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KI Code-Review sollte den Auswirkungsradius zeigen.

Ein Guide zu KI Code-Review mit Auswirkungsradius und Regressions-Risiko.

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KI Code-Review sollte den Auswirkungsradius zeigen.

Codna beginnt damit, das Repository deterministisch zu verstehen. Diese Karte reduziert den Kontext, senkt die Kosten und gibt dem Agenten einen engeren Weg zum Fixen.

Das Ergebnis ist ein Workflow, bei dem Menschen Grundursache, Auswirkungsradius und Test-Beweise prüfen, anstatt einem Agenten beim blinden Durchsuchen der Codebase zuzuschauen.

Kernmuster

  1. Das Repo mit null LLM-Tokens kartieren.
  2. Verdächtige Dateien und Call-Paths identifizieren.
  3. Ein kleines Evidenzpaket packen.
  4. Einen Patch generieren.
  5. Verifizieren und einen Pull Request öffnen.