Juror

Juror 是一个开源的 AI 代码审查工具，其核心创新在于用多个不同的大语言模型并行审查同一个 Pull Request，然后将各自的发现结果汇聚去重后统一呈现。这一设计源于一个朴素但重要的观察：每个前沿模型都有自己独特的盲点分布，单一模型驱动的代码审查工具必然存在固定的漏报模式，而这种模式对于使用者是完全不透明的。

作者在博客中记录了一个具体案例：某商业代码审查工具在一次有 6 个真实缺陷的 Pull Request 中只发现了 1 个，且那一个的方向还判断反了（把「失败后无限重试」误判为「失败后不重试」）。Juror 在同一 Pull Request 上跑出了 4 个发现，精确率 100%，单次审查成本约 1.08 美元，用时 8 分 22 秒。两者对比：单一模型的方法在漏报和误报两个维度上都有系统性风险。

Juror 的技术实现是让每个模型通过各自原生的 agent 框架（各自厂商推荐的调用方式）搜索代码库，找到相关的上下文，然后独立给出评审意见。最后由 Juror 自身做多路发现的合并与去重，将相近的发现合并为一条评审意见，并在 Pull Request 上以评论形式呈现。它替代了 Greptile 等商业工具，部署在用户的 GitHub Actions 上运行，数据不离开用户的仓库。

Juror 本身开源，MIT 许可证，用户可自托管并审计审查提示词。部署方式为 GitHub Actions，可接入任意代码仓库的 CI 流程。