Dreiundsiebzig Prozent der Teams verlassen sich immer noch auf manuelle Reviews, selbst wenn GenAI immer mehr zu ihrem Code beiträgt. Wenn Sie zu diesen Teams gehören, ist das in Ordnung, aber es gibt einen besseren Weg.
Menschliche Aufsicht ist von unschätzbarem Wert, aber im großen Maßstab ist sie langsam, inkonsistent und fehleranfällig – hier kommen AI Code Review Tools ins Spiel. Sie erkennen übersehene Probleme, setzen Stil-Konsistenz durch und entlasten Entwickelnde, sich auf komplexere und höher priorisierte Reviews zu konzentrieren.
Moderne AI Code Review Plattformen integrieren sich direkt in die Workflows von Entwickelnden (PRs, IDEs), bieten automatisiertes, kontextsensitives Feedback, Echtzeit-Einblicke und repositoryweite Sichtbarkeit und helfen Teams, schneller zu liefern, ohne die Qualität zu opfern.
In diesem Leitfaden werden wir die besten AI Code Review Tools untersuchen, die Teams heute verwenden, einschließlich eines direkten Vergleichs, um Ihre Entscheidung zu erleichtern.
Neugierig, wie AI Code Reviews funktionieren? Lesen Sie diese Artikel dazu: Using AI for Code Review: What It Can (and Can’t) Do Today und Manual vs. Automated Code Review: When to Use Each.
TL;DR
Aikido Security erhält den ersten Platz als bestes AI Code Review Tool in dieser Liste, dank seines Developer-First-Designs und seiner umfangreichen Funktionen
Im Jahr 2025 erwarb Aikido Trag AI, ein Unternehmen, das für das Training benutzerdefinierter großer Sprachmodelle auf realen Codebasen bekannt ist, um seine Engine mit einem tieferen semantischen Verständnis von Code und einer besseren Kontextsensitivität über komplexe Codebasen hinweg zu verbessern.
Das Ergebnis: Ein AI Code Review Tool, das kontinuierlich lernt und sich im Laufe der Zeit verbessert, sich an die Kodierungsmuster Ihres Teams anpasst, Vorschläge für Korrekturen macht, die Ihrem Stil entsprechen, und Ihren Code sauber und sicher hält.
Die Top 4 AI Code Review Tools
Wie Aikido Security Code Reviews handhabt
Top 9 AI Code-Review-Tools
1. Aikido
Aikido Security ist ein AI Code-Review-Tool, das entwickelt wurde, um Reviews schneller, einfacher und sicherer zu gestalten. Es liefert KI-gesteuerte Einblicke und integriert sich nahtlos in Ihre bestehenden Workflows (Versionskontrolle, PRs, CI/CD-Pipelines und IDEs), wodurch sichergestellt wird, dass Ihr Code in jeder Phase des Software Development Lifecycle (SDLC) überprüft wird.
Aikido Security bringt KI-native Intelligenz in Ihren Entwicklungsworkflow, indem es Folgendes bietet:
- Sofortiges und kontextsensitives Feedback in Pull Requests
- Adaptives Lernen, das Ihre Codebasis versteht und sich mit früheren Reviews verbessert
- Benutzerdefinierte Regeldefinitionen und Code-Kontext.
Als Ergebnis erhalten Entwickelnde nur umsetzbare, hochprioritäre Benachrichtigungen, was ihnen ermöglicht, von der Erkennung zur Behebung überzugehen, ohne unnötigen Kontextwechsel.
Wichtige Funktionen:
- Datenschutz: Aikido Security speichert Ihren Quellcode nach der Analyse nicht und verwendet ihn auch nicht zum Training seiner LLMs.
- Geschäftslogik-Verständnis durch LLMs: Im Gegensatz zu rein statischen Tools nutzt Aikido LLMs, um Absicht und Kontext zu verstehen. Das bedeutet, es kann “gut aussehenden” Code kennzeichnen, der zwar fehlerfrei kompiliert, aber dennoch die Produktion beeinträchtigen könnte.
