cubic

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cubic (mrge) · Coding

cubic ist ein KI-Code-Review-Tool, das Pull-Requests auf GitHub automatisch prüft. Es übernimmt das automatische Code-Review für jeden PR, findet Bugs, markiert technische Schulden und gleicht Ihren Code mit den Team-Regeln ab, dann schlägt es Korrekturen vor, die Sie mit einem Klick übernehmen. Betrachten Sie es als Code-Review-Automatisierung, die nie schläft. Die Plattform führt außerdem geplante Scans über eine ganze Codebasis aus, um Bugs und Sicherheitsprobleme aufzudecken, während Sie schlafen. Teams nutzen es, um weniger Zeit mit einfachen Review-Aufgaben und mehr mit den Änderungen zu verbringen, die wirklich einen Menschen brauchen.

Vorschau der Oberfläche von cubic

Über cubic

Was ist cubic

cubic ist ein KI-Code-Reviewer für Teams, die an komplexen Codebasen arbeiten. Statt zu warten, bis eine Kollegin einen Pull-Request durchliest, bekommen Sie Inline-Kommentare in Sekunden, von offensichtlichen Fehlern bis zu subtilen Bugs, die müden Reviewern gern durchrutschen. Das Team hinter dem Produkt, unterstützt von Y Combinator, positioniert es als bestplatzierten Reviewer auf Code Review Bench, einem unabhängigen Benchmark. Nehmen Sie diese Platzierung als Aussage des Anbieters und nicht als gesicherte Tatsache. Rankings verschieben sich.

Das Produkt dreht sich um eine einfache Idee: KI-geschriebener Code hat das Review zum Engpass gemacht. Mehr Pull-Requests landen in der Warteschlange, und die Bugs darin sind schwerer zu erkennen. cubic prüft jeden PR automatisch, lernt aus den Mustern Ihrer Codebasis und holt Kontext aus Tools, in denen Sie ohnehin arbeiten, etwa Linear, JIRA und Notion. Die letzte Entscheidung darüber, was gemergt wird, treffen weiterhin Sie.

Noch ein Punkt zum Nachprüfen. Zwei Grenzen sollten Sie vorab kennen. Es funktioniert derzeit nur mit GitHub, Nutzer von GitLab und Bitbucket bleiben also außen vor, bis sich das ändert. Und das kostenlose Fenster ist kurz. Die Website wirbt mit 7 Tagen gratis ohne Kreditkarte. Der eigene Launch-Beitrag des Unternehmens nannte 2 Wochen. Prüfen Sie die Testdauer bei der Anmeldung, bevor Sie einen Workflow darauf aufbauen.

Erste Schritte

  1. Melden Sie sich bei cubic.dev mit Ihrem GitHub-Konto an und starten Sie den kostenlosen Test. Eine Kreditkarte wird nicht verlangt.
  2. Installieren Sie die cubic-GitHub-App auf den Repositories, die es analysieren soll.
  3. Öffnen Sie einen neuen Pull-Request. cubic prüft ihn automatisch und postet Inline-Kommentare.
  4. Antworten Sie auf die Befunde im PR, oder nutzen Sie Ein-Klick-Korrekturen für einfache Probleme.
  5. Bei einem älteren PR, der vor der Installation geöffnet wurde, kommentieren Sie @cubic-dev-ai review this PR, um ein Review auszulösen.

Produktinformationen

Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von cubic.

Kostenloser TarifJa
Bezahlte Tarife$0 - $30/mo
PlattformWeb, GitHub, VS Code, Cursor, Claude Code, Codex
Entwicklercubic (mrge)
KategorieCoding
VeröffentlichungsdatumJul 2024
Zuletzt aktualisiertSep 2025
Website-Besuche59.5K
Globales Website-Ranking483.7K
API-VerfügbarkeitJa

Am besten für

Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.

Nutzer

  • Engineering-Teams auf GitHub
  • Solo-Entwickler und kleine Startups
  • Tech-Leads, die Standards durchsetzen

Aufgaben

  • Pull-Requests vor dem Merge prüfen
  • Eine ganze Codebasis nach Bugs scannen
  • PR-Beschreibungen erzeugen

Szenarien

  • Ein kleines Team, das in KI-generierten Pull-Requests ertrinkt
  • Bug-Durchläufe vor dem Release
  • Einstieg in ein unbekanntes Repo

Wichtigste Funktionen

Automatisches GitHub-Pull-Request-Review

Sobald die GitHub-App installiert ist, führt cubic ohne Aufforderung ein GitHub-Pull-Request-Review bei jedem neuen PR durch. Es hinterlässt Inline-Kommentare zu Bugs und möglichen Verbesserungen, sodass Sie die Probleme direkt neben der Codezeile sehen, die sie verursacht hat. In einem stark genutzten Repo heißt das: Rückmeldung kommt in Sekunden statt erst, wenn ein Reviewer Zeit findet.

