Se você está comparando qual IA deve revisar os PRs do seu time, este benchmark vai te ajudar. Colocamos Kodus e GitHub Copilot lado a lado, com foco no que realmente muda o trabalho de engenharia: profundidade da revisão, regras personalizáveis, contexto externo, métricas e liberdade para escolher o modelo e como rodar.
TL;DR
Regras personalizadas (Kodus) – Políticas em linguagem natural aplicadas por repositório, pasta, arquivo ou PR específico.
MCP e contexto externo (Kodus) – traga resultados de do CI, Jira, Linear, Notion, testes, logs, scripts… tudo unificado em um único comentário da revisão.
Review direto na IDE (Copilot) – integração nativa com VS Code/JetBrains para revisar alterações antes do push.
Cockpit + Kody Issues(Kodus) – painel que mostra o que entrou em produção e um backlog automático das sugestões ignoradas, organizado por severidade e categoria.
Liberdade total de modelo (Kodus) – use sua própria chave de API e rode o modelo que fizer mais sentido para o seu time (OpenAI, Gemini, Claude, etc.).
Comparação rápida
Feature
Kodus
GitHub Copilot
Suporte a qualquer provedor
Plataformas compatíveis
Github / Gitlab / Bitbucket / AZdevops
Github
Resumos de código gerados por IA
Comentários inline
Chat com bot de PR
Regras por repositório / pasta / arquivo / PR
(limitado)
Contexto Externo (MCP & Plugins)
Plugin nativo para IDE
Painel de métricas
Backlog de débito técnico
Filtros de ruído (limite e severidade)
Opção de Self-host
Preço
BYOK – $10 / monthly
$4 – $21 / mês
Comparação de Detecção de Bugs
Para avaliar a performance no mundo real, comparamos as revisões da Kody e do GitHub Copilot em vários PRs de projetos como Sentry, Cal.com, Grafana, Discourse e Keycloak.
A Kodus caiu como uma luva pra mim. Antes, eu vivia atolado em revisões de código lentas. Agora, o feedback acontece muito mais rápido e eu consigo focar em outras coisas de verdade.
Use qualquer modelo que você quiser e mantenha cada review totalmente sob o seu controle.
Rode com suas próprias chaves de API — GPT-5, Claude, Gemini ou qualquer modelo que você escolher.
Preso a um único provedor — sem escolha de modelo e sem controle de custos.
Regras e personalização
Diretrizes versionadas que você pode aplicar desde o repositório inteiro até um único arquivo — ou importar prontas com um clique.
Regras granulares e versionadas para qualquer arquivo, pasta ou PR, com uma biblioteca da comunidade pronta para importar com um clique.
Um único ruleset por repo/branch — define só quando o Copilot revisa, sem regras de código em linguagem natural, sem biblioteca e sem granularidade por arquivo ou pasta.
Recomendação
Se o seu time valoriza precisão, visibilidade e controle, a Kodus é a escolha mais completa. Ela permite que você:
Defina padrões: Traduzir o “jeito do seu time” em regras explícitas, aplicadas desde o nível do repositório até um único diretório, arquivo ou PR, com histórico versionado em Git.
Traga contexto para o review: Reúna em um único comentário de review o contexto em tempo real (resultados de CI, histórias do Jira, especificações do Notion, resultados de testes etc.), garantindo que cada sugestão venha acompanhada de evidências e relevância.
Mensure o impacto: Use o Cockpit com métricas que mostram o que entrou em produção, o que melhorou e onde está a dívida técnica.
Escolha como quer rodar: Escolher qualquer modelo de IA que quiser e controlar o custo de forma transparente.
O GitHub Copilot funciona bem para quem quer algo simples e totalmente gerenciado: você ativa e pronto, ele comenta no PR, gera resumos e ajuda direto na IDE. Mas fica nesse limite. Não há regras estruturadas por arquivo/PR, não existe backlog automático de sugestões, não tem métricas profundas de qualidade e não existe opção de rodar fora da nuvem da GitHub.
Para quem busca conveniência plug-and-play dentro do próprio GitHub, o Copilot resolve. Mas se você quer personalização de verdade, contexto profundo e liberdade para rodar como preferir, a Kodus entrega mais, sem travar você em nada.
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