Multimodell-Code-Review-Workflow als wiederverwendbare Fähigkeit verpackt
Ein Entwickler hat einen Multi-Modell-Code-Review-Workflow als wiederverwendbare Fähigkeit/ein Runbook verpackt, verfügbar auf GitHub. Der Ansatz verwendet einen Orchestrator-Agenten, der mehrere unabhängige Reviewer-Agenten/Modelle koordiniert und die Ergebnisse dann zu einem abschließenden Review zusammenfasst. Die Kernidee: Verschiedene Modelle finden unterschiedliche Fehler, und wenn mehrere Modelle unabhängig voneinander dasselbe Problem melden, steigt die Zuverlässigkeit. Der Orchestrator dedupliziert, filtert schwache Ergebnisse, prüft offensichtliche Fehlalarme und veröffentlicht ein einziges bereinigtes Ergebnis.
Zwei Modi
Der Workflow unterstützt zwei Modi:
- PR-Review: Bereitet lokale
base/,head/,PR_DIFF.patchundPR_METADATA.jsonvor, startet mehrere Analyse-Reviewer, und der Orchestrator postet eine Zusammenfassung sowie Inline-Kommentare im PR. Entwickelt, um Konflikte mit ausstehenden Reviews auf GitHub zu vermeiden. - Nicht-PR-Bereichs-Review: Überprüft einen Ordner/ein Modul/Deployments/Skriptbereiche; die Reviewer prüfen eine gemeinsame lokale Momentaufnahme; der Orchestrator veröffentlicht ein konsolidiertes
REVIEW.mdim Repo.
Getestetes Modell-Setup
Das getestete Setup verwendet GPT-5.5 als Orchestrator und GPT-5.5, DeepSeek V4 Pro, Kimi K2.6, Qwen 3.6 Plus und GLM-5.1 als Reviewer. Der Workflow ist jedoch agenten-/modellagnostisch. Er wurde mit OpenClaw getestet und liefert offenbar großartige Ergebnisse.
Wichtige Erkenntnisse
- Gemeinsame Momentaufnahme: Jeder Unteragent sollte nicht unabhängig das Repo klonen/fetchen. Der Orchestrator sollte eine gemeinsame Momentaufnahme erstellen und lokale Pfade an die Reviewer übergeben. Schneller, billiger, weniger seltsame Fehlalarme.
- Alle Nicht-GPT-Modelle wurden über Fireworks ausgeführt. Bei großen Aufgaben empfiehlt der Autor, Kimi und Qwen gegen andere auszutauschen, da diese beiden manchmal Probleme machen.
Das Repo ist auf github.com/rmichelena/multireview. Der Autor freut sich über Feedback, insbesondere von Personen, die Multi-Agent-Code-Review-Workflows betreiben.
📖 Quelle: r/openclaw
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