Análise de código
que pensa por você.
Sapyen conecta seus repositórios GitHub aos LLMs mais avançados e entrega análises automáticas de qualidade para cada PR e commit.
Assinatura necessária para usar os recursos.
Análises
1,248
Score médio
87/100
Issues detectadas
342
< 60s
Tempo médio de análise por PR
3 LLMs
Provedores suportados
100%
Automatizado
∞
Repositórios por workspace
Funcionalidades
Tudo que o seu time
de engenharia precisa
Análise Automática de PRs
Cada pull request é analisado por LLMs de última geração, identificando bugs, débitos técnicos e más práticas antes do merge.
Score de Qualidade
Cada contribuição recebe um score de 0 a 100 com label qualitativo: Excelente, Bom, Regular ou Crítico — visibilidade imediata do padrão do time.
Multi-provedor LLM
Funciona com OpenAI GPT-4o, Claude Sonnet ou OpenRouter. Use o modelo que já está na sua stack de IA.
Sincronização GitHub
Conecte sua organização ou usuário GitHub com um único token. Repositórios, branches e histórico de commits sincronizados automaticamente.
Multitenante
Gerencie múltiplos workspaces isolados — ideal para consultorias, times distribuídos ou empresas com vários projetos.
Relatórios Detalhados
Acesse o resumo, issues por severidade, esforço estimado e sugestões de melhoria para cada análise gerada pelo LLM.
Como funciona
Configurado em minutos,
rodando para sempre
Conecte seu GitHub
Configure um Personal Access Token e a organização que deseja monitorar.
Escolha o LLM
Selecione OpenAI, Claude ou OpenRouter e insira sua API Key.
Sincronize
Dispare a primeira sincronização e o Sapyen analisará todos os PRs e commits automaticamente.
Acesse os relatórios
Filtre por repositório, autor e tipo de evento. Cada análise tem score, issues e sugestões de melhoria.
Você não deveria gastar
40% do seu tempo revisando PRs.
Tech leads que usam Sapyen deixam de ser o gargalo do time e voltam a fazer o trabalho que realmente move o produto.
Review manual de cada PR, mesmo os triviais de formatação e naming.
2–3h por dia consumidas em revisão de baixo valor.
Nenhuma visibilidade de quem está melhorando ou piorando no time.
Feedback ad-hoc, sem dados para embasar 1:1s.
Padrões de qualidade variam conforme o revisor do dia.
Inconsistência que cria atrito e discussões subjetivas.
Problemas recorrentes só são detectados depois do merge.
Débito técnico acumulando silenciosamente no repositório.
LLM faz o primeiro passe em cada PR: bugs, complexidade, cobertura, padrões.
Você revisa o que importa. O resto já foi sinalizado.
Score individual por developer com tendência histórica.
1:1s embasados em dados objetivos, não em percepção.
Critérios de qualidade uniformes, definidos pelo LLM que você escolheu.
Menos discussão subjetiva, mais alinhamento real no time.
Issues detectadas antes do merge, com sugestão de correção.
Débito técnico sob controle desde o primeiro commit.
Visão do Time — Abril 2026
Score médio de qualidade por developer · últimos 30 dias
Ana Ferreira
@anadev
vs mês ant.
Carlos Lima
@carlim
vs mês ant.
Diego Souza
@dsouza
vs mês ant.
Mariana Costa
@mcosta
vs mês ant.
Rafael Torres
@rtorres
vs mês ant.
2 developers precisam de atenção — Rafael e Diego mostram queda consistente. Considere revisão de carga de trabalho ou sessões de pair programming.
~2h/dia
economizadas em code review por tech lead
Score +18%
de melhoria média no time após 60 dias
−63%
de issues críticas chegando em produção
Integra com
Pronto para parar de revisar
código manualmente?
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