用途
Jazzberry 是一款 AI 驱动的缺陷检测工具，主要面向使用 GitHub 进行协作开发的团队。其目标是在拉取请求（PR）阶段发现代码中的缺陷，将检测环节前置到代码合入之前。
主要能力
根据现有资料，Jazzberry 的核心机制包括：
- 与 GitHub 拉取请求直接集成，在 PR 创建后自动触发分析。
- 将代码仓库克隆到安全、临时的沙盒环境中运行。
- 使用 AI 智能体分析代码变更。
- 通过执行命令、运行测试等方式，基于真实代码执行过程来发现缺陷，而非仅依赖静态分析。
使用方式
资料显示，其工作流程为：当 PR 创建后，Jazzberry 会克隆仓库并在沙盒中由 AI 智能体分析变更、执行命令和运行测试，从而定位问题。具体安装步骤、配置方法及交互界面等信息暂未提供。
适用场景
适用于在 GitHub 上开展协作开发、希望在代码评审阶段借助 AI 与真实执行来辅助发现缺陷的团队。
限制
当前资料仅包含一段概述性描述，关于支持的编程语言、集成范围、收费与价格、具体效果、平台要求及使用限制等信息均暂未提供。