- Benutzerdefinierte Regeln: Teams können benutzerdefinierte Regeln basierend auf ihrem "tribal" Wissen und ihren Codierungsstandards definieren. Dies macht Code-Reviews an den Stil und die Branchenanforderungen jedes Teams anpassbar.
- Codebase-bewusste Regelgenerierung: Aikido lernt aus den vergangenen PRs und Review-Mustern Ihres Teams. Es wandelt "tribal" Wissen in wiederverwendbare Regeln um, sodass die Instinkte Ihrer besten Ingenieure in jedes Review einfließen.
- KI-gesteuerte statische Codeanalyse (SAST): Scannt Repositories schnell nach Schwachstellen, Fehlkonfigurationen und Problemen mit der Codequalität sowohl in der Pre-Commit- als auch in der Merge-Phase.
- Secrets Detection: Erkennt hartcodierte Anmeldeinformationen oder API-Schlüssel, bevor sie in die Produktion gelangen, und fügt eine kritische Schutzschicht hinzu.
- Kontinuierliche Compliance-Überwachung: Automatisiert SOC 2, DSGVO, HIPAA und andere Compliance-Frameworks mit aktuellen, exportierbaren Compliance-Berichten. Ideal für regulierte Branchen, in denen die Audit-Bereitschaft ein ständiges Anliegen ist.
- Scan von Open-Source-Abhängigkeiten: Identifiziert veraltete oder anfällige Open-Source-Komponenten und kennzeichnet riskante Lizenzen.
Vorteile:
- Unterstützt mehrere Repositorys
- Unterstützt benutzerdefinierte Regeln
- Datenschutz
- Umfassende Sprachunterstützung
- Starke compliance
- Planbare Preise
- Entwickelnde UI
Preise:
Alle kostenpflichtigen Tarife beginnen bei 300 $/Monat für 10 Benutzer
- Entwickelnde Free Forever): Kostenlos für bis zu 2 Benutzer. Unterstützt 10 Repositorys, 2 container , 1 Domain und 1 Cloud-Konto.
- Basic: Unterstützt 10 Repositorys, 25 container , 5 Domains und 3 Cloud-Konten.
- Pro: Unterstützt 250 Repositorys, 50 container , 15 Domains und 20 Cloud-Konten.
- Erweitert: Unterstützt 500 Repositorys, 100 container , 20 Domänen, 20 Cloud-Konten und 10 VMs.
Für Start-ups (30 % Rabatt) und Unternehmen sind auch maßgeschneiderte Angebote verfügbar.
Ideale Anwendungsfälle:
- Skalierung von SaaS-Teams: Wo das schnelle Auffinden und Beheben von Problemen für schnelle Bereitstellungen von entscheidender Bedeutung ist.
- Regulierte Umgebungen: Unternehmen, in denen Audit-Trails und Compliance unerlässlich sind.
- Hochfrequente CI/CD-Pipelines: Teams mit hoher Commit-Frequenz und mehreren Repositories.
Gartner-Bewertung: 4.9/5.0
Aikido -Sicherheitsbewertungen:
Neben Gartner hat Aikido auch eine Bewertung von 4,7/5 auf Capterra und SourceForge.
Neugierig auf den Unterschied zwischen AI Code-Review-Tools und automatisierten Code-Review-Tools? Lesen Sie unseren Artikel, AI Code Review vs. Automated Code Review: Der vollständige Leitfaden.
2. Codacy
Codacy ist ein Tool zur Automatisierung der Codequalität, das sich auf Codestil, statische Analyse, Duplikaterkennung und die Durchsetzung von Standards konzentriert.
Wichtige Funktionen:
- Anpassbare Qualitätskontrollen: Teams können Mindestkriterien für die Zusammenführung von Code festlegen, wie z. B. Schwellenwerte für die Abdeckung oder Linting.
- Echtzeit-Feedback: Sobald Code gepusht wird, liefert es automatisierte Einblicke in Probleme – was Iterationszyklen beschleunigt.
- Unterstützung mehrerer Sprachen: Funktioniert gut für verschiedene Stacks und setzt Standards konsistent durch.
