepSeek、Kimi、GLM、通义、Claude 等，按团队成本、速度、上下文窗口自选。

会把我的代码发给第三方吗？

只发给你自己在配置里指定的 LLM 端点，没有别的服务器。审查链路默认只读：除非显式 --fix 且逐条确认，不写工作区、不执行任意 shell。

怎么接入 CI？

reviewgate review --fail-on block，退出码 0 放行 / 1 被闸口拦截 / 2 工具自身出错；或直接用 GitHub Action 在 PR 上自动审查并回贴行内 suggestion。

免费吗？

工具本身 MIT 开源、免费。你只需要为自己 LLM API 的用量付费。

误报会不会很多？

每条发现都过一遍带证据的证伪 Judge，再按置信度闸口过滤，低置信默认折叠。可调 block / warn 阈值，也可用 --samples 提高召回或 --no-judge 加速。

和 CodeRabbit / PR-Agent 有什么不同？

ReviewGate 不跑在第三方 SaaS 上，只调用你自己配置的 LLM 端点；审查链路默认只读，代码不离开你的基础设施。设计上更保守：宁可 WARN 也不把没审完的 PR 标成 PASS，并把去重、证伪、置信度闸口放在核心流程。

支持 GitLab / Azure DevOps 吗？

CLI 可在任何能跑 shell 的 CI 里使用（GitLab CI、Azure Pipelines、Jenkins、Buildkite 等），只要给 reviewgate 一个 git 工作区和 API key。GitHub Action 目前只支持 GitHub。

会修改我的代码吗？

默认只读。只有在显式使用 --fix 并且逐条确认后，才会把建议 patch 应用到工作区；不会自动提交或合并。

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