Flux de travail de révision de code MultiModel emballé comme compétence réutilisable
Un développeur a packagé un workflow de revue de code multi-modèle comme une compétence/runbook réutilisable, disponible sur GitHub. L'approche utilise un agent orchestreur coordonnant plusieurs agents/reviewers indépendants, puis consolide les résultats en une revue finale. L'idée clé : différents modèles détectent différents bugs, et lorsque plusieurs modèles signalent indépendamment le même problème, la confiance augmente. L'orchestreur déduplique, filtre les observations faibles, vérifie les faux positifs évidents et publie un résultat propre.
Deux Modes
Le workflow prend en charge deux modes :
- Revue PR : prépare les dossiers locaux
base/,head/,PR_DIFF.patchetPR_METADATA.json, lance plusieurs reviewers en mode analyse uniquement, puis l'orchestreur publie un résumé et des commentaires inline sur la PR. Conçu pour éviter les collisions de revue en attente sur GitHub. - Revue de périmètre non PR : révise un dossier/module/déploiement/scripts ; les reviewers inspectent un snapshot local partagé ; l'orchestreur publie un
REVIEW.mdconsolidé dans le dépôt.
Configuration Testée
La configuration testée utilise GPT-5.5 comme orchestreur, avec GPT-5.5, DeepSeek V4 Pro, Kimi K2.6, Qwen 3.6 Plus et GLM-5.1 comme reviewers. Cependant, le workflow est indépendant des agents/modèles. Il a été testé avec OpenClaw et donne, semble-t-il, d'excellents résultats.
Leçons Clés
- Snapshot partagé : ne laissez pas chaque sous-agent cloner/récupérer le dépôt indépendamment. L'orchestreur doit préparer un snapshot partagé et passer les chemins locaux aux reviewers. Plus rapide, moins coûteux et moins de faux positifs étranges.
- Tous les modèles non GPT ont été exécutés via Fireworks. Pour les grandes tâches, l'auteur suggère de remplacer Kimi et Qwen par autre chose, car ces deux-là échouent parfois.
Le dépôt est sur github.com/rmichelena/multireview. L'auteur cherche des retours, surtout de ceux qui utilisent des workflows de revue de code multi-agents.
📖 Lire la source complète : r/openclaw
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