# Open Code Review de Alibaba: instalación y tu primera revisión
> Configura un modelo para Open Code Review, comprueba los cambios de Git y revisa los resultados. El modo de delegación usa el modelo de tu agente.
Source: https://ailoot.ai/blog/es/alibaba-open-code-review/
Canonical: https://ailoot.ai/blog/es/alibaba-open-code-review/
Language: es
Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/)
Translation: guide-187
Revision: sha256-0eba4bb5f93995401f46aacf9a46f3b0d1f76960125ad0e3b7e086410e50ed7b
[Documentación de Ailoot: API, claves e integración](https://ailoot.ai/docs/).
## ¿Qué hace Open Code Review?
Punto clave
Open Code Review, u OCR, es una herramienta de línea de comandos para revisar código. Lee los cambios de Git, envía archivos al modelo de lenguaje configurado y devuelve comentarios vinculados a líneas concretas. Es una revisión adicional, no una prueba de que el código no tenga errores.
El proyecto se publica en el repositorio oficial de Alibaba con licencia Apache-2.0. En el README, los desarrolladores describen la combinación de la selección programática de archivos y las reglas con un agente que analiza el código. También existe `ocr scan` para archivos completos cuando no hay un diff significativo, es decir, un conjunto de cambios de Git.
Empieza con tu primera revisión y evalúa los comentarios sobre tu propio código. Aquí no se han medido los ahorros de tokens en tu proyecto. [El artículo sobre las falsas afirmaciones de que algo está «hecho»](https://ailoot.ai/blog/es/ai-agent-says-done/) explica por qué es útil comprobar por separado los resultados de un agente.
## Preparar el repositorio e instalar OCR
Para este método de instalación, necesitarás Git 2.41 o posterior y npm. Empieza con un repositorio de prueba que no contenga secretos. El agente puede leer archivos completos y buscar en la base de código; el modo de directorio de trabajo también incluye archivos sin seguimiento. Comprueba todo el repositorio, incluidos los archivos nuevos: no debe contener claves ni datos que no puedan enviarse al modelo que elijas.
```bash
git --version
npm install -g @alibaba-group/open-code-review
```
Después de la instalación, tendrás disponible el comando `ocr`. Comprueba las opciones de instalación y el paquete en el README oficial, no en un paquete cualquiera con un nombre parecido.
## Configurar el modelo y ejecutar una revisión
En el terminal, ejecuta:
```bash
ocr config provider
ocr config model
```
La interfaz interactiva te pide que elijas un proveedor, introduzcas una clave API y configures el modelo; después, comprueba la conexión. Introduce la clave en la interfaz indicada, no en los archivos del proyecto ni en los mensajes de commit. Antes de ejecutar una revisión, averigua cómo cobra tu proveedor: la licencia gratuita de OCR no significa que las llamadas al modelo sean gratuitas.
Ve al directorio de tu proyecto y ejecuta una revisión. Sustituye `your-project` por la ruta a tu proyecto:
```bash
cd your-project
ocr review
```
En este modo, `ocr review` comprueba los cambios preparados, los no preparados y los nuevos archivos sin seguimiento. Para guardar los comentarios en formato JSON, puedes usar:
```bash
ocr review --format json --output result.json
```
No añadas automáticamente el informe a un commit: primero comprueba que no contenga código ni datos sensibles. Hay un comando independiente para revisar todos los archivos de un directorio, con independencia de los cambios:
```bash
ocr scan --path internal/agent
```
`internal/agent` es un ejemplo del README; sustitúyelo por una ruta existente en tu proyecto. Empieza con un directorio pequeño para evaluar la utilidad de los comentarios y el coste real antes de analizarlo todo.
## Cómo saber si una revisión es útil
Abre cada comentario, busca la línea y comprueba si se puede reproducir el problema. Confirma la corrección con una prueba y registra por separado los falsos positivos. Que no haya comentarios no sustituye las pruebas funcionales ni las comprobaciones de control de acceso.
En su comparación, los desarrolladores señalan en el README que OCR detecta una proporción menor de problemas que los agentes de propósito general. Esta es una afirmación de los desarrolladores bajo las condiciones de su estudio, no una medición de la calidad de tu proyecto. Aquí no se realizó ninguna medición independiente de la precisión de OCR.
## En qué se diferencia la delegación
El modo normal usa el modelo configurado en OCR. En el modo de delegación, OCR selecciona los archivos y determina las reglas, mientras que tu agente de IA revisa el código con su propio modelo. En este modo, no hace falta configurar un modelo por separado ni proporcionar una clave API para OCR.
Comandos de preparación del README:
```bash
ocr delegate preview
ocr delegate rule src/main.go src/handler.go
```
Sustituye las rutas por las tuyas. Después de estos comandos, entrega el análisis al agente conectado: preparar los archivos todavía no es una revisión de código. Sus condiciones de pago y sus límites siguen vigentes, así que «no hace falta una clave aparte» no significa «revisión gratuita».
El repositorio describe integraciones con Claude Code, Codex y otros agentes. Si usas Codex, primero familiarízate con [el funcionamiento de las skills de Codex](https://ailoot.ai/blog/es/codex-skills/); para otra herramienta compatible, consulta [una introducción a Kimi Code](https://ailoot.ai/blog/es/kimi-code-install/). Conecta la integración cuando entiendas el informe normal, no en lugar de leerlo.
## Si la ejecución no produce resultados
Comprueba que tienes instalada la versión requerida de Git, que estás en el directorio correcto del proyecto y que funciona la conexión con el modelo. Si no hay cambios que revisar, no consideres un resultado vacío como una revisión de toda la base de código: scan se usa para archivos completos. No configures el bloqueo automático de commits basándote en un solo informe que te resulte desconocido.
Los comandos se comprobaron con el README oficial en la revisión fijada del repositorio. No se realizó ninguna ejecución de pago en el proyecto de un usuario. El criterio para considerar exitosa la primera prueba es que haya comentarios claros que hayas podido confirmar o rechazar con una justificación.
### Fuentes
- [Documentación oficial](https://raw.githubusercontent.com/alibaba/open-code-review/486022daaf14f7142275eddb9b3cacc3cc5dadfa/README.md)
Si necesitas acceder a modelos de IA a través de Ailoot, echa un vistazo a [Ailoot](https://ailoot.ai/).
## Preguntas sobre la configuración de agentes de programación
### ¿Un informe de OCR sin comentarios demuestra que el código es correcto?
No. Comprueba que se revisaran los cambios Git previstos y conserva las pruebas funcionales y de control de acceso. Para cada problema detectado, inspecciona la línea citada y reprodúcelo; registra los falsos positivos por separado.
### ¿El modo de delegación hace gratuita la revisión?
No. Evita configurar un modelo separado para OCR al entregar el análisis al agente conectado, pero siguen vigentes los precios y límites de ese agente. Los comandos de vista previa y reglas preparan la entrega; no equivalen a una revisión terminada.
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