Vorteile:
- Umfassende Sprachunterstützung
- Anpassbare Qualitätskontrollen
- Unterstützt gängige CI/CD-Plattformen
- Automatisiert Reviews, indem es Pull Requests kommentiert.
Nachteile:
- Die Preisgestaltung kann für größere Teams teuer sein.
- Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für erweiterte Regeln
- Benutzer berichten von langsamen Reaktionen des Supports
- Benutzer berichten von langsameren Analysen in großen Codebasen.
- Eingeschränkte Sicherheits- und compliance
Ideale Anwendungsfälle:
- Kleine bis mittelgroße Teams: Insbesondere solche, die Qualitätspraktiken formalisieren möchten, ohne aufwendige Konfiguration.
- Frühphasen-Startups: Wo die Ressourcen für manuelle Code-Reviews begrenzt sind, aber grundlegende statische Prüfungen entscheidend sind.
Preise:
- Entwickelnde: Kostenlos
- Team: 21 $ pro Entwickler/Monat (monatliche Abrechnung)
- Geschäft: Individuelle Preisgestaltung
Gartner-Bewertung: 4.4/5.0
3. DeepCode AI (jetzt in Snyk integriert)
DeepCode AI (jetzt Teil von Snyk) nutzt maschinelles Lernen und semantische Analyse, um Sicherheitsrisiken und wiederkehrende Code-Muster zu identifizieren, die von traditionellen Lintern übersehen worden wären.
Wichtige Funktionen:
- KI-gestützte semantische Analyse: Durchsucht umfangreiche Open-Source-Datensätze, um ungewöhnliche oder bisher unbekannte Fehlerbilder zu kennzeichnen.
- Integration mit Snyk: Integriert sich in die Snyk-Plattform für eine tiefere Analyse von Abhängigkeits- und Lizenzrisiken.
Benutzerdefinierte Regeln: Ermöglicht Teams, eigene Regeln zu definieren und zu speichern.
Vorteile:
- Mehrsprachige Unterstützung
- Abhängigkeitsbewusste Einblicke
- CI/CD-Integration
Nachteile:
- False Positives
- Lernkurve
- Erfordert Abstimmung hinsichtlich Geräusche
- Es kann Probleme in nicht standardmäßigen oder proprietären Codebasen übersehen.
- Korrekturvorschläge manchmal allgemeiner Natur.
- Benutzer berichten von langsamen Scans bei großen Repositorys.
Ideale Anwendungsfälle:
- Sicherheitsteam: Projekte, die Open-Source-Abhängigkeiten verwenden, bei denen sich subtile Sicherheitslücken einschleichen können.
- Open-Source-Projekte: Wo die Erkennung unkonventioneller Schwachstellen Priorität hat.
Preise:
- Kostenlos
- Team: 25 $ pro Monat/mitwirkender Entwickler (mindestens 5 Entwickler)
- Unternehmen: Individuelle Preisgestaltung
Gartner-Bewertung: 4,4/5,0
DeepCode AI Bewertungen:
4. Tabnine
Tabnine ist ein KI-gestützter Coding-Assistent, der sich auf Code-Vervollständigung spezialisiert hat und Echtzeit-Vorschläge bietet, während Entwickelnde tippen. Der Fokus liegt primär auf der Verbesserung der Produktivität und Code-Konsistenz.
Wichtige Funktionen:
- Echtzeit-Code-Vervollständigungen: Steigert die Entwicklungsgeschwindigkeit, insbesondere bei repetitiven oder Boilerplate-lastigen Aufgaben.
- Funktioniert mit gängigen IDEs: Die Integration mit VS Code, JetBrains IDEs und anderen bringt KI-Vorschläge in die täglichen Coding-Workflows.
- Wissensaustausch im Team: Trainiert auf der Codebasis Ihres Projekts, um maßgeschneiderte Vorschläge zu bieten und die Konsistenz im Team zu fördern.
