# Alibabas Open Code Review: Installation und Ihr erster Review
> Richten Sie ein Modell für Open Code Review ein, prüfen Sie Git-Änderungen und werten Sie die Ergebnisse aus. Im Delegierungsmodus wird das Modell Ihres Agents verwendet.
Source: https://ailoot.ai/blog/de/alibaba-open-code-review/
Canonical: https://ailoot.ai/blog/de/alibaba-open-code-review/
Language: de
Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/)
Translation: guide-187
Revision: sha256-7473fadee5ec61dcc0ff86dae29bc27a83b4517536b944c2ab235db9cc776e62
[Ailoot-Dokumentation: API, Schlüssel und Integration](https://ailoot.ai/docs/).
## Was macht Alibabas Open Code Review?
Das Wichtigste
Open Code Review, kurz OCR, ist ein Befehlszeilen-Tool zur Überprüfung von Code. Es liest Git-Änderungen, sendet Dateien an das konfigurierte Sprachmodell und gibt Kommentare zu bestimmten Zeilen zurück. Es ist eine zusätzliche Überprüfung, kein Beweis dafür, dass der Code fehlerfrei ist.
Das Projekt wird in Alibabas offiziellem Repository unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht. In der README beschreiben die Entwickler die Kombination aus programmatischer Dateiauswahl und Regeln mit einem Agenten, der den Code analysiert. Außerdem gibt es `ocr scan` für ganze Dateien, wenn es keinen aussagekräftigen Diff gibt – eine Sammlung von Git-Änderungen.
Beginnen Sie mit Ihrem ersten Review und beurteilen Sie die Kommentare zu Ihrem eigenen Code. Token-Einsparungen bei Ihrem Projekt wurden hier nicht gemessen. Warum es sinnvoll ist, die Ergebnisse eines Agents separat zu prüfen, wird [im Artikel über falsche Behauptungen, etwas sei „fertig“](https://ailoot.ai/blog/de/ai-agent-says-done/) erklärt.
## Repository vorbereiten und OCR installieren
Für diese Installationsmethode benötigen Sie Git 2.41 oder höher und npm. Beginnen Sie mit einem Test-Repository, das keine Geheimnisse enthält. Der Agent kann ganze Dateien lesen und die Codebasis durchsuchen; im Arbeitsverzeichnismodus werden auch nicht verfolgte Dateien einbezogen. Prüfen Sie das gesamte Repository einschließlich neuer Dateien: Es darf keine Schlüssel oder Daten enthalten, die nicht an das von Ihnen gewählte Modell gesendet werden dürfen.
```bash
git --version
npm install -g @alibaba-group/open-code-review
```
Nach der Installation steht der Befehl `ocr` zur Verfügung. Prüfen Sie die Installationsoptionen und das Paket anhand der offiziellen README, nicht anhand eines beliebigen Pakets mit ähnlichem Namen.
## Modell konfigurieren und Review ausführen
Führen Sie im Terminal Folgendes aus:
```bash
ocr config provider
ocr config model
```
Die interaktive Oberfläche fordert Sie auf, einen Anbieter auszuwählen, einen API-Schlüssel einzugeben und das Modell zu konfigurieren. Anschließend wird die Verbindung geprüft. Geben Sie den Schlüssel in der dafür vorgesehenen Oberfläche ein, nicht in Projektdateien oder Commit-Nachrichten. Informieren Sie sich vor einem Review über die Kosten Ihres gewählten Anbieters: Die kostenlose OCR-Lizenz bedeutet nicht, dass Modellaufrufe kostenlos sind.
Wechseln Sie in Ihr Projektverzeichnis und führen Sie ein Review aus. Ersetzen Sie `your-project` durch den Pfad zu Ihrem Projekt:
```bash
cd your-project
ocr review
```
In diesem Modus prüft `ocr review` bereitgestellte, nicht bereitgestellte und neu hinzugefügte, nicht verfolgte Änderungen. Um die Kommentare als JSON zu speichern, können Sie Folgendes verwenden:
```bash
ocr review --format json --output result.json
```
Fügen Sie den Bericht nicht automatisch einem Commit hinzu: Prüfen Sie zuerst, ob er sensiblen Code oder Daten enthält. Für das Review ganzer Dateien in einem Verzeichnis gibt es unabhängig von Änderungen einen separaten Befehl:
```bash
ocr scan --path internal/agent
```
`internal/agent` ist ein Beispiel aus der README; ersetzen Sie es durch einen vorhandenen Pfad in Ihrem Projekt. Beginnen Sie mit einem kleinen Verzeichnis, um zu beurteilen, wie nützlich die Kommentare sind und welche tatsächlichen Kosten entstehen, bevor Sie alles scannen.
