
Wikis geradas por IA e chat para qualquer repositório público do GitHub
Wikis geradas por IA e chat para qualquer repositório público do GitHub
CodeRabbit registra 1.048.880 visitas mensais com crescimento de +4,6% mês a mês e preços Freemium, Teste gratuito, Pago, Preço sob consulta. TrustOSS registra 0 visitas mensais com crescimento de 0% e preços Grátis.

Analisador gratuito de repositórios GitHub para scores de saúde, estrelas falsas e risco de dependências
| Dimensão / Métrica | ![]() | ![]() |
|---|---|---|
| Domínio oficial | coderabbit.ai | trustoss.org |
| Modelo de preços | Freemium, Teste gratuito, Pago, Preço sob consulta | Grátis |
| Visitas mensais | 1,05 mi (1.048.880) | 0 (0) |
| Variação de tráfego mensal | +45,96 mil (+4,6%) | 0 (0%) |
| Mercado principal e participação | 🇺🇸 Estados Unidos (24,4%) | 🌐 Global (—) |
| Visitas diretas / mês | 335,01 mil | 0 |
| Avaliação dos usuários | 4,6 | 4,6 |
| Plataformas suportadas | Site | Site |

Revisão de código com IA, triagem de PR e monitoramento de segurança para times rápidos
Cada pull request recebe comentários linha a linha baseados no contexto de todo o repositório, nas guias de código e em arquivos relacionados, não apenas no diff isolado.
Os comentários incluem correções de um clique, e o CodeRabbit itera com autores humanos ou agentes de código até resolver e reverificar o apontamento.
Pontua, ordena e encaminha os pull requests que chegam para que mudanças de alto impacto sejam revisadas primeiro e as rotineiras passem rápido, com visão de quadro da fila.
Diffs semânticos, análise de raio de impacto e diagramas de arquitetura tornam compreensíveis em minutos as mudanças grandes geradas por agentes.

Analisador gratuito de repositórios GitHub para scores de saúde, estrelas falsas e risco de dependências
Um score de 0 a 100 com nota em letra, dividido em cinco dimensões ponderadas — atividade, manutenção, comunidade, documentação e maturidade — calculado apenas com dados públicos do GitHub.
Traça a curva de crescimento das estrelas e perfila os usuários recentes por idade da conta, seguidores e número de repositórios para sinalizar popularidade comprada.
Verifica vulnerabilidades conhecidas do OSV, pacotes dependentes reais do deps.dev, bus factor pela concentração de commits, taxa de aprovação de CI, taxa de merge de PR e detecção de repositório só de documentação, reportando como OK/WARN/RISK com evidências.
Escolha 2 a 4 bibliotecas candidatas e receba um gráfico radar mais uma tabela de scores nas cinco dimensões, com a escolha mais forte destacada.

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