Vorteile:
- Mehrsprachige Unterstützung
- Kontextsensitive Vorschläge
- Integriert sich in gängige IDEs
Nachteile:
- Lernkurve
- Der KI-Code-Review-Agent ist auf den Enterprise-Plan beschränkt
- Begrenzte kostenlose Funktionen
- Kann in großen Projekten die dateiübergreifende Semantik beeinträchtigen.
- Nutzer haben von hohem Ressourcenverbrauch während der Nutzung berichtet
Ideale Anwendungsfälle:
- Einzelne Entwickelnde: Die auf der Suche nach Geschwindigkeit und Effizienz sind, insbesondere in schnelllebigen Produktteams.
- Wiederkehrende Aufgaben: Projekte mit vielen sich wiederholenden oder formelhaften Code-Strukturen.
Preise:
- Dev Preview: Kostenlos
- Dev: 9 $ pro Benutzer/Monat
- Enterprise: 39 $ pro Benutzer/Monat
Gartner-Bewertung: 4,1/5,0
Tabnine Bewertungen:
Möchten Sie weitere Tools erkunden und erfahren, wie sie sich vergleichen lassen? Lesen Sie unseren Artikel über Die 18 besten Code-Review-Tools des Jahres 2026
5. Coderabbit
Coderabbit optimiert Code-Review-Prozesse durch automatisiertes Feedback, Kollaboration und anpassbare Regeln zur Einhaltung von Projektstandards.
Wichtige Funktionen:
- PR-Zusammenfassungen und Erklärungen: Bietet Zusammenfassungen von Code-Änderungen, um Reviewern das Verständnis von Pull Requests zu erleichtern.
- Kontextvisualisierung: Kann Sequenzdiagramme oder Ablauf-Erklärungen für komplexe Code-Änderungen generieren.
Vorteile:
- Unterstützt mehrere Programmiersprachen
- Integriert sich in Git-Workflows und IDEs wie VS Code
- Zero-Data-Retention-Richtlinie
Nachteile:
- Erweiterte Funktionen (wie Self-Hosting oder Compliance-Optionen) sind nur in höherwertigen Plänen verfügbar
- Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten
- Benutzer haben Leistungsprobleme in großen Repositories und komplexen PRs gemeldet
- Kann rauschende oder irrelevante Kommentare generieren, wenn nicht feinabgestimmt
Ideale Anwendungsfälle:
- Start-ups und mittelgroße Teams: Teams, die Code-Qualität aufrechterhalten möchten, während sie schnell skalieren.
Preise:
- Kostenlos
- Lite: 15 $ pro Monat/Entwickelnde
- Pro: 30 $ pro Monat/Entwickelnde
- Unternehmen: Individuelle Preisgestaltung
Gartner-Bewertung: 4,0/5,0
Coderabbit Bewertungen:
6. CodeAnt AI
CodeAnt AI kombiniert Automatisierung mit Flexibilität und bietet Tools zur effizienten Erkennung, Behebung und Optimierung von Code. Entwickelnde nutzen es hauptsächlich aufgrund seiner durchgängigen, KI-gestützten Code-Reviews und seines Verständnisses von abstrakten Syntaxbäumen (ASTs).
Wichtige Funktionen:
- CI/CD-Integration: Unterstützt gängige CI/CD-Tools.
- Automatisierte Dokumentation: Es kann automatisch Dokumentation für die gesamte Codebasis generieren.
- Benutzerdefinierte Regeln: Ermöglicht Teams, benutzerdefinierte Kodierungsstandards zu definieren und durchzusetzen.
Vorteile:
- Benutzerdefinierte Regeln
- Integrierte Sicherheitsfunktionen
- Automatisierte Dokumentation
- Automatische PR-Zusammenfassungen
Nachteile:
- Lernkurve
- Noch ein relativ neues Tool
- False Positives
- Kann zusätzliche Konfiguration erfordern
- Die Überprüfungsgeschwindigkeit und Leistung können sich bei sehr großen Repositories verschlechtern
- Lange Antwortzeit
Ideale Anwendungsfälle:
- Start-ups und skalierende Tech-Teams: Besonders nützlich für schnell wachsende Teams, die Code-Standards und Sicherheitsprüfungen durchsetzen möchten, ohne ein großes Team von erfahrenen Reviewern zu benötigen.
