DEV Community: Open PR

Demoing Opus 5.5’s Video Generation Capabilities

Open PR — Mon, 28 Sep 2026 01:57:00 +0000

Open-PR: an AI agent that reviews PRs like a colleague, not a bot

Open PR — Mon, 14 Sep 2026 01:56:59 +0000

AI coding helps write code faster, but the number of open PRs has grown too, while the number of reviewers hasn't. The result: review not writing code is the new bottleneck.

Open-PR was born from that an open-source AI agent dedicated to reviewing Pull Requests, running directly inside familiar agent CLIs (Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, Antigravity) instead of as a SaaS service or a separate bot account:

Developer opens a PR → AI does the first review pass → the human reviewer makes the final call → merge.

There are already quite a few AI agents doing code review. So what makes Open-PR different?

Not just a "generic review prompt"

Many review skills/agents today are just a description file (SKILL.md) telling the AI to "review carefully." The problem is that each run behaves differently sometimes strict, sometimes lenient and it knows almost nothing about the project's own conventions.

Open-PR is different: the very first time it runs in a repo, it reads the README, CLAUDE.md, AGENTS.md, docs, and wiki to understand that project's actual conventions, and the team's own rules always win over generic ones. It also has memory per repo: everything the team has ever pointed out or agreed on gets recorded, so the next review doesn't need to repeat it. Thanks to that, no matter when it runs, the review keeps the same "voice" the project's own voice, not one that drifts from run to run.

A friendly, detailed back-and-forth like two people discussing code

The most notable thing about Open-PR isn't how many bugs it finds, but how it keeps the conversation going on the PR.

An "old-style" AI review usually dumps a pile of comments and stops there; running it again means reviewing from scratch, sometimes repeating exactly what it already said. Open-PR is different: run /open-pr:review a second time on the same PR, and it re-reads every existing thread to check whether each point raised has been addressed — if it's been fixed, it confirms right on that same thread (and can auto-resolve if you enable that option); if not, it stays quiet instead of repeating the old finding. The new review only talks about what just changed.

Even more interesting is /open-pr:fix. Instead of blindly applying whatever a comment says even when the comment is wrong and would turn correct code into broken code Open-PR weighs whether the finding actually makes sense. If it's valid, it fixes it according to the repo's conventions and memory; if it isn't, it replies right on that thread with evidence, like a developer pushing back on a reviewer rather than obediently following orders. After pushing, it always goes back to every thread to explain exactly how it was fixed or why it wasn't and it never resolves threads itself; the right to close a thread always belongs to a human. That keeps the conversation anchored exactly where the issue was raised, instead of "restarting" every time it runs.

Comments aren't just for flagging bugs they explain clearly, with evidence

Each review pass has three tightly linked parts:

Overview (the whole diff at a glance, findings grouped by severity, including file-level issues with no specific line to attach to).
Line comments (findings attached to the exact relevant line, each with a ready-made suggestion block so it can be committed directly from the PR interface, no retyping needed).
Replies (after /open-pr:fix pushes, it replies right on that thread to close the loop).

To make sure the AI and humans understand each other clearly, Open-PR uses an explicit severity system like a "contract" between reviewer and author:

Symbol	Severity	How `/open-pr:fix` handles it
🔴	MUST FIX	handled automatically
🟠	SHOULD FIX	handled automatically
🔵	SUGGESTION	always asks before touching code
📝	NOTE	always asks before touching code

If the diff has nothing worth flagging, it just posts a single line: LGTM 🌟 — no noise. Six categories of criteria are considered: bugs & logic, security, performance, code quality, maintainability/readability, and framework/language-specific rules (Rails, Vue, React, Python, Node.js, Laravel, WordPress, etc.) the team's own rules always win in case of conflict.

Choosing the default language for PR comments

Open-PR separates two languages: the language you chat with the agent in inside the CLI (chat_language), and the language it posts publicly on the PR (output_language) this setting is tied to each repo, not to each user.

The first time it runs in a repo, Open-PR asks a short round of questions to pick the language for posting on PRs, then remembers it for every run after that. That way, a repo can always review consistently in Vietnamese (or English, Japanese, Chinese), no matter who on the team runs the review command.

