2026 İçin En İyi AI Kod İnceleme Araçları
2026 yılında AI kod inceleme araçları tek bir işi güvenilir bir şekilde yapmalıdır: ekibinizi gereksiz gürültüyle boğmadan pull request'lerdeki yüksek riskli sorunları tespit etmek.
9 aracı aynı PR paketinde test ettik, hata düzeltmeleri, yeniden düzenlemeler, bağımlılık güncellemeleri ve izin kenar durumları dahil olmak üzere, her birinin gerçek mühendislik koşullarında nasıl performans gösterdiğini değerlendirdik.
Bu rehberde, standartlaştırılmış bir karşılaştırma tablosu, iş akışına dayalı öneriler ve kendi depo ortamınızda AI inceleyicilerini değerlendirmek için pratik bir kontrol listesi bulacaksınız.
Özet: 2026 İçin En İyi AI Kod İnceleme Araçları
Çoğu AI kod inceleme aracı “daha akıllı PR'lar” vaat ediyor.
Ancak, derinlik ve risk kapsamı gerçek dünya mühendislik iş akışlarında önemli ölçüde farklılık gösteriyor.
Qodo, Graphite, GitLab Duo, Greptile, Devlo, CodeRabbit, Codacy, Atlassian Rovo ve Manus'u rol tabanlı yetkilendirme mantığı, yönetici atlama güvenlik açıkları ve middleware kenar durumları dahil olmak üzere gerçek pull request'lerde test ettikten sonra şu gözlemleri yaptık:
Bu Araçları Gerçekten Ayıran Nedir?
Değerlendirme Alanı | Araçlar Arasında Gözlemlediklerimiz |
PR Özetleri | Çoğu araçta mevcut. Daha çok açıklayıcı, analitik değil. |
Satır İçi Öneriler | Okunabilirlik ve küçük yeniden düzenlemeler için faydalı. Yapısal derinlik değişkenlik gösteriyor. |
Risk Tespit Derinliği | Bazı araçlar desen tabanlı riskleri hızlı bir şekilde tespit ediyor; daha derin kontrol akışı mantığı daha az yaygın. |
Güvenlik-Kritik Mantık (RBAC, Middleware, Yetkilendirme Koruyucuları) | Tespit kalitesi önemli ölçüde değişiyor. Bazı araçlar gerilemeleri işaretliyor; daha azı yükseltme yollarını açıkça ifade ediyor. |
İş Akışı Entegrasyonu | Yerel entegrasyonlar benimsemeyi artırıyor ancak analitik derinliği garanti etmiyor. |
Yapılandırılmış Güvenlik Açığı Analizi | Araçlar yaklaşımda farklılık gösteriyor: bazıları kural tabanlı tespitlere (örneğin, statik analiz platformları) dayanıyor, bazıları PR'lar içinde yapılandırılmış ciddiyet etiketlemesi sağlıyor ve daha küçük bir alt grup açık kontrol akışı mantığı ile etki değerlendirmesi yapmaya çalışıyor. |
Hızlı Karar Rehberi
Gerçekten neye ihtiyacınız olduğuna göre seçin:
Öncelik | Dikkate Alınacak Araçlar |
Daha hızlı PR özetleri ve yapılandırılmış inceleme geri bildirimi | GitLab Duo / Qodo / Manus |
Yığılmış PR iş akışları ve bağımlılık netliği | Graphite |
IDE seviyesinde satır içi AI yardımı | Bito / Devlo |
Derin depo bağlamı ve dosyalar arası mantık | Greptile / Manus / CodeRabbit |
CI entegre kalite kapıları ve statik analiz | Codacy / Manus |
Kurumsal yerel iş birliği iş akışları | Atlassian Rovo |
AI kod inceleme araçları iki kategoriye ayrılır:
•İş Akışı Hızlandırıcıları
•Risk Analizcileri
Çoğu araç hızı artırır. Çok azı mimari veya güvenlik riskini azaltır. Özellik kodunu inceliyorsanız, birçok araç yardımcı olacaktır. Yetkilendirme mantığını, ayrıcalık sınırlarını veya üretim-kritik middleware'i inceliyorsanız, gerçekten mantık yürütebilen birini seçmenizi öneririm.