Team-Regeln in klarer Sprache

Sie beschreiben Ihre Standards in gewöhnlicher Sprache statt in komplexer Konfiguration, was vor allem in Teams zählt, in denen nur eine Person wirklich versteht, wie die aktuellen Linter-Regeln aufgebaut wurden. cubic macht aus diesen Regeln Review-Prüfungen und markiert Code, der sie verletzt. Der Gewinn: Konventionen liegen an einer lesbaren Stelle und nicht über ein Dutzend Linter-Dateien verstreut.

Korrekturen mit einem Klick

Einfache Probleme kommen mit einer Ein-Klick-Korrektur, die die Änderung für Sie übernimmt. Bei schwierigeren drücken Sie auf „Fix with cubic“ und lassen einen Coding-Agenten einen Patch entwerfen. Es löst nicht alles von allein, aber es räumt den Kleinkram weg, damit menschliche Review-Zeit den Ermessensentscheidungen zugutekommt.

Lernt von Ihrem Team

cubic studiert, wie Ihre Senior-Engineers reviewen. Es liest deren frühere PR-Kommentare, um Ihren Hausstil aufzunehmen, und wendet dieses Muster dann auf neue Reviews an, was eine generische Checkliste schlicht nicht erreicht. Mit der Zeit klingt die Rückmeldung weniger generisch und mehr wie die Person, die Ihren Code normalerweise prüft.

Scans der ganzen Codebasis

Über einzelne PRs hinaus kann cubic nach Zeitplan Tausende KI-Agenten durch Ihr gesamtes Repository schicken, das heißt, das Review hört nicht auf, wenn Sie abends den Laptop zuklappen. Der Scan sucht nach ernsten Bugs und Sicherheitsproblemen, sortiert die Funde, benachrichtigt den richtigen Besitzer oder öffnet ein Ticket. Er plant sich selbst neu, sodass jeder Lauf die seit dem letzten hinzugekommenen Probleme erwischt.

Kontext aus Ihren anderen Tools

Der Reviewer holt Hintergrund aus Linear, JIRA, Notion und ähnlichen Planungstools. Zusätzlicher Kontext hilft ihm zu verstehen, warum eine Änderung gemacht wurde, nicht nur, was der Code für sich tut. In der Praxis bekommen Sie weniger Kommentare, die am Kern eines Tickets vorbeigehen.

Läuft in Ihrer IDE

cubic läuft in Cursor, Claude Code, VS Code, Codex und anderen Coding-Agenten, dazu eine lokale CLI. Sie können Änderungen vor dem Push prüfen oder es per API-Schlüssel headless in der CI laufen lassen. Derselbe Kopf, andere Tür. Der Code bekommt im Editor und auf GitHub dieselbe Behandlung.

Vor- und Nachteile

Vorteile

  • Prüft jeden Pull-Request automatisch, die Rückmeldung wartet also nicht auf einen menschlichen Reviewer.
  • Ein-Klick-Korrekturen erledigen kleine Probleme ohne manuellen Patch.
  • Regeln in klarer Sprache machen Coding-Standards leicht zu schreiben und zu pflegen.
  • Lernt aus der Review-Historie Ihrer Senior-Engineers statt eine generische Checkliste anzuwenden.
  • Geplante Scans der Codebasis finden Bugs, die einzelne PR-Reviews übersehen.

Nachteile

  • Nur GitHub. Arbeitet Ihr Team in GitLab oder Bitbucket, können Sie es noch nicht nutzen.
  • Die Testdauer ist zwischen Website und Launch-Beitrag des Unternehmens widersprüchlich, prüfen Sie sie also, bevor Sie damit planen.
  • Das KI-Review braucht weiterhin einen Menschen, der die Befunde bestätigt, besonders bei komplexer Logik, es verkürzt die Review-Zeit also, statt sie abzuschaffen.
  • Der genaue Preis der bezahlten Tarife wird nicht klar veröffentlicht, was die Budgetplanung vor einem Gespräch mit dem Vertrieb erschwert.

Häufige Fragen

cubic ist ein KI-Code-Review-Tool, das Pull-Requests auf GitHub automatisch prüft. Es kommentiert Bugs und Verbesserungen, setzt Team-Regeln durch, erzeugt PR-Zusammenfassungen und kann nach Zeitplan eine ganze Codebasis nach Problemen scannen. Kurz gesagt, es macht den ersten Durchgang, damit Menschen den letzten machen.

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