## Woran Sie erkennen, ob ein Review nützlich ist
Öffnen Sie jeden Kommentar, suchen Sie die Zeile und prüfen Sie, ob sich das Problem reproduzieren lässt. Bestätigen Sie die Korrektur mit einem Test und erfassen Sie falsch positive Ergebnisse separat. Keine Kommentare zu erhalten, ersetzt weder Funktionstests noch Zugriffskontrollen.
In ihrem Vergleich weisen die Entwickler in der README darauf hin, dass OCR einen geringeren Anteil an Problemen erkennt als allgemeine Agents. Das ist eine Aussage der Entwickler unter den Bedingungen ihrer Studie, keine Messung der Qualität Ihres Projekts. Die Genauigkeit von OCR wurde hier nicht unabhängig gemessen.
## Wie sich die Delegierung unterscheidet
Im normalen Modus wird das in OCR konfigurierte Modell verwendet. Im Delegierungsmodus wählt OCR Dateien aus und legt Regeln fest, während Ihr KI-Agent den Code mit seinem eigenen Modell prüft. In diesem Modus sind weder eine separate Modellkonfiguration noch ein API-Schlüssel für OCR erforderlich.
Vorbereitungsbefehle aus der README:
```bash
ocr delegate preview
ocr delegate rule src/main.go src/handler.go
```
Ersetzen Sie die Pfade durch Ihre eigenen. Übergeben Sie die Analyse nach diesen Befehlen dem verbundenen Agenten: Die Vorbereitung der Dateien ist noch kein Code-Review. Es gelten weiterhin dessen Zahlungsbedingungen und Limits; „kein separater Schlüssel erforderlich“ bedeutet also nicht „kostenloses Review“.
Das Repository beschreibt Integrationen mit Claude Code, Codex und anderen Agents. Wenn Sie Codex verwenden, machen Sie sich zunächst damit vertraut, [wie Codex-Skills funktionieren](https://ailoot.ai/blog/de/codex-skills/); für ein anderes unterstütztes Tool gibt es [eine Einführung in Kimi Code](https://ailoot.ai/blog/de/kimi-code-install/). Verbinden Sie die Integration, nachdem Sie den normalen Bericht verstanden haben, und nicht anstelle seiner Lektüre.
## Wenn der Lauf kein Ergebnis liefert
Prüfen Sie, ob die erforderliche Git-Version installiert ist, ob Sie sich im richtigen Projektverzeichnis befinden und ob die Verbindung zum Modell funktioniert. Wenn keine Änderungen zu überprüfen sind, bezeichnen Sie ein leeres Ergebnis nicht als Review der gesamten Codebasis: Für ganze Dateien wird scan verwendet. Richten Sie keine automatische Commit-Sperre auf Grundlage eines einzelnen ungewohnten Berichts ein.
Die Befehle wurden anhand der offiziellen README in der festgelegten Repository-Revision geprüft. Es wurde kein kostenpflichtiger Lauf auf dem Projekt eines Nutzers durchgeführt. Das Kriterium für einen erfolgreichen ersten Versuch sind klare Kommentare, die Sie mit einer Begründung bestätigen oder zurückweisen konnten.
### Quellen
- [Offizielle Dokumentation](https://raw.githubusercontent.com/alibaba/open-code-review/486022daaf14f7142275eddb9b3cacc3cc5dadfa/README.md)
Wenn Sie über Ailoot auf KI-Modelle zugreifen möchten, sehen Sie sich [Ailoot](https://ailoot.ai/) an.
## Fragen und Antworten
### Belegt ein OCR-Bericht ohne Kommentare korrekten Code?
Nein. Prüfen Sie, dass tatsächlich die vorgesehenen Git-Änderungen begutachtet wurden, und behalten Sie Funktions- und Zugriffstests bei. Prüfen Sie bei jedem Fund die genannte Zeile und reproduzieren Sie das Problem. Erfassen Sie Fehlalarme separat.
### Macht der Delegationsmodus den Review kostenlos?
Nein. Er erspart eine eigene OCR-Modellkonfiguration, indem er die Analyse an Ihren verbundenen Agenten abgibt. Dessen Zahlungsbedingungen und Limits gelten weiter. Vorschau- und Regelbefehle bereiten die Übergabe vor; sie sind noch kein abgeschlossener Review.
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