Автоматизированные инструменты помогают в процессе кода ревью следующим образом:

• Выполняют быструю и глубокую проверку кода. 2 Инструмент проверяет конкретный фрагмент кода на соответствие стандартному набору рекомендаций. 2 Код проверяется на наличие таких проблем, как безопасность, стиль кода, ошибки или баги, плохие практики и т. д.. 2
• Снижают нагрузку на ревьюеров. 4 Это позволяет им сосредоточиться на предоставлении полезной обратной связи, не утопая в деталях. 4
• Могут быть интегрированы с инструментами управления кодом. 2 Например, с GitHub, чтобы получать уведомления, когда инструмент ревью кода обнаруживает аномалии. 2

Некоторые примеры автоматизированных инструментов для кода ревью:

• AccessLint. 1 Автоматически запускает серию тестов и комментирует pull request, предлагая решить проблемы с доступностью (если они есть). 1
• LGTM. 1 Платформа для анализа кода, которая фокусируется на поиске критических уязвимостей и предотвращении проблем. 1 Проводит более 1600 тестов и, находя проблему, автоматически помечает её в pull request. 1
• DeepScan. 1 Инструмент статического анализа, который автоматически определяет возможные ошибки во время выполнения и потенциальные проблемы с качеством кода. 1