Testlerimizde, yalnızca küçük bir araç alt grubu yüksek riskli yetkilendirme senaryolarında tutarlı mantık sergiledi.
2026 İçin En İyi AI Kod İnceleme Araçları
Greptile
Greptile, GitHub'a bağlanan ve PR özetlerini/incelemelerini yorum olarak yayınlayan bir AI kod inceleme aracıdır (diff'leri manuel olarak bir sohbete yapıştırmak yerine). Greptile, yapılandırılabilir inceleme davranışı ve diyagramlar gibi isteğe bağlı artefaktlarla bir kod inceleyici (kod oluşturucu değil) olarak konumlandırılıyor.
Deneyimim
Greptile doğrudan GitHub pull request'lerine entegre olur ve yapılandırılmış inceleme yorumlarını otomatik olarak yayınlar. Ters çevrilmiş bir yetkilendirme kontrolü içeren yüksek riskli gerileme testimizde, kontrol akışı sorununu açıkça işaretledi, ayrıcalık yükseltme riskini açıkladı ve minimal bir düzeltme önerdi. PR yerel iş akışı, geri bildirimin doğrudan inceleme dizisinde görünmesi nedeniyle karşılaştırmayı gerçekçi hale getiriyor.
Ancak, benimseme kurulum ve depo izinleri gerektirir. Anında, sıfır entegrasyon geri bildirimi arayan ekipler için daha az uygundur. İnceleme kalitesi ayrıca değerlendirme sırasında tutarlı PR tetikleyicilerine ve yapılandırma istikrarına bağlıdır.
Qodo
Qodo (Qodo Merge, açık kaynaklı PR-Agent'a dayalı) PR iş akışınızın içinde yaşayan bir AI kod inceleme asistanıdır. PR özetleri oluşturabilir, kod değişikliklerini inceleyebilir, iyileştirmeler önerebilir ve PR yorumları aracılığıyla soruları yanıtlayabilir (örneğin, /review, /describe, /improve, /ask). Birden fazla yürütme modunu destekler: GitHub Uygulaması (barındırılan), GitHub Action ve kurulumuna bağlı olarak diğer git sağlayıcıları/webhook'lar.
Beni etkileyen şey, Qodo'nun “tek seferlik” olmaktan ziyade etkileşimli ve yapılandırılabilir olacak şekilde tasarlanmış olmasıdır. Ne hakkında yorum yapacağını ayarlayabilir, otomatik geri bildirimi devre dışı bırakabilir ve hatta belirli bir risk alanına odaklanmasını istediğinizde komut başına yapılandırmayı geçersiz kılabilirsiniz.
Deneyimim
Yüksek riskli PR paketimizde (yetkilendirme mantığı ters çevrilmesi dahil), Qodo en çok net talimatlarla kapsamlandığında faydalı oldu. Doğruluk ve güvenlik hassas mantığına odaklanacak şekilde yapılandırıldığında, stil üzerinde aşırı yoğunlaşmadan uygulanabilir inceleme geri bildirimi üretti.
Ancak, sinyal kalitesi büyük ölçüde kurulum ve koruma önlemlerine bağlıdır. Yapılandırma olmadan, hala genel yorumlara kayabilir, bu nedenle “yüksek risk olarak neyin sayıldığını” tanımlamaya ve bunu tutarlı bir şekilde uygulamaya istekli ekiplerde en iyi performansı gösterir.
Graphite
Graphite'i değerlendirirken, onu “başka bir AI inceleme botu” olarak değil, iki fikri birleştiren bir kod inceleme platformu olarak ele alıyorum:
•AI öncelikli PR incelemesi (Graphite AI / Graphite Agent) PR'larda akıllı geri bildirim yayınlar ve ekiplerin sorunları erken yakalamasına yardımcı olur.
•Daha küçük PR'lar, özellikle yığılmış pull request'ler etrafında oluşturulmuş bir iş akışı, böylece inceleme anlaşılır kalır ve AI daha net bir kapsam elde eder.
Graphite Agent açıkça “yorum bırakmaktan fazlası” olarak konumlandırılmıştır: ürün mesajları, geri bildirime hareket etmenize (sorunları düzeltme, PR'ları güncelleme ve iş birliği döngüsünde birleştirme) yardımcı olabileceğini söylüyor.