Preise:
- Basis-Plan: 12 $ pro Nutzer/Monat
- Premium-Plan: 25 $ pro Nutzer/Monat
- Enterprise-Plan: Individuelle Preisgestaltung
Gartner-Bewertung:
Keine Bewertung durch Gartner.
CodeAnt AI Bewertungen:
Keine unabhängige, von Nutzern verfasste Bewertung.
7. Qodo (ehemals Codium)
Qodo (ehemals Codium) ist eine KI-gesteuerte Code-Integritätsplattform, die Teams dabei unterstützt, Code zu schreiben, zu testen und zu überprüfen, mit fortschrittlicher Automatisierung und kontextuellem Verständnis.
Wichtige Funktionen:
- Kontextsensitive Analyse: Nutzt Retrieval-Augmented Generation (RAG), um Codebasen zu indizieren und Architekturen zu verstehen
- Automatisierte Testgenerierung: Generiert Unit-Tests und schlägt Verbesserungen der Testabdeckung vor.
- Multi-Agenten-Framework: Qodo basiert auf Agenten (z. B. Gen für Codegenerierung/-tests, Merge für PR-Reviews)
Vorteile:
- Kontextbezogene Vorschläge
- Automatisierte PR-Workflows
- Umfassende Sprachunterstützung
Nachteile:
- Lernkurve für erweiterte Funktionen
- Falsch-Positive
- Nutzer haben berichtet, dass die Benutzeroberfläche verwirrend/klobig ist
Ideale Anwendungsfälle:
- Entwicklungsteams, die Shift-Left-Testing praktizieren: Automatische Generierung von Tests und frühzeitiges Aufdecken von Problemen in PRs, um Fehler abzufangen, bevor sie CI erreichen.
Preise:
- Entwickelnde: Kostenlos
- Teams: 19 $ pro Nutzer/Monat
- Unternehmen: Individuelle Preisgestaltung
Gartner-Bewertung: 4,5/5,0
Qodo-Bewertungen:
8. Sourcery
Sourcery verwendet einen hybriden Ansatz für seine Code-Reviews. Es nutzt LLMs für kontextbezogene Aufgaben wie die Generierung von Pull-Request-Zusammenfassungen und eine regelbasierte statische Analyse-Engine für die Codequalität.
Wichtige Funktionen:
- Metriken und Bewertung der Codequalität: Bietet Metriken für Funktionen, wie Quality Score, Komplexität und Methodenlänge.
- Sicherheitsscanning (SAST): Scannt aktiv nach Sicherheitslücken und Secrets im Code.
Vorteile:
- Automatisiertes Feedback
- Starker Datenschutz
Nachteile:
- Fehlende konversationelle Überprüfung
- Kann Schwierigkeiten mit komplexer Logik haben
- False Positives
- Erweiterte Funktionen (robuste benutzerdefinierte Regeln) sind hinter den kostenpflichtigen Tarifen gesperrt
Ideale Anwendungsfälle:
- Einzelne Entwickelnde: Als automatisierter „Pair Programmer“ und Lerntool, das sofortiges Feedback liefert, um Programmierkenntnisse und Effizienz zu verbessern.
Preise:
- Open Source
- Pro: 12 $ pro Entwickelnde/Monat
- Team: 24 $ pro Entwickelnde/Monat
- Enterprise: Preis auf Anfrage
Gartner-Bewertung:
Keine Bewertung durch Gartner.
Sourcery Reviews:
Keine unabhängige, von Nutzern verfasste Bewertung.
9. Greptile
Greptile ist ein KI-Code-Review-Tool, das entwickelt wurde, um Bugs, Antipatterns und Fehler zu erkennen, die einfachere Linter oder Tools, die nur Unterschiede anzeigen, möglicherweise übersehen würden.
Wichtige Funktionen:
- KI-Code-Review: Überprüft Pull Requests (PRs) automatisch mit vollständigem Codebasis-Kontext.