Setup with Claude Code

First, make sure you have the GitHub CLI installed and logged in:

gh auth login

Add the marketplace and install the plugin:

/plugin marketplace add TOMOSIA-VIETNAM/open-pr
/plugin install open-pr@open-pr

Then run a review directly on a PR:

/open-pr:review <PR_URL>

Example:

/open-pr:review https://github.com/your-org/your-repo/pull/123

Claude Code will analyze the PR and return findings for you to review before merging. When you're ready to apply the parts you agree with, run /open-pr:fix <PR_URL> a single commit, no force-push, always replying on every thread after pushing.

Open-PR: một AI agent review PR nói chuyện như đồng nghiệp, không như một con bot

Open PR — Thu, 10 Sep 2026 03:03:45 +0000

AI coding giúp viết code nhanh hơn, nhưng số PR mở ra cũng nhiều hơn trong khi số người review vẫn vậy. Kết quả: review chứ không phải viết code mới là nút thắt cổ chai mới.

Open-PR ra đời từ đó, một AI agent mã nguồn mở chuyên review Pull Request, chạy thẳng trong các agent CLI quen thuộc (Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, Antigravity) thay vì một dịch vụ SaaS hay bot account riêng:

Developer mở PR → AI review vòng đầu → người review quyết định cuối cùng → merge.

Đã có khá nhiều AI agent làm nhiệm vụ review code. Vậy Open-PR khác gì?

Không phải một "prompt review chung chung"

Nhiều skill/agent review hiện nay chỉ là một file mô tả (SKILL.md) bảo AI "hãy review cẩn thận". Vấn đề là mỗi lần chạy một kiểu khi khắt khe, khi dễ dãi và gần như không biết gì về convention riêng của dự án.

Open-PR khác ở chỗ: ngay lần chạy đầu tiên trong một repo, nó đọc README, CLAUDE.md, AGENTS.md, docs, wiki để hiểu convention thật của dự án đó, và quy tắc riêng của team luôn thắng quy tắc chung chung. Nó cũng có trí nhớ theo từng repo: mọi điều team từng góp ý hay thống nhất sẽ được ghi lại, để lần review sau không phải nhắc lại. Nhờ vậy, dù chạy lúc nào, review vẫn giữ đúng một "giọng" giọng của chính dự án, không trôi nổi theo từng lần chạy.

Trao đổi thân thiện, chi tiết như hai người đang bàn code

Điểm đáng chú ý nhất ở Open-PR không phải là tìm ra bao nhiêu lỗi, mà là cách nó duy trì cuộc trò chuyện trên PR.

Một AI review "kiểu cũ" thường ném ra một cục comment rồi thôi; chạy lại là review lại từ đầu, có khi lặp lại đúng điều đã nói. Open-PR thì khác: chạy /open-pr:review lần hai trên cùng PR, nó đọc lại từng thread cũ, xem điều đã góp ý được xử lý chưa đã sửa thì xác nhận ngay trên đúng thread (có thể tự resolve nếu bạn bật tùy chọn này), chưa sửa thì im lặng chứ không lặp lại finding cũ. Review mới chỉ nói về phần vừa thay đổi.

Thú vị hơn là /open-pr:fix. Thay vì thấy comment là sửa theo kể cả khi comment sai và biến code đúng thành sai, Open-PR tự cân nhắc finding có hợp lý không. Hợp lý thì sửa theo đúng convention và trí nhớ của repo; chưa ổn thì trả lời lại đúng thread kèm dẫn chứng, giống một lập trình viên phản biện lại reviewer thay vì răm rắp làm theo. Sau khi push, nó luôn quay lại từng thread để nói rõ đã fix ra sao hoặc vì sao không fix và không bao giờ tự resolve, quyền đóng thread luôn thuộc về người. Cuộc trao đổi vì thế nằm nguyên đúng chỗ vấn đề được nêu, không bị "restart" mỗi lần chạy.

Comment không chỉ để báo lỗi mà giải thích rõ ràng, có bằng chứng

Mỗi lượt review gồm ba phần gắn liền nhau:

Overview (toàn cảnh diff, các finding nhóm theo mức độ nghiêm trọng, kể cả vấn đề ở cấp file không có dòng cụ thể để bám).
line comment (finding gắn đúng vào dòng liên quan, kèm sẵn khối suggestion để commit thẳng từ giao diện PR, không cần gõ lại).
reply (sau khi /open-pr:fix push, trả lời ngay trên thread đó để khép lại vòng trao đổi).

