Trag：使用 AI 进行代码审查

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Trag 是一款业务工具，旨在简化工程团队的代码审查流程，使他们能够在代码审查阶段之前检测错误并确保代码质量。通过创建自定义模式和规则，团队可以定义他们在审查过程中要寻找的内容，例如确保每个“malloc”在所有执行路径中都有相应的“free”或遵循 DRY 原则。

Trag 的主要功能之一是能够使用 AI 技术自动修复在审查过程中发现的问题。这可以帮助团队节省时间并专注于构建产品，而不是花费数天时间手动审查代码。此外，Trag 允许团队连接多个存储库，从而轻松管理不同项目的代码。

借助 Trag，团队可以监控拉取请求分析、在团队工作区与队友协作，并创建自己的规则以匹配其特定用例。与传统的代码检查工具不同，Trag 提供复杂的代码理解、语义代码分析、预测性错误检测和重构建议，从而提供更全面的代码审查方法。

Trag 的设置非常简单，用户只需连接自己的 GitHub 帐户，使用自然语言编写自己的模式，然后打开拉取请求以供审核即可。通过自动化代码审核流程并提供代码质量洞察，Trag 可以帮助企业在管理代码存储库时提高效率、减少错误并做出更好的决策。

Trag – 功能

• 在几分钟内审查拉取请求
• 创建自定义代码审查模式
• 使用人工智能自动修复
• 连接多个存储库
• 使用书面模式进行拉取请求审查
• 监控分析
• 用于协作的团队工作空间
• 轻松设置：连接存储库，编写规则，打开拉取请求

Trag – 定价

可根据要求提供免费演示和试用。

访问 usetrag.com 了解更多信息。

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