Deneyimim
Aynı yüksek riskli gerileme tarzı testini kullanarak (küçük diff, yüksek etkili hata modu), Graphite'in değeri, ekibin beklediği iş akışı disiplinini benimsediğinde ortaya çıkıyor. AI geri bildirimi, PR amacı net olduğunda ve değişiklikler sıkı bir şekilde kapsamlandığında en etkili oluyor. Organizasyonunuz yığılmış PR kurallarını benimsemeye hazır değilse, Graphite hafif bir inceleme botundan daha ağır gelebilir çünkü iş akışı değişikliği “değer elde etmenin maliyeti”nin bir parçası haline gelir.
CodeRabbit
CodeRabbit, kod değişikliklerini otomatik olarak analiz ederek ve yapılandırılmış geri bildirimi doğrudan GitHub içinde yayınlayarak manuel inceleme süresini azaltmak için tasarlanmış AI destekli bir pull request inceleme asistanıdır. Güvenlik sorunlarına, mantık hatalarına, performans risklerine ve davranış tutarsızlıklarına yoğunlaşır ve bulguları ciddiyet seviyeleri ve önerilen düzeltmelerle sunar.
Hafif yorum botlarından farklı olarak, CodeRabbit kendisini PR iş akışına entegre olan ve yapılandırılmış, uygulanabilir geri bildirim üreten tam bir AI inceleme katmanı olarak konumlandırıyor.
Deneyimim
Yetkilendirme ters çevrilmesi gerileme testinde, CodeRabbit temel erişim kontrol hatasını doğru bir şekilde işaretledi ve güvenlik etkisini net bir şekilde açıkladı.
Güvenlik odaklı bir mühendis gibi hissettiren inceleme çıktısı üretti, ciddiyet çerçevesi ve taahhüt edilebilir düzeltme rehberliği dahil. Gördüğümüz sınırlama, geri bildirimi depo özel testlerine veya kapsamına varsayılan olarak tutarlı bir şekilde dayandırmamasıydı, bu nedenle en güçlü çıktısı güvenlik açığı açıklaması ve düzeltme mantığıdır, test farkındalığı doğrulaması değil.
GitLab Duo
GitLab Duo, GitLab platformuna doğrudan entegre edilmiş GitLab'ın yerleşik AI asistanıdır. Sadece bir pull request yorum botu olarak işlev görmek yerine, Duo geliştirme yaşam döngüsü boyunca çalışır, kod inceleme, sorun analizi, güvenlik açığı açıklaması ve merge request özetleri dahil.
GitLab'a özgü olduğu için, Duo sadece diff'lere tepki vermiyor. Şunlara görünürlük sağlar:
•Merge request'ler
•CI boru hatları
•Sorunlar
•Güvenlik tarama sonuçları
•Proje bağlamı
Deneyimim
GitLab'da yeniden oluşturulan aynı yetkilendirme gerileme testinde, Duo risk açıklama ve mantık değişikliğini analiz etme konusunda etkileşimli olarak kullanıldığında en güçlüydü. Ters çevirmeyi tanımladı ve sorulduğunda beklenen ve gerçek davranışı ifade edebildi, ancak otomatik olarak ciddiyeti yükseltme konusunda özel inceleme botlarına göre daha az proaktifti.
GitLab içinde mantık yürütmenize yardımcı olan bir asistan istiyorsanız, iyi uyum sağlar; sıkı “kapı bekçisi” davranışı istiyorsanız, daha açık iş akışları ve istemler gerektirebilir.
Codacy
Codacy, öncelikle statik kod analizi ve kalite izleme platformudur. GitHub ve GitLab ile entegre olur ve kod kalitesi, stil tutarlılığı, çoğaltma, karmaşıklık ve kapsam üzerinde otomatik kontroller çalıştırır.
AI yerel inceleyicilerden farklı olarak, Codacy önceden tanımlanmış kurallar setlerine (ESLint, PMD, Checkstyle, vb.) ve politika tabanlı uygulamalara dayanır. Daha çok sürekli linting ve uyum motoruna benzer, semantik AI inceleyici değil.
