Crit: Lokal-first, Single-Binary CLI zur Überprüfung von Agentenplänen und Diffs

Crit ist ein lokales Review-Tool, das als einzelne Binärdatei ausgeliefert wird. Es öffnet Ihre Datei oder Ihren Code-Diff im Browser mit einer an GitHub angelehnten Oberfläche, ermöglicht das Hinterlassen von Kommentaren, und Ihr Agent setzt das Feedback automatisch um. Wiederholen, bis Sie zufrieden sind – alles bevor Sie GitHub erreichen.
Kernschleife: Kommentar, Agent aktualisiert, Diff aktualisiert
Ziehen Sie über einen Zeilenbereich, hinterlassen Sie Kommentare, klicken Sie auf Finish Review. Der Agent nimmt das Feedback auf, bearbeitet die Datei, und Crit lädt den aktualisierten Diff neu. Vorherige Kommentare bleiben sichtbar; lösen Sie sie erst auf, wenn Sie zufrieden sind. Funktioniert sowohl für Pläne als auch für Code – gleiche Oberfläche, schön gerendertes Markdown mit Syntax-Highlighting für 190+ Sprachen.
Installation mit einem Befehl
$ brew install crit $ go install github.com/tomasz-tomczyk/crit@latest $ nix profile install github:tomasz-tomczyk/crit # Windows: PS> iwr https://github.com/tomasz-tomczyk/crit/releases/latest/download/crit-windows-amd64.exe -OutFile crit.exe
Dann führen Sie crit oder crit plan.md aus. Vorgefertigte Binärdateien für ARM64, WSL ebenfalls verfügbar.
Integration mit 11 Agenten
Ein-Befehl-Setup für Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, OpenCode, Gemini, Qwen, Hermes, Windsurf, Cline, Aider. Beispiel:
$ claude plugin add tomasz-tomczyk/crit $ claude plugin install crit@crit $ crit install cursor $ crit install github-copilot $ crit install codex
Vollständige Setup-Dokumentation für jeden Agenten finden Sie unter https://crit.md/.
Mehrstufige und parallele Reviews
Durchlaufen Sie mehrere Runden pro Datei. Führen Sie mehrere Reviews parallel durch, ohne sich gegenseitig zu stören – nützlich, wenn Sie mit mehreren Agenten gleichzeitig arbeiten.
Optional: Teilen und Selbsthosten
Reviews bleiben standardmäßig lokal. Mit einem Klick wird ein öffentlicher Link generiert – keine Installation, kein Login für Betrachter. Sie können das Teilen-Ziel (crit-web) für mehr Privatsphäre selbst hosten. Ohne Teilen werden Reviews nach 30 Tagen Inaktivität automatisch gelöscht.
Kleine Annehmlichkeiten
- Vim-Tastaturkürzel
- Git-Diffs (geteilt & vereint)
- Rundenübergreifende Diffs
- Mermaid-Diagramme
- Inhaltsverzeichnis
- Dunkles & helles Design
- Automatisches Speichern von Entwürfen
- Einfügevorschläge
Für wen es gedacht ist
Entwickler, die häufig KI-generierte Pläne und Code-Diffs überprüfen und eine dedizierte lokale Oberfläche für gebündeltes Feedback und Iteration wünschen, ohne ihren Arbeitsablauf zu verlassen.
📖 Vollständige Quelle lesen: HN AI Agents
👀 Siehe auch

80-zeiliges Python-Skript nutzt Claude, um automatisch interne Linkvorschläge zu generieren und reduziert die Verlinkungszeit von 2 Stunden auf 8 Minuten
Ein Reddit-Nutzer hat ein 80-zeiliges Python-Skript entwickelt, das einen Artikelentwurf und eine Sitemap an Claude übergibt und relevante interne Linkziele mit vorgeschlagenem Ankertext zurückgibt – wodurch die manuelle Verlinkungszeit von 2 Stunden auf 8 Minuten pro Artikel reduziert wird.

OpenClaw-Fähigkeit zur lokalen Besprechungstranskription mit Whisper
Eine neue OpenClaw-Funktion namens ghostmeet ermöglicht lokale Meeting-Transkription mit Whisper. Sie erfasst Audio über Browser-Tabs via Chrome-Erweiterung und kann Zusammenfassungen mit Claude generieren, wobei alle Audio- und Transkriptionsdaten lokal auf Ihrem Rechner verarbeitet werden.

Claude Code v2.1.144: Hintergrundsitzungen, /model-Scoping und 15-Sekunden-Startzeitüberschreitung
Claude Code v2.1.144 fügt /resume für Hintergrundsitzungen hinzu, beschränkt /model auf die aktuelle Sitzung und behebt einen 75s-Start-Hang, wenn api.anthropic.com nicht erreichbar ist, mit einem 15s-Timeout.

context-link v1.0.0: Lokaler MCP-Server reduziert Claude Code Token-Verbrauch um 91%
context-link v1.0.0 ist ein lokaler MCP-Server, der Codebasen mit Tree-sitter indiziert, um Claude nur die benötigten Symbole, Abhängigkeiten und Strukturen bereitzustellen, was den Token-Verbrauch in bestimmten Fällen um 91 % und bei vollständigen Aufgaben um 70–80 % reduziert.