Dalam siklus pengembangan perangkat lunak modern (Software Development Life Cycle), proses code review atau tinjauan kode memegang peranan vital untuk menjamin kualitas dan keamanan perangkat lunak sebelum dirilis ke lingkungan produksi. Seiring dengan penerapan metodologi Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD), volume perubahan kode (Merge Request atau MR) yang perlu ditinjau meningkat secara signifikan. Hal ini sering kali menimbulkan tantangan berupa kelebihan informasi (information overload) bagi para pengembang, di mana mereka harus memilah ratusan baris log dan komentar otomatis untuk menemukan isu yang benar-benar krusial. Pemanfaatan kecerdasan buatan (AI) dalam otomatisasi tinjauan kode telah menjadi solusi yang menjanjikan. Namun, implementasi AI yang tidak terkelola dengan baik sering kali justru membanjiri antarmuka MR dengan komentar yang berlebihan (spammy), sehingga mengaburkan fokus pengembang dari isu-isu prioritas. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem cerdas yang mampu menyeimbangkan kedalaman analisis keamanan dengan kenyamanan pengalaman pengguna (User Experience). Makalah ini mengusulkan implementasi sistem "GitLab MR Code Review Intelligence", sebuah pendekatan baru yang menerapkan mekanisme diff-first (berbasis perbedaan kode) untuk interaksi harian dan full-repo scan (pemindaian menyeluruh) yang terpusat pada laporan terpisah. Sistem ini dirancang untuk menjaga antarmuka MR tetap bersih dengan hanya menampilkan ringkasan padat dan widget Code Quality, sementara laporan mendalam dialihkan ke cabang khusus (codex-reports branch). Pendekatan ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi proses tinjauan kode tanpa mengorbankan visibilitas terhadap risiko keamanan aplikasi (Application Security).