Pull request'lerde otomatik olarak yorum yapabilir, kalite kapılarına dayalı olarak yapıları başarısız kılabilir ve uzun vadeli kod sağlığını izleyen panolar sağlayabilir.
Deneyimim
Yetkilendirme ters çevrilmesi gerileme senaryosunda, Codacy belirleyici bir politika motoru gibi davrandı, mantık tabanlı bir inceleyici değil. Kod tabanı genelinde tutarlı standartları uygulamak ve CI destekli kalite kapıları için güçlüdür, ancak varsayılan inceleme çıktısının bir parçası olarak “neden bu ayrıcalık yükseltmesi olur” hata modunu güvenilir bir şekilde yüzeye çıkarmadı. Amacınız PR diff'lerinden yapılandırılmış güvenlik açığı mantığıysa, Codacy bu katman için tasarlanmamıştır; en iyi uyumu uzun vadeli kod sağlığı, yönetişim ve standartlaştırılmış uygulamadır.
Devlo
Devlo, geleneksel bir PR inceleme botu yerine AI destekli bir geliştirme çalışma alanıdır. Depoya bağlanır ve kod tabanınıza karşı yapılandırılmış istemler çalıştırmanıza, dosyalar arası mantık yürütme ve derin analiz yapmanıza olanak tanır.
GitHub yerel botlarından farklı olarak, pull request'lerde otomatik olarak tetiklenmez. İncelemeler, editör arayüzündeki istemler aracılığıyla manuel olarak başlatılmalıdır.
Deneyimim
Yetkilendirme ters çevrilmesi senaryosuna karşı sıkı bir güvenlik incelemesi çalıştırmak için istemde bulunulduğunda, Devlo değiştirilen satırlara yorum yapmanın ötesine geçen yapılandırılmış bir rapor üretti.
Risk, ciddiyet ve iyileştirme adımlarını denetim tarzı bir çıktı olarak çerçevelemek için faydalıydı. Ticaret-off iş akışı sürtünmesidir: PR olaylarında otomatik olarak çalışmaz veya varsayılan olarak satır içi yorumlar yayınlamaz, bu nedenle ekiplerin daha derin incelemeleri kasıtlı olarak planladığında en iyi şekilde çalışır, “her zaman açık” PR hijyeni beklemek yerine.
Atlassian Rovo
Atlassian Rovo, Atlassian ekosistemine entegre edilmiş bir AI katmanıdır. Bağımsız bir kod inceleme botu olarak işlev görmek yerine, Jira, Confluence ve Bitbucket genelinde iş bağlamında bir asistan olarak hareket eder.
Gücü, biletler, belgeler ve pull request'ler arasında bağlamsal mantık yürütmede yatmaktadır.
Deneyimim
Yetkilendirme gerileme testine karşı, Rovo değişiklikleri özetleme ve bağlamlaştırmada en iyi performansı gösterdi, ayrıcalık yükseltme yollarını proaktif olarak tespit etmek yerine.
Doğrudan sorulduğunda, yüksek seviyeli risk değerlendirmeleri sağlayabilir, ancak çıktısı yapılandırılmış güvenlik açığı mantığında özel AI inceleme araçlarıyla eşleşmedi. Ekibiniz Bitbucket + Jira yerel ise ve mühendislik çalışmalarını iş bağlamına bağlamak için AI istiyorsa, uygundur; en önemli önceliğiniz güvenlik kritik kod analizi ise, bu iş için birincil araç değildir.
Manus
Manus, yalnızca kodu tamamlamak değil, çok adımlı görevleri analiz edebilen, mantık yürütebilen ve gerçekleştirebilen bir AI üretkenlik platformu olarak konumlandırılıyor. Geleneksel PR inceleme botlarının satır içi yorumlar bırakmasından farklı olarak, Manus daha çok görev odaklı bir mantık yürütme motoru gibi çalışır. Ona bağlam verirsiniz ve yapılandırılmış çıktılar üretir.
Daha az “PR yorum botu” ve daha çok “AI analisti”dir.
