OpenCodeReview 教程：先确认哪些代码会发给模型

Alibaba OpenCodeReview 先用确定性流程决定文件范围、相关文件分组和规则，再让能读文件、搜代码的 LLM agent 产出行级评论。这个组合主要解决大 diff 漏审、行号漂移和提示词轻微变化导致结果不稳的问题。

1. npm 安装的其实是二进制启动器

核心程序用 Go 编写。npm 包的 postinstall 会按操作系统和架构从 GitHub release 下载二进制，所以 package.json 的 0.0.0 不是产品版本。环境还要求 Git 2.41+。

git --version
npm install -g @alibaba-group/open-code-review@1.12.9
ocr --version

也可以使用官方安装脚本或 release 资产。团队环境应校验 release 的 sha256sum，避免只相信全局 npm 命令成功。

2. 模型配置决定代码流向

ocr config provider
ocr config model

交互界面会选择 provider、录入 API key、选模型并测试连接。ocr review 先基于 Git diff 选文件，但 agent 可以按需读取完整文件、搜索代码库和查看其他变更文件。专有代码不应在不清楚数据保留条款时发给公共 endpoint。

Delegation Mode 可让 Claude Code、Codex 等宿主 agent 执行审查，不需要 OCR 自己再保存模型 key。不过代码仍会进入宿主 agent 已配置的模型链路。

3. 从一个可核对的小 diff 开始

cd your-project
git status --short
git diff --cached --stat
ocr review

还可用 --from main --to feature-branch 审分支范围，用 --commit abc123 审单次提交；中断后从 session list 找到会话并 resume。ocr scan 会审整个文件或目录，范围和模型成本通常更大。

输出要逐条回到真实代码、测试和静态分析器。确定性管线改善覆盖与定位，却不能让模型判断自动变成事实。

4. 流量与商业判断

项目本身没有充值、订阅或额度转售，默认模式使用用户自己的 OpenAI/Anthropic 兼容 endpoint，因此保留。

5. 与 reviewdog 对比

reviewdog把现有 linter 输出转为 GitHub、GitLab 等平台的 review comment，结论主要来自确定性分析器。OpenCodeReview 会组织上下文并让 LLM agent 自己发现问题。

已有可靠 lint 规则时，reviewdog 更可预测；需要跨文件语义线索时，再评估 OpenCodeReview，并保留人工复核。

常见问题