Revix AI: KI Code Review nach euren Teamregeln

Was macht Revix einfach erklärt?

Revix AI unterstützt professionelle Entwicklungsteams beim KI Code Review. Nach der Verbindung mit einem Codehost prüft es neue Pull Requests anhand der Konventionen des vorhandenen Repositorys. Einfach gesagt: Änderungen erhalten eine automatische erste Durchsicht, bevor das Team über die Übernahme entscheidet. Das hilft besonders, wenn durch KI-Assistenten mehr Code entsteht, als die bisherigen Reviewer zeitnah lesen können.

Quellcode, KI-Anbieter und gespeicherte Ergebnisse

Laut Datenschutzerklärung speichert Revix rohe Quelldateien und Diffs nicht dauerhaft in seiner Datenbank. Relevante Codeanteile gehen jedoch zur Analyse an KI-Anbieter wie OpenAI und Anthropic. Nach Aussage von Revix werden diese API-Daten nicht zum Modelltraining verwendet.

Befunde, Zusammenfassungen und abgeleitetes Repository-Wissen bleiben während der Verbindung gespeichert; eine Löschung kann angefragt werden. Quellcoderechte bleiben beim Kunden. Bei vertraulichen Projekten müssen daher sowohl externe Verarbeitung als auch gespeicherte Ergebnisse geprüft werden.

Cloud-Anbindungen und notwendige Berechtigungen

Unterstützt werden GitHub.com, Bitbucket Cloud und GitLab.com. Selbst betriebene Varianten wie GitHub Enterprise Server, Bitbucket Data Center und GitLab Self-Managed/Dedicated werden derzeit nicht unterstützt. Die Prüfung verbraucht keine Minuten eurer CI-Pipeline.

Die GitHub-App liest Code und Metadaten und schreibt Checks sowie PR-Inhalte. Für eine GitLab-Gruppe braucht die verbindende Person Maintainer- oder Owner-Rechte; Kommentare erscheinen unter ihrem Konto. Der Anbieter nennt grundsätzlich alle Programmiersprachen, garantiert aber keine einheitliche Prüfqualität.

Teamregeln aus dem vorhandenen Repository ableiten

Das System berücksichtigt Repository-Kontext und leitet daraus Prüfregeln ab. Ihr könnt Regeln bearbeiten, ergänzen oder abschalten; nach Merges werden sie weiterentwickelt. So lässt sich prüfen, ob neue Änderungen zur bisherigen Projektstruktur passen.

Kommentare nennen Problem, möglichen Lösungsweg und verwendete Regel. Kennzeichnungen wie issue oder nitpick helfen bei der Priorisierung. Eine Zusammenfassung erläutert die Änderung und zeigt Has issues oder Ready to merge. Diese Bewertung muss das Team weiterhin selbst überprüfen.

So läuft ein Pull Request durch die Prüfung

1. Mit einem berechtigten GitHub-, Bitbucket- oder GitLab-Konto anmelden.
2. Die gewünschten Repositories auswählen; bei GitHub die App für das eigene Konto oder eine verwaltete Organisation installieren.
3. Abgeleitete Regeln prüfen und an die tatsächlichen Teamvorgaben anpassen.
4. Einen neuen PR beziehungsweise GitLab-Merge-Request öffnen. Webhooks lösen die Prüfung aus.
5. Kommentare und Zusammenfassung mit Code und Tests abgleichen, Korrekturen pushen und offene Threads kontrollieren. Revix kann eigene Threads nach einer passenden Korrektur schließen.

Kostenlose Open-Source-Nutzung und Teamtarife

Stand 29. Oktober 2026: Öffentliche Repositories fallen unter den kostenlosen Open-Source-Tarif. Für private Repositories gibt es einen 14-tägigen Test ohne Kreditkarte, danach einen kostenpflichtigen Tarif.

Die offizielle Preisübersicht zeigt bei jährlicher Abrechnung Starter für 20 € und Pro für 40 € pro Sitz und Monat. Pro enthält doppelte Nutzung sowie Slack und Jira. Enterprise wird individuell angeboten. Steuern können hinzukommen. Unbegrenzt viele Repositories bedeuten keine belegte unbegrenzte Zahl von Reviews oder Tokens; konkrete Kontingente vorab klären.

Häufige Fragen

Prüft Revix auch KI-generierten Code?

Ja. Herkunft des Codes ändert den PR-Ablauf nicht. Auch bei KI-Code müssen die Befunde geprüft werden.

Ist die Nutzung für private Repositories kostenlos?

Dauerhaft kostenlos ist der Tarif für öffentliche Repositories. Private Repositories benötigen nach dem Test einen bezahlten Tarif.

Ersetzt Revix Linter und menschliche Reviews?

Revix ergänzt diese Prüfungen. Die Bedingungen garantieren keine vollständige Fehlererkennung; Tests und menschliche Freigabe bleiben nötig.

Wird unser Code zum Modelltraining verwendet?

Revix verneint Training mit den über APIs übermittelten Daten. Externe Verarbeitung und gespeicherte Review-Ergebnisse finden dennoch statt.

Offizielle Anlaufstellen

• Einrichtung und echte Review-Beispiele.
• GitHub-Berechtigungen.
• GitLab-Verbindung und Rollen.
• Offizielles Team und Kontakt für Supportanfragen.