Deneyimim
Yetkilendirme ters çevrilmesi testinde, Manus görev açıkça bir güvenlik incelemesi olarak çerçevelendiğinde en faydalı çıktıyı üretti. Yanıt, hata modu, etki ve iyileştirme adımlarını rapor benzeri bir yapıda vurguladı, bu da riski belgelemek ve ekipleri hizalamak için değerlidir.
Ticaret-off, PR dizilerine otomatik bir inceleyici olarak yerel olarak gömülü olmamasıdır, bu nedenle en iyi şekilde yüksek riskli değişiklikler için kasıtlı olarak kullanılan daha derin bir “mantık katmanı” olarak uyum sağlar, her bir birleştirmede otomatik PR hijyeni için değil.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
AI kod inceleme araçları insan inceleyicilerin yerini alabilir mi?
Hayır, ve almamalıdır. AI kod inceleme araçları en iyi şunlarda:
•Bariz mantık hatalarını tespit etmek
•Güvenlik yanlış yapılandırmalarını işaretlemek
•Tekrarlayan sorunları yakalamak
•Pull request'ler arasında tutarlılığı sağlamak
Şunlarda güçlü değildir:
•Mimari mantık yürütme
•İş mantığı doğrulama
•Ürün amacını anlama
•Ticaret-off tartışmaları
Pratikte en etkili iş akışı şudur:
AI mekanik doğruluğu ele alır → İnsanlar yargıyı ele alır.
Güvenlik açıkları için en iyi AI kod inceleme aracı hangisidir?
Derinlik ve entegrasyona bağlıdır.
•Yapılandırılmış, rapor tarzı analiz istiyorsanız → Manus
•GitHub içinde otomatik PR yorumları istiyorsanız → Qodo / CodeRabbit
•Depo genelinde kalite panoları istiyorsanız → GitLab Duo / Codacy
•Tarayıcı IDE içinde bağlamsal mantık yürütme istiyorsanız → Devlo
Güvenlik derinliği araçlar arasında dramatik şekilde değişir. Bazıları lint seviyesindeki hatalara odaklanırken, diğerleri mimari risk tespitine çalışır.
Bazı AI inceleme araçları neden bariz hataları kaçırıyor?
Çünkü farklı şekilde çalışıyorlar.
Üç yaygın inceleme modeli vardır:
•Desen tabanlı lint tespiti
•İstem tabanlı kod mantığı yürütme
•Bağımlılık analizi ile depo bağlamı mantığı yürütme
Birçok hafif bot çoğunlukla desen tespitine dayanır. Sorun bilinen bir desen değilse, işaretlenmeyebilir.
Mantık ters çevirmeleri, erişim kontrolü kaymaları ve çoklu dosya etkileşimleri, yüzeysel inceleme sistemlerinin başarısız olduğu yerlerdir.
Son Karar: AI Kod İnceleme Mantık Derinliğiyle İlgilidir
Birden fazla araçta aynı yetkilendirme gerileme senaryosunu çalıştırdıktan sonra, bir desen sürekli olarak ortaya çıktı. Çoğu araç pull request'lerin daha hızlı ilerlemesini sağlamak için tasarlanmıştır. Daha azı kontrol akışı, ayrıcalık sınırları veya yükseltme yolları hakkında dikkatlice mantık yürütmek için tasarlanmıştır.
Bazı araçlar incelemeleri düzenli ve tutarlı tutmada mükemmeldir. Diğerleri Git platformlarına derinlemesine entegre olur ve ekiplerin ölçekli olarak organize kalmasına yardımcı olur. Daha küçük bir grup, yapılandırılmış mantık yürütme ve açık risk açıklamasına daha fazla odaklanır.
Hangisinin doğru olduğu, ekibinizin en çok neye değer verdiğine bağlıdır. Hız ve iş akışı basitliği daha önemliyse, birçok seçenek PR sürecinizi iyileştirecektir. Güvenlik hassas mantık veya erişim kontrol sistemleriyle düzenli olarak çalışıyorsanız, yüzeysel önerilerin ötesine geçen ve temel hata modunu ayrıntılı olarak açıklayan bir şey isteyebilirsiniz.
AI kod inceleme, başka bir bot eklemekten çok mühendislik iş akışınıza ne kadar mantık yerleştirmek istediğinize karar vermekle ilgilidir.