Để AI và người hiểu nhau rõ ràng, Open-PR dùng một hệ thống mức độ nghiêm trọng tường minh, như một "hợp đồng" giữa reviewer và author:

Ký hiệu	Mức độ	`/open-pr:fix` xử lý ra sao
🔴	MUST FIX	tự động xử lý
🟠	SHOULD FIX	tự động xử lý
🔵	SUGGESTION	luôn hỏi lại trước khi đụng code
📝	NOTE	luôn hỏi lại trước khi đụng code

Diff không có gì đáng nói thì chỉ đăng đúng một dòng LGTM 🌟, không tạo noise. Sáu nhóm tiêu chí được xem xét là bug & logic, security, performance, code quality, khả năng bảo trì/đọc hiểu, và quy tắc riêng theo từng framework/ngôn ngữ (Rails, Vue, React, Python, Node.js, Laravel, WordPress...) — quy tắc riêng của team luôn thắng khi có xung đột.

Chọn ngôn ngữ mặc định khi comment lên PR

Open-PR tách riêng hai ngôn ngữ: ngôn ngữ bạn trò chuyện với agent trong CLI (chat_language), và ngôn ngữ nó đăng công khai lên PR (output_language) cấu hình này gắn với từng repo, không phải từng người dùng.

Lần chạy đầu tiên trong một repo, Open-PR hỏi một lượt ngắn để chọn ngôn ngữ đăng lên PR, rồi ghi nhớ cho mọi lần sau. Nhờ vậy một repo có thể luôn review nhất quán bằng tiếng Việt (hoặc Anh, Nhật, Trung), bất kể ai trong team gõ lệnh review.

Setup với Claude Code

Trước tiên, đảm bảo đã cài và đăng nhập GitHub CLI:

gh auth login

Thêm marketplace và cài plugin:

/plugin marketplace add TOMOSIA-VIETNAM/open-pr
/plugin install open-pr@open-pr

Sau đó chạy review trực tiếp trên một PR:

/open-pr:review <PR_URL>

Ví dụ:

/open-pr:review https://github.com/your-org/your-repo/pull/123

Claude Code sẽ phân tích PR và trả về finding để bạn xem xét trước khi merge. Khi cần xử lý luôn phần đã đồng ý, chạy tiếp /open-pr:fix <PR_URL> đúng một commit, không force-push, luôn reply từng thread sau khi push.

We built an open tool to make GitHub PR reviews less of a bottleneck

Open PR — Fri, 04 Sep 2026 08:18:33 +0000

AI coding tools have made writing code much faster.

But we noticed a new bottleneck in our development workflow:

Code review.

When developers can create code faster, more PRs are opened. But the number of reviewers doesn't increase at the same speed.

Why review is the bottleneck

This is what we started seeing in our workflow:

The problem wasn't that our reviewers were slow.

There was simply too much code for humans to review manually.

So we started experimenting with AI for the first pass of PR review.

We built Open PR

We built Open PR, an open-source AI agent for reviewing GitHub pull requests.

GitHub — TOMOSIA-VIETNAM/open-pr

The idea is simple:

Developer → Pull Request → AI Review → Human Review → Merge

AI handles the initial pass, while humans make the final decisions.

We're particularly interested in problems that go beyond formatting or simple code smells — things like business logic, unexpected side effects, missing test cases, and inconsistencies with the existing codebase.

Setup with Claude Code

First, make sure you have GitHub CLI installed and authenticated:

gh auth login

Then add the Open PR plugin marketplace and install the plugin:

/plugin marketplace add TOMOSIA-VIETNAM/open-pr
/plugin install open-pr@open-pr

Once installed, you can review a GitHub PR directly from Claude Code:

/open-pr:review <PR_URL>

For example:

/open-pr:review https://github.com/your-org/your-repo/pull/123

Claude Code will analyze the PR and return review findings that you can inspect and discuss before merging.

Still an experiment

We don't think AI code review is solved.

AI can miss important issues, misunderstand business context, or produce false positives. That's why we're treating Open PR as an assistant for reviewers, not a replacement for them.

We're sharing it openly because we'd like to learn from other teams.

Has AI made your PR review process the new bottleneck?

If you're experimenting with AI-assisted development, we'd love to hear what your workflow looks like.

Open PR on GitHub