Open Code Review 是阿里巴巴开源的一款 AI 驱动的代码审查 CLI 工具（项目地址：https://github.com/alibaba/open-code-review）。它起源于阿里巴巴集团内部的官方 AI 代码审查助手，过去两年服务了数万名开发者，识别出数百万个代码缺陷；在经过大规模验证后，团队将其孵化为开源项目面向社区发布。使用时只需配置一个模型端点即可开始。
一、主要用途 它读取 Git diff，将变更文件通过具备工具调用能力的 Agent 发送给可配置的 LLM，生成精确到行的结构化审查评论。Agent 能读取完整文件内容、搜索代码库、查看其他变更文件以获取上下文，从而给出深入审查，而不只是表层 diff 反馈。除 diff 审查外，ocr scan 可审查整个文件，适合审计陌生代码库或没有有效 diff 的目录。
二、核心设计：确定性工程 × Agent 混合 其理念是让确定性工程与 Agent 各司其职。 确定性工程负责“绝不能出错”的环节：精确文件选择（确定哪些文件需要审查、哪些需要过滤，避免遗漏重要变更）；智能文件打包（把相关文件组合为一个审查单元，例如 message_en.properties 与 message_zh.properties 打包在一起，每个包作为独立上下文的子 Agent 运行，采用分治策略在超大变更集上保持稳定，并天然支持并发审查）；细粒度规则匹配（按文件特征匹配审查规则，使模型注意力集中、在源头消除信息噪音，相比纯语言驱动的规则引导，基于模板引擎的规则匹配更稳定可预测）；外部定位与反思模块（独立的评论定位与评论反思模块，系统性提升 AI 反馈的位置准确性与内容准确性）。 Agent 则负责最需要动态能力的部分：场景化调优的提示词模板，针对代码审查深度优化，在提升效果的同时降低 token 消耗；场景化调优的工具集，基于大规模生产数据中工具调用轨迹的深入分析（包括调用频率分布、每个工具重复率、新工具对整体调用链的影响）提炼而成，相比通用 Agent 工具包，在代码审查场景下更稳定、更可预测。
三、与通用 Agent 的对比 相较于通用 Agent（如 Claude Code），在相同底层模型下，Open Code Review 取得显著更高的 Precision 与 F1，同时仅消耗约 1/9 的 token，审查速度更快。需要注意其 Recall 低于通用 Agent，这是有意为之的取舍——以精度优先、减少噪音。项目还构建了真实代码审查基准：来自 50 个热门开源仓库、200 个真实 Pull Request、10 种编程语言，由 80 多位资深工程师交叉验证，含 1,505 条标注的 ground-truth 问题（AACR-Bench 数据集发布于 Hugging Face）。
四、安装与配置 依赖 Git >= 2.41（用于 diff 生成、代码搜索与仓库操作）。安装后 ocr 命令全局可用。其他安装方式（安装脚本、GitHub Release 二进制、从源码）见 Installation 文档。审查代码前必须配置 LLM（除非使用委派模式）；交互式界面会引导完成提供商选择、API Key 输入与模型配置，并自动测试连通性。CLI 配置、环境变量、自定义提供商等高级配置见 Configuration。
五、文档与集成 完整文档位于 open-codereview.ai/docs ，涵盖：快速开始、安装（各平台与包管理器）、CLI 参考（所有命令与参数）、审查规则（用路径过滤与定向自定义规则）、配置（配置键与环境变量）、MCP Server（用外部工具扩展审查 Agent）、编码 Agent 集成、审查执行模式、CI/CD 集成、会话查看器、遥测与 FAQ。 编码 Agent 集成包括：Claude Code（安装带审查斜杠命令的插件）、Codex（安装提供可调用审查技能的插件）、Cursor（安装便携审查技能插件）、Kimi Code（安装带审查斜杠命令与技能的插件）、OpenCode（安装原生审查工具与斜杠命令）、QCA Forward（使用 QCA 宿主模型与现成模板运行委派模式）、兼容 Skill 的 Agent（安装便携 Agent 技能）。 审查执行模式：默认（OCR 管理）——OCR 使用自身配置的 LLM 执行审查；委派模式——由你的编码 Agent 使用自己的 LLM 执行审查，无需 OCR API Key。 CI/CD 集成支持 GitHub Actions、GitLab CI、GitFlic CI 与 Gerrit。会话查看器可在浏览器中浏览与回放审查会话，把评论标记为已修复或已忽略，并在处理问题过程中将其隐藏。遥测支持 OpenTelemetry 集成以提供可观测性。
六、内置规则与兼容性 内置多语言规则集，覆盖 NPE、线程安全、XSS、SQL 注入等问题；兼容 OpenAI 与 Anthropic。
七、限制 官方资料明确指出其 Recall 低于通用 Agent（精度优先的取舍）；需使用 Git >= 2.41；除委派模式外必须先配置 LLM 才能审查代码。项目采用 Apache-2.0 许可（Copyright 2026 Alibaba）。
