DiffSentry — Agent 生成代码的 PR 风险摘要

在 review 队列爆炸前，自动标出 AI 生成改动中最可能出错的逻辑点

痛点

开发者反映 review 队列越排越长、diff 越来越大，没人有信心代码能安全上线；Agent 生成的代码跑得快，但 review 流程没跟上，审核人还在靠肉眼模拟 agent 干了什么，只能祈祷 happy path 覆盖到了。

方案

一个 PR 机器人：接入 GitHub/GitLab，识别哪些改动由 coding agent 生成，针对高风险模式（未处理异常、边界条件缺失、权限绕过、并发问题）生成摘要和测试建议，并标出「这段逻辑没有对应测试」的代码块。

用户

使用 AI 编码的工程团队、需要快速把关的 tech lead、独立开发者。

MVP

GitHub App 接入；识别 agent 生成 commit 的元数据；对新增/修改函数生成风险清单和缺失测试提示；按 PR 发表评论；免费 5 个 PR/月，之后订阅。

变现

按仓库/席位的月度订阅；开源仓库免费。

为何现在

Agent 生成代码量还在快速增长，而 review 流程的自动化程度严重不足；独立开发者可在 GitHub App 生态里低成本切入，不需要自建代码托管。