- Lernfähigkeit: Greptile kann aus Ihrem Feedback lernen und sich an Ihr Projekt anpassen.
- Kontextbezogene Unterstützung: Entwickelnde können Greptile Fragen in natürlicher Sprache zur Codebasis stellen
Vorteile:
- Umsetzbares Feedback
- Vollständiger Codebasis-Kontext
Nachteile:
- Lernkurve
- Abhängig von Drittanbieter-Modellen für die LLM-Inferenz
- Die Preise können bei einer Skalierung teuer werden.
- Begrenzte Unterstützung für Multi-Repository-Architekturen
Ideale Anwendungsfälle:
Preise:
- Cloud: 30 $ pro aktivem Entwickelnde/Monat
- Unternehmen: Individuelle Preisgestaltung
Gartner-Bewertung:
Keine Bewertung durch Gartner.
Greptile Reviews:
Keine unabhängige, von Nutzern verfasste Bewertung.
Sie sind sich nicht sicher, wie Sie die Codequalität Ihres Teams verbessern können? Lesen Sie unseren Artikel über Codequalität: Was sie ist und warum sie wichtig ist
Vergleich der Top 9 KI-Code-Review-Tools
Um Ihnen den Vergleich der Funktionen der oben genannten Tools zu erleichtern, fasst die folgende Tabelle die unterstützten Funktionen jedes Tools mit ihren idealen Anwendungsfällen zusammen.
Die Wahl des richtigen AI Code Review Tools für Ihren Workflow
KI-gestützte Code-Review-Tools können die Entwicklung beschleunigen und menschliche Fehler reduzieren, aber nur, wenn sie präzise, entwickelndenfreundlich sind und sich nahtlos in Ihre bestehenden Workflows integrieren lassen. Aikido Security bietet genau das.
Aikido Security bietet erstklassige KI-Code-Reviews für Start-ups bis hin zu Großunternehmen und schneidet in technischen Vergleichen und POC-Direktduellen in jeder dieser Kategorien am besten ab.
Kein Jonglieren mehr mit mehreren Tools, kein Ertrinken in Fehlalarmen oder stundenlanges manuelles Überprüfen – nur saubererer, schnellerer und zuverlässigerer Code.
Möchten Sie schnellere Reviews und saubereren Code? Starten Sie Ihre kostenlose Testphase oder buchen Sie noch heute eine Demo mit Aikido Security.
FAQ
Wie präzise ist das KI-Review von Aikido Security?
Aikido priorisiert das Signal gegenüber dem Rauschen. Es filtert über 90 % der Fehlalarme heraus, bevor sie die Entwickelnde erreichen. Dies reduziert die Alarmmüdigkeit und sorgt für umsetzbares Feedback.
Kann es Fixes automatisch vorschlagen oder anwenden?
Ja. Aikido Security bietet KI-generierte Fixes und Ein-Klick-Pull-Request-Patches für unterstützte Sprachen und Schwachstellen.
Scannt es nur vollständige Repositories, oder kann es auch nur PRs scannen?
Es scannt beides. Standardmäßig läuft Aikido Security auf Pull Requests, um frühzeitig Feedback zu geben, Sie können aber auch vollständige Repository-Scans oder geplante Pipeline-Checks konfigurieren.
Gibt es Unterstützung für Monorepos oder große Codebasen?
Ja. Aikido Security ist für skalierende Teams und Monorepos konzipiert. Es kann Multi-Service-Architekturen und Umgebungen mit vielen Commits scannen, ohne Workflows zu verlangsamen.
Können wir die Regeln oder Schweregrade anpassen?
Ja. Sie können interne Kodierungsstandards definieren, Schweregrade anpassen, bestimmte Regeln unterdrücken oder Qualitäts-/Sicherheits-Gates vor Merges festlegen.
Unterstützt Aikido Security Compliance-Anforderungen wie ISO, SOC 2, HIPAA oder GDPR?
Ja. Es ordnet Ergebnisse wichtigen Compliance-Frameworks zu und hilft, prüfungsbereite Aufzeichnungen für regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen und das Finanzwesen zu führen.
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