Alternativas ao GitHub Copilot para Revisões de Código

A revisão de código é um dos últimos grandes gargalos do desenvolvimento de software. Ela é essencial para a qualidade, mas também é lenta, subjetiva e, muitas vezes, motivo de atrito. A IA está mudando isso. O GitHub Copilot virou o padrão para autocompletar código e agora está entrando no processo de review. Mas ele é a única opção? Nem de longe. Se você está procurando uma alternativa ao GitHub Copilot para code review com IA, acabou de entrar em um cenário muito mais rico e competitivo do que parece.

O que falta no Code Review do Copilot?

Quando você pede para o Copilot revisar um pull request, ele basicamente aplica um modelo de linguagem poderoso, mas sem estado, sobre as mudanças. Ele é ótimo para detectar problemas superficiais, sugerir sintaxe melhor ou apontar antipadrões óbvios dentro do diff.

Mas ele tem algumas limitações fundamentais:

Contexto limitado: o Copilot analisa principalmente os arquivos alterados. Ele não constrói um grafo profundo e persistente do seu projeto para entender como uma mudança em um arquivo pode gerar um bug sutil em outro módulo.

Ruído x Sinal: por ser generalista, às vezes cria comentários excessivamente estilísticos ou de baixo impacto, gerando fadiga de revisão. É difícil ajustar as “opiniões” dele para refletir exatamente os padrões do seu time.

Sem aprendizado contínuo: o Copilot não aprende de verdade com seu código ou feedback. Cada revisão é um novo começo, o que impede que ele desenvolva um entendimento refinado da arquitetura e dos padrões do seu projeto.

Alternativas ao Github Copilot

Kodus

A Kodus é uma opção open-source e adota um modelo “melhor dos dois mundos”. Em vez de depender apenas de um LLM, o agente Kody primeiro analisa o código usando AST. Pense como um linter ou compilador, a Kody entende a estrutura do código antes de qualquer inferência. Só depois aplica o modelo de IA para gerar análises mais sofisticadas. Esse grounding reduz drasticamente o ruído e as alucinações do LLM.

A agente, Kody, não só comenta nos seus PRs; ela se torna uma extensão dos padrões do seu time, como:

• Aprendizado e Contexto: a Kody aprende com a base de código e com o feedback, construindo contexto ao longo do tempo para entregar sugestões cada vez mais relevantes.

• BYOK (Bring Your Own Key): você conecta suas próprias keys da OpenAI, Anthropic ou outros provedores. Controle total de custos — sem cobrança extra de tokens — e liberdade para usar os modelos mais atuais assim que são lançados.

• Regras customizadas e Plugins (MCP): essa é a grande diferença. Você cria suas próprias regras ou usa a biblioteca existente para ensinar a Kody os padrões específicos do seu time — desde

• Plugins MCP : Código não vive isolado. os plugins permitem que a Kody busque contexto fora do diff—como tickets do Jira, logs de CI/CD ou cobertura de testes. Assim, ela pode checar se o PR realmente resolve o ticket vinculado ou se quebrou o build.

• Métricas e Issues Relevantes: A Kodus não apenas solta sugestões. Ela rastreia se foram implementadas, criando um backlog de issues não resolvidos. O dashboard traz métricas reais de engenharia, ajudando a identificar tendências e gerenciar dívida técnica de forma proativa.

CodeRabbit

O CodeRabbit ganhou muita popularidade, principalmente por causa da sua interface conversacional. Ele não parece um linter; parece um colega de equipe deixando comentários no seu PR.

Ele é ótimo em resumir mudanças e criar “conversas” sobre linhas específicas de código. Também tem uma extensão interessante para VS Code que dá feedback antes de você fazer o push, o que encurta o ciclo de revisão,

Algumas limitações

• Dependência de provedor: você fica preso ao modelo de IA escolhido pela ferramenta. Não há controle sobre provedor ou custo, o que pode se tornar problemático conforme o time cresce.

• Customização limitada: existe um único arquivo YAML para o repositório inteiro. Melhor que nada, mas você não consegue criar regras específicas para partes diferentes do sistema, nem organizar padrões em uma biblioteca reutilizável.

• Contexto restrito: os plugins são básicos. Consegue buscar ticket no Jira ou Linear, mas não integra profundamente dados de CI ou resultados de testes.

• Métricas superficiais: o dashboard mostra quantos comentários foram feitos, mas não se o feedback foi implementado. É uma métrica de vaidade, não um indicador real de qualidade do código.

Resumo: A CodeRabbit é acessível e muito melhor que revisão manual. É uma boa escolha equilibrada, mas não oferece governança profunda nem personalização para times com padrões específicos.

Greptile

O Greptile segue outra filosofia. Em vez de olhar apenas o git diff, ele analisa todo o código e constrói um grafo que entende como as partes do sistema se relacionam.

Pense assim: enquanto a maioria das ferramentas enxerga um arquivo isolado, o Greptile vê o mapa inteiro.

Isso permite detectar bugs complexos e distribuídos, que outras ferramentas não enxergariam — como uma mudança em uma API quebrando um consumidor distante em outro módulo do monorepo. Ele é impressionante em bases grandes e complexas, onde ninguém consegue mais “decorar” o sistema inteiro.

O trade-off? Essa análise profunda é mais lenta e exige mais recursos. A instalação envolve indexar o repositório inteiro, o que não é tão ágil quanto ferramentas que analisam apenas o diff. A parte conversacional é boa, mas seu ponto forte real é a análise estrutural profunda.

Cursor Bugbot

O Cursor Bugbot segue um caminho diferente. Ele vive dentro da IDE Cursor e foca em uma coisa: encontrar bugs reais de lógica com baixíssimo índice de falsos positivos. Ele roda automaticamente nos PRs, privilegiando sinal e evitando ruído.

Sua integração com o editor Cursor é seu maior trunfo. Se o Bugbot encontra um problema, você pode delegar a fix para um agente em segundo plano com um clique. Ele é feito para velocidade e baixo atrito.

A principal limitação é clara: você precisa usar a IDE Cursor. Isso elimina muitas equipes. Além dessa dependência, há outras limitações:

• Foco estreito: ele busca principalmente bugs e problemas de segurança no diff. Dá pouco feedback sobre manutenção, consistência arquitetural ou padrões específicos do time.

• Regras simples: a customização se resume a um arquivo .cursor/BUGBOT.md. É simples, mas não suficiente para projetos complexos que precisam de granularidade.

• Análise limitada: as métricas são básicas e focadas em uso, não no ciclo de feedback nem na criação de backlog técnico com itens não resolvidos.

O Bugbot é excelente para quem já usa o Cursor IDE. Mas, como solução de revisão de código para o time inteiro, não é abrangente o suficiente.

O Futuro é Especializado

A ascensão dessas ferramentas especializadas mostra algo claro: revisão de código com IA está amadurecendo e deixando para trás soluções genéricas. O GitHub Copilot abriu a porta, mas o valor real está em ferramentas criadas com uma filosofia específica.

Para equipes que enxergam qualidade de código não como checklist, mas como pilar central da cultura de engenharia, a escolha fica evidente. Elas precisam de um sistema que oferece mais que sugestões, precisam de governança, aprendizado contextual e controle total sobre processo e custos. Cada ferramenta tem seu lugar, mas um framework baseado em transparência e precisão é o que está melhor posicionado para crescer junto com você.