Code Council

Seu Conselho de Revisão de Código com IA - Obtenha perspectivas diversas de múltiplos modelos de IA em paralelo.

Documentação

Code Council

Uma IA pode deixar passar coisas. Um conselho de IAs captura mais.

O Code Council executa seu código através de múltiplos modelos de IA simultaneamente e mostra onde eles concordam, onde discordam e o que apenas um modelo detectou.

Code Council

Exemplo de Saída

## Consensus Analysis

### Unanimous (All 4 models agree) - High Confidence

**Critical: SQL Injection Vulnerability**
Location: src/api/users.ts:42

The user input is directly interpolated into the SQL query without sanitization.
Use parameterized queries instead.

---

### Majority (3 of 4 models) - Moderate Confidence

**High: Missing Input Validation**
Location: src/api/users.ts:38

The userId parameter is used without validation. Add type checking.

---

### Disagreement - Your Judgment Needed

**Session Token Expiration**
Location: src/api/auth.ts:28

- Kimi K2.5: "Tokens should expire after 24 hours"
- DeepSeek V3.2: "Current 7-day expiration is reasonable for this use case"
- Minimax M2.1: "No issue found"

---

### Single Model Finding - Worth Checking

**Low: Magic Number**
Location: src/utils/pagination.ts:12
Found by: GLM 4.7

The value 20 should be extracted to a named constant.

Por que Múltiplos Modelos?

Modelos de IA diferentes têm pontos fortes diferentes:

Um modelo pode deixar passar um problema de segurança que outro detecta
Descobertas unânimes são quase certamente problemas reais
Discordâncias destacam onde você deve olhar mais de perto
Descobertas de um único modelo podem ser ruído, ou podem ser o único modelo que viu algo que os outros deixaram passar

Pense nisso como ter 4 engenheiros seniores revisando seu código de uma só vez.

How Consensus Works

Início Rápido

Servidor MCP (Claude Desktop, Cursor, etc.)

Adicione à sua configuração do Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json no macOS):

{
  "mcpServers": {
    "code-council": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@klitchevo/code-council"],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Obtenha sua chave de API em OpenRouter.

É só isso. Peça ao Claude: "Use review_code para verificar esta função: [cole o código]"

CLI (GitHub Actions, CI/CD)

Execute revisões diretamente da linha de comando:

# Review git changes
npx @klitchevo/code-council review git --review-type diff

# Review with inline PR comments format (for GitHub Actions)
npx @klitchevo/code-council review git --review-type diff --format pr-comments

# Review code from stdin
echo "function foo() {}" | npx @klitchevo/code-council review code

# Review with custom models
npx @klitchevo/code-council review git --models "anthropic/claude-sonnet-4,openai/gpt-4o"

# Show help
npx @klitchevo/code-council review --help

Mais opções de configuração: Consulte o Guia de Configuração para Cursor, VS Code, modelos personalizados e opções avançadas.

GitHub Actions

Revise PRs automaticamente com múltiplos modelos de IA. As descobertas aparecem como comentários inline nas linhas exatas do código. As correções de código usam a sintaxe de sugestão do GitHub para aplicação com um clique. Re-execuções limpam automaticamente comentários antigos.

Configuração Rápida

Gere o arquivo de workflow automaticamente:

npx @klitchevo/code-council setup workflow

Isso cria .github/workflows/code-council-review.yml com comentários inline de PR habilitados.

Opções:

--simple - Usa o formato markdown em vez de comentários inline
--force - Sobrescreve o arquivo de workflow existente

Configuração Manual

Ou crie o workflow manualmente:

name: Code Council Review

on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize, ready_for_review, reopened]

jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.event.pull_request.draft == false
    permissions:
      contents: read
      pull-requests: write

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 0

      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: '20'

      - name: Run Code Council Review
        env:
          OPENROUTER_API_KEY: ${{ secrets.OPENROUTER_API_KEY }}
        run: |
          npx @klitchevo/code-council review git \
            --review-type diff \
            --format pr-comments \
            > review.json

      - name: Post Review
        env:
          GH_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
        run: |
          gh api repos/${{ github.repository }}/pulls/${{ github.event.pull_request.number }}/reviews \
            --method POST \
            --input review.json

Adicione OPENROUTER_API_KEY aos segredos do seu repositório (Settings > Secrets > Actions).

Casos de Uso

Cenário	Ferramenta	O Que Você Obtém
Prestes a fazer merge de um PR	`review_git_changes`	Revisão multi-modelo do seu diff
Revisões automatizadas de PR	CLI `review git`	Revisão multi-modelo no GitHub Actions
Planejando um refactor	`review_plan`	Detecte problemas de design antes de codificar
Revisando componentes React	`review_frontend`	Foco em acessibilidade + performance + UX
Protegendo um endpoint de API	`review_backend`	Análise de segurança + arquitetura
Quer discussão mais aprofundada	`discuss_with_council`	Conversa multi-turno com contexto
Auditoria de todo o codebase	`tps_audit`	Análise de fluxo, desperdício e gargalos

Referência completa de ferramentas: Consulte a Referência de Ferramentas para todos os parâmetros e exemplos.

Lendo os Resultados

O Code Council mostra níveis de confiança para cada descoberta:

Nível	Significado	Ação
Unânime	Todos os modelos concordam	Alta confiança - corrija isso
Maioria	A maioria dos modelos concorda	Provavelmente válido - investigue
Discordância	Os modelos conflitam	Seu julgamento é necessário
Único	Apenas um modelo encontrou isso	Vale a pena verificar

Configuração

O Code Council funciona imediatamente com padrões sensatos. Para personalização:

Guia de Configuração - Configuração do cliente MCP, arquivos de configuração, variáveis de ambiente
Seleção de Modelos - Escolha modelos, preços, trade-offs de performance
Referência de Ferramentas - Parâmetros detalhados das ferramentas e exemplos

Exemplo de Modelos Personalizados

{
  "env": {
    "OPENROUTER_API_KEY": "your-api-key",
    "CODE_REVIEW_MODELS": ["anthropic/claude-sonnet-4.5", "openai/gpt-4o"]
  }
}

Custo

Os modelos padrão são escolhidos por custo-benefício (~$0,01–0,05 por revisão).

Troque para Claude/GPT-4 para maior qualidade a um custo mais alto (~$0,10–0,30 por revisão).

Consulte o Guia de Seleção de Modelos para detalhes de preços e dicas de otimização.

Requisitos

Node.js >= 18.0.0
Chave de API do OpenRouter
Cliente compatível com MCP (Claude Desktop, Cursor, etc.)

Solução de Problemas

"OPENROUTER_API_KEY environment variable is required" Adicione a chave de API à seção env da configuração do seu cliente MCP.

Revisões lentas Isso é esperado ao usar múltiplos modelos. Considere usar menos modelos ou modelos mais rápidos, como o Gemini Flash.

Modelos retornando erros Verifique seus créditos do OpenRouter e a disponibilidade dos modelos em status.openrouter.ai.

Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Abra uma issue ou um PR.

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