mrge
cubic (formerly mrge) · Programmation
cubic est une plateforme de revue de code par IA qui compare chaque pull request à l'ensemble de votre code, signale les bugs et les failles de sécurité, et aide les équipes à intégrer plus vite.
À propos de mrge
About
Qu'est-ce que cubic
cubic est un relecteur de code par IA qui s'installe comme application GitHub et commente les pull requests comme le ferait un ingénieur expérimenté : sur les lignes précises qui posent problème, avec une explication et un correctif suggéré. Il lit ce que fait le code, pas seulement sa syntaxe, donc il repère les bugs de logique, les failles de sécurité et les changements qui cassent du code ailleurs dans le dépôt.
L'équipe derrière, autrefois appelée mrge, a créé cubic parce que les outils de programmation par IA ont rendu l'écriture de code bon marché, et la revue est devenue le nouveau goulot d'étranglement. Sur le Code Review Bench de Martian, un test indépendant mené sur des milliers de pull requests réels de projets ouverts, cubic s'est classé premier avec un score F1 de 65,7 %. C'est le chiffre cité par l'éditeur lui-même, alors prenez-le comme un signal fort plutôt qu'une garantie pour votre dépôt.
cubic ne remplace pas la revue humaine. Il prend la première passe pour que votre équipe consacre son temps à la conception et à l'intention, plutôt qu'à la chasse aux oublis. Il ne fonctionne aussi qu'avec GitHub aujourd'hui, donc les équipes sur GitLab ou Bitbucket ne peuvent pas encore l'utiliser.
Pour commencer
- Connectez-vous avec votre compte GitHub et installez cubic sur les dépôts que vous voulez faire relire.
- Ouvrez une pull request. cubic la relit de lui-même, puis commente en ligne les bugs et les correctifs suggérés.
- Écrivez les règles de votre équipe en langage courant pour que cubic vérifie chaque PR selon vos critères.
- Lisez la revue dans GitHub ou dans l'application cubic, puis intégrez ou laissez cubic appliquer les correctifs simples en un clic.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de mrge.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Équipes logicielles sur GitHub
- Responsables d'ingénierie
- Développeurs indépendants et mainteneurs open source
Tâches
- Repérer les bugs de logique avant l'intégration
- Appliquer les critères de l'équipe
- Trouver des failles hors des pull requests
Cas d'usage
- Une startup en croissance où la revue est devenue l'étape la plus lente de la livraison.
- Une équipe qui a adopté des agents de programmation par IA et reçoit désormais plus de pull requests qu'elle n'en peut lire.
- Un projet avancé juste avant une grosse mise en production, où une analyse devrait rattraper des problèmes passés inaperçus.
Fonctionnalités clés
Une revue de pull requests qui lit tout votre code
cubic relit chaque changement par rapport au dépôt entier, pas seulement les lignes modifiées. Il peut donc signaler un correctif dans un fichier qui casse un appel dans un autre, ce que les relecteurs qui n'examinent que le diff laissent passer. Chaque commentaire apparaît en ligne, sur les lignes fautives, avec une explication et un correctif suggéré.
Des règles écrites en langage courant
Vous décrivez les critères de votre équipe comme vous les diriez à voix haute, et cubic les vérifie sur chaque pull request. Il apprend aussi des commentaires de vos ingénieurs les plus expérimentés et de ceux que votre équipe accepte ou rejette, si bien que ses conseils se rapprochent peu à peu de vos habitudes.
Approbation automatique et indice de confiance
cubic note chaque pull request de 1 à 5 selon la sûreté de son intégration. Les changements à faible risque peuvent être approuvés seuls, tandis que les risqués passent encore par une personne. Les mises à jour de routine avancent ainsi sans confier la décision finale à un bot.
Des correctifs via des agents de programmation
Les problèmes simples se corrigent en un clic depuis la revue. Pour les plus difficiles, cubic confie le travail à des agents de programmation en arrière-plan comme Claude Code, Codex et Cursor, qui reprennent les commentaires et poussent un correctif. Vous pouvez aussi lancer cubic dans votre terminal pour détecter les failles avant même d'ouvrir une pull request.
