调用图审查上下文
Context Goblin 会为你的代码库构建调用图,检测 Pull Request 中发生变更的符号,并跟踪其他文件中的调用方,让审查者了解受影响的范围。
Context Goblin 是一款面向 GitHub Pull Request 的 AI 代码审查工具。它通过在生成审查结果前,将 Pull Request 与调用图数据、跨仓库关系及其他关联知识源结合起来,关注处于上下文中的变更,而不只是差异内容。
该产品面向希望获得具备更深入代码库感知能力的自动化审查评论的团队。你可以从控制面板运行它、通过 Pull Request 中的提及触发它,或通过 MCP 客户端调用它;随后它会在 GitHub 中发布包含结论、摘要和行内评论的审查结果。
Context Goblin 会为你的代码库构建调用图,检测 Pull Request 中发生变更的符号,并跟踪其他文件中的调用方,让审查者了解受影响的范围。
它会跨仓库映射路由、队列、共享表和软件包依赖,然后仅将受变更影响的关系加入审查上下文。
审查由四个相互隔离的专业代理分别负责架构、安全性、逻辑和测试,从而让发现结果聚焦于各自的关注点。
每条发现都会在发布前根据代码库进行检查,系统还会过滤仅涉及代码风格的噪声。
管理员可以连接 Jira、Confluence、Notion、自定义文档或任何兼容 MCP 的服务器,然后选择代理可以调用的工具。
可以从控制面板开始审查,在 Pull Request 中评论 @contextgoblin,或调用 review_repository MCP 工具。
当 Pull Request 修改了存在下游调用方、共享依赖或跨服务影响的代码,并且你希望在合并前让审查考虑这些影响范围时,可以使用 Context Goblin。
在路由、队列、表或软件包链接跨越多个服务的多仓库环境中使用它,让审查者了解变更如何在各个仓库之间传播。
使用控制面板、GitHub 提及或 MCP 客户端,在适合团队的工作流中触发审查,无论审查者是在 GitHub 中工作,还是使用其他代理。
当代码变更依赖存储在 Jira、Confluence、Notion 或其他兼容 MCP 的来源中的工单上下文、设计说明或内部文档时,使用 MCP 服务器连接。
当你希望审查结果能够直接在 GitHub 中执行,而不是从独立工具中复制时,可以使用结构化结论、严重性标签和行内评论。
它会审查已连接 GitHub 仓库中的 Pull Request。你可以从控制面板开始审查,在 Pull Request 中提及 @contextgoblin,或从你自己的客户端使用其 MCP 工具。
文档说明,它会读取 Pull Request 的差异、元数据、提交记录和讨论内容,然后在运行四个审查代理前,加入影响范围上下文、跨仓库路由和爬取的关系信息。
内置审查代理专注于架构、安全性、逻辑和测试。协调器会将它们的发现整合为一份包含结论和行内评论的审查结果。
可以。你可以连接自己的 MCP 服务器,审查代理能够从 Jira、Confluence 和 Notion 等工具,或任何其他兼容 MCP 的服务器中读取上下文。
目前无法获取定价页面,但主页显示可以免费开始使用,包括一次完整爬取、首次 Pull Request 审查,以及 GitHub App 和 MCP 服务器访问权限。页面还说明,免费额度用尽后审查会暂停,且不会自动收费。
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