Kontrolliertes Multi-Modell-Code-Review,
das Ihre Codebasis kennt.
Kein weiterer Review-Bot mit Lizenzierung pro Nutzer. Palgu Review ist ein Modell-Gremium, das in Ihrem Repository läuft und jeden Aufruf über das Gateway leitet. Dadurch wird es erfasst, budgetiert, auditiert und stützt sich auf den Code-Graphen und die ADRs Ihrer Organisation. Ein Werkzeug, das Sie gezielt aufrufen – kein Bot, der jeden PR automatisch kommentiert.
Ihre Keys, Ihr Repo, ein Gremium, eine Rechnung.
Es prüft, bevor es meldet.
Eine Pipeline, portiert von einem bewährten lokalen Rat. Ein instabiler Agent bringt den Durchlauf niemals zum Scheitern.
Das genaue Gegenteil eines SaaS-Review-Bots.
CodeRabbit, Copilot und Greptile sind gute SaaS-Review-Bots. Sie kaufen Lizenzen pro Sitzplatz, der Bot des Anbieters liest jeden Pull Request in seiner Cloud und ein einzelnes Modell kommentiert jeden Pull Request. Palgu Review geht den umgekehrten Weg: Ihre Schlüssel, Ihr Repository, ein Rat, verwaltet über eine einzige Abrechnung.
| Funktion | palgu> | CodeRabbit | GitHub Copilot | Greptile |
|---|---|---|---|---|
| Preismodell | Ihre Modell-Keys, Abrechnung zum Selbstkostenpreis (keine Pro-Platz-Gebühr für Reviews) | SaaS-Abo pro Lizenz | Pro Lizenz (Copilot Enterprise) | SaaS-Abo pro Lizenz |
| Wo Ihr Code läuft | Läuft aus Ihrem Repository heraus. Das Diff geht über das Gateway an die Gremiums-Modelle; Palgu führt Ihren Code niemals aus | In Anbieter-Cloud hochgeladen | An Anbieter-Cloud gesendet | In der Anbieter-Cloud indexiert |
| Multi-Modell-Gremium | Ja. GLM + DeepSeek + Kimi + Claude, Sie haben die Wahl | Einzelnes Anbieter-Modell | Einzelnes Anbieter-Modell | Einzelnes Anbieter-Modell |
| Verankert in Ihrem Code-Graphen | Ja, fragt den iCPG Ihrer Organisation über das Gateway ab | Repository-Embeddings (RAG) | Repository- + Workspace-Kontext | Ja, eigener Codebase-Graph |
| Liest Ihre ADRs / Entscheidungen | Ja, führt read_adr vor dem Melden oder Freigeben aus | Nein | Nein | Nein |
| Schutz vor Fehlalarmen | Kritische Prüfer müssen jeden Blocker widerlegen; ohne Datei:Zeile wird er verworfen | Konfidenz-Heuristiken | Modell-Beurteilung | Konfidenz + Graph-Signale |
| Pull Requests jeder Größe | Deterministische Aufteilung. Jeder Aufruf erhält einen begrenzten Input | Kürzt große PRs / prüft Stichproben | Durch das Kontextfenster begrenzt | Verarbeitet große Repositories |
| Eine zentrale Abrechnung | Ja, Review-Kosten zusammen mit dem gesamten Modell-Traffic auditiert + budgetiert | Separate Anbieter-Rechnung | Separate Anbieter-Rechnung | Separate Anbieter-Rechnung |
| Gezielter Aufruf statt Auto-Kommentar | Ein Tool, das Sie aufrufen (CLI / CI / MCP), kein daueraktiver Bot | Prüft automatisch jeden Pull Request | Prüft automatisch jeden Pull Request | Prüft automatisch jeden Pull Request |
| Selbst hostbares Gateway | Ja, Cloud oder On-Prem, eigene Schlüssel nutzbar (BYOK) | Nein | Nein | Teilweise (Enterprise) |
Verglichen nach bestem Wissen und Gewissen, Stand Juni 2026. Das sind starke Tools; falls hier etwas nicht mehr aktuell sein sollte, geben Sie uns Bescheid und wir korrigieren es.
Hinterlegen Sie Ihre strikten Regeln in einer Datei.
docs/REVIEW_SKILL.md wird wortwörtlich gelesen und hat Vorrang vor allem, was in einem Diff steht (Diffs sind nicht vertrauenswürdig). Legen Sie dort Ihre eisernen Regeln fest (Mandantentrennung, keine Secrets, parametrisiertes SQL) und jeder Prüfer setzt sie durch.
Per CLI, als CI-Gate oder direkt aus Ihrem Harness.
Reviews nach Ihren Regeln, standardmäßig gesteuert.
Nutzen Sie Ihre eigenen Schlüssel, starten Sie den Lauf nur bei Bedarf und erhalten Sie einen Rat, der Ihre Codebasis wirklich versteht, komplett erfasst, budgetiert und auditiert zusammen mit Ihrem restlichen KI-Traffic. Keine Review-Gebühr pro Sitzplatz, kein daueraktiver Bot, der jeden Pull Request mitliest.