Des analyses de tout le code
Sur l'offre Pro et au-delà, cubic lance des milliers d'agents IA sur votre dépôt pour trouver bugs et failles de sécurité hors des pull requests. Les analyses suivent le calendrier que vous fixez, préviennent la personne à l'origine du problème et peuvent ouvrir seules une pull request de correctif. Leurs trouvailles ne consomment pas votre quota mensuel de lignes relues.
Revue dans GitHub ou dans l'application cubic
Vous restez dans GitHub, où les commentaires de cubic côtoient ceux des autres. L'application de bureau optionnelle, pour macOS, Windows et Linux, regroupe les changements liés dans l'ordre de lecture, dessine un schéma de ce qui a changé et réunit dans une seule boîte chaque pull request qui vous attend.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Classé premier au Code Review Bench de Martian avec un score F1 de 65,7 %, devant GitHub Copilot, CodeRabbit, Qodo et Cursor Bugbot.
- Relit chaque changement par rapport à tout le code, donc il attrape les bugs qui traversent plusieurs fichiers.
- Gratuit sur les dépôts publics, avec une offre Starter gratuite pour le travail privé, ce qui permet de tester avant de payer.
- Propose des correctifs en un clic et délègue les problèmes les plus durs à des agents de programmation, ce qui réduit les allers-retours.
- Position claire sur la confidentialité : il ne stocke pas votre code et n'entraîne aucune IA dessus, et il est conforme SOC 2.
Inconvénients
- Ne fonctionne qu'avec GitHub pour l'instant. Les équipes sur GitLab, Bitbucket ou GitHub Enterprise Server auto-hébergé ne peuvent pas encore l'utiliser.
- Les revues se mettent en pause dès que vous dépassez votre quota mensuel de lignes relues, sauf si un administrateur active de la capacité supplémentaire.
- Le score du benchmark est un chiffre cité par l'éditeur à partir d'un test indépendant, pas une garantie pour vos équipes ou votre code.
- Les analyses de code et les fonctions IA sont réservées à l'offre Pro, donc les petites équipes paient plus pour l'ensemble complet.
Questions fréquentes
cubic relit les pull requests automatiquement. Il lit chaque changement par rapport à tout votre code et commente les bugs, les failles de sécurité et les manquements aux règles de votre équipe avant l'intégration.
Contenus associés
Découvrez des outils, des compétences et des articles liés à mrge.
Alternatives à mrge
Forefront
Forefront · ProgrammationForefront est une plateforme web pour construire avec de l'IA open source. Elle vous laisse affiner les principaux modèles de langage open source sur vos propres données, évaluer leurs performances et les exécuter via une API ou les exporter pour les héberger vous-même. Les développeurs qui veulent le confort d'une plateforme fermée mais tiennent à rester propriétaires de leurs modèles et de leurs données sont le public visé ici.
Startkit
StartKit.AI · ProgrammationStartkit est un boilerplate pour créer des produits SaaS d'IA et des wrappers d'IA. Voyez-le comme un boilerplate de startup IA avec les parties ennuyeuses déjà branchées : authentification, paiements Stripe et Lemon Squeezy, limites d'usage, e-mail transactionnel et un kit de démarrage d'API IA qui parle à OpenAI, Anthropic, Groq ou Llama. Vous clonez le dépôt, fixez votre prix et attaquez la partie du produit pour laquelle les gens paient vraiment. Il repose sur Next.js au-dessus de React et Tailwind, donc une bonne partie du code boilerplate vous semble déjà familière.
Testim
Tricentis · ProgrammationTestim est une plateforme d'automatisation des tests dopée à l'IA, qui sert à créer et exécuter des tests de bout en bout sur des applications web, mobiles et Salesforce. Elle s'appuie sur l'apprentissage automatique pour garder les tests stables quand une interface change, alors les équipes passent moins de temps à réparer des sélecteurs cassés. Pas mal pour un outil de tests automatisés que vous pouvez utiliser dès aujourd'hui. Vous créez des tests en enregistrant des actions dans un navigateur, puis vous ajoutez du JavaScript quand vous avez besoin de plus de contrôle. C'est un choix solide pour une équipe QA bien occupée.