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CodeRabbit Agent for Slack

チームのための第二の頭脳

Slack上で利用できる、ソフトウェア開発ライフサイクル全体をカバーする単一のエージェント

無料で試す

50ドル/ユーザー分のAgent minutesを獲得

# eng-incidents
Datadog
Datadog 2:38 AM 🔴
アラート：checkout-service の P99 レイテンシが 10 秒を超えました
checkout-service の P99 レイテンシが、UTC 02:38 に 380 ミリ秒から 12.4 秒へと急上昇しました。
Nadia K.
Nadia K. 2:41 AM
@CodeRabbit checkout-serviceのDatadogトレースを取得して、ボトルネックがどこにあるのか特定してください。
CodeRabbit
CodeRabbit 2:41 AM
UTC 02:15以降のAPMトレースを取得しました。処理が遅いトレースはすべて、inventory-serviceへのPOST /api/inventory/reserveという同じダウンストリーム呼び出しで停止しています。

inventory-serviceのGCP Cloud Runログを確認しました。UTC 02:35にインスタンス数が8から1に減少しました。オートスケーラーの記録によると、UTC 02:34にmaxInstancesを1に設定する構成変更が適用されています。これは今夜早くにマージされたPR #3301によるものです。本来は環境変数を更新するはずでしたが、誤ってスケーリング構成へのTerraform変更が含まれてしまいました。
Marcus J.
Marcus J. 2:43 AM
さっきそのページを見ました。ナディア、手助けが必要ですか？
Nadia K.
Nadia K. 2:43 AM
CodeRabbitが発見済です。#3301での意図しないスケーリングの変更です。@CodeRabbit、スケーリングの設定のみを元に戻すリバートを作成してください。環境変数の更新には手を加えないでください。
CodeRabbit
CodeRabbit 2:44 AM
完了しました。PR #3315 を作成しました：fix: inventory-service の maxInstances を 12 に元に戻す

スケーリングの変更のみを分離しました。#3301 による環境変数の更新には手を加えていません。マージされると、Cloud Run は約 90 秒以内にスケールバックします。
Marcus J.
Marcus J. 2:45 AM
マージ中。ナディア、ダッシュボードを見ていて。
Nadia K.
Nadia K. 2:47 AM
レイテンシーが下がっています。500ミリ秒を切りました。問題なさそうです。
Marcus J.
Marcus J. 2:48 AM
@CodeRabbit 事後分析報告書を作成して提出してください。SEV-2。
CodeRabbit
CodeRabbit 2:48 AM
完了しました。LinearにENG-4120を作成しました：「SEV-2 事後分析：inventory-serviceのスケーリングに関する回帰現象」として、タイムライン、根本原因、および是正措置を記載しています。PR #3301およびPR #3315にリンクしています。
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AIコードレビューの先駆者たちが手掛ける

2M

コードレビュー/週

6M

リポジトリレビュー

15K

カスタマー

AI Intelligence brain illustration

スマートだけでは不十分

文脈を伴わない推論は反射的な反応、推論を伴わない文脈は単なる参照に過ぎません

最高のエージェントは両方を兼ね備えています

CodeRabbit Agent for Slack

Agentic SDLCワークフロー向けに設計

リポジトリ
リポジトリ
482
オープンPR
83
オープンPR
最近の変更
31
最近の変更

組織の活動コンテキスト

このエージェントは、あらゆるツールやチームの会話にわたる組織のコンテキストを一か所にまとめます。

エージェントに組み込み

A stylized diagram shows files connected to a central processing node.

エージェントのスキル

A stylized diagram shows files connected to a central processing node.

自動化されたワークフロー

A stylized diagram shows files connected to a central processing node.

カスタムサンドボックス

仕組みの紹介

Agent minutesの仕組み

Agent minutes は、エージェントがタスクの実行に実際に費やした稼働時間を表します。エージェントが処理を行っている秒単位の時間を計測し、各実行ごとに積算され、請求期間中はチーム全体の利用分として合計されます。

Agent minutes usage dashboard

FAQ

CodeRabbit Agent for Slackとは何ですか？

CodeRabbit Agent for Slack は、エージェント主導のソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）向けに設計されています。コード、チケット、ドキュメント、監視、クラウドといったさまざまなツールや、チーム内の会話に散らばる組織の業務コンテキストを集約し、それをもとに推論を行いながら、すでにやり取りが行われているチャネルやスレッドの中で仕事を前に進めます。調査、計画、PRの作成、チームの知見の蓄積を行い、業務が進む中でも関係者の認識をそろえ続けます。

Agentic SDLCとは何ですか？

Agentic SDLC とは、AIエージェントが計画、要件分析、設計、実装、テスト、デプロイ、保守といった、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって実質的に関与するソフトウェア開発の進め方です。チームが個別のツールを行き来する代わりに、CodeRabbit Agent が開発のそばで動き、各フェーズをまたいで文脈を引き継ぎながら、必要な作業を代行し、チームが得た知見を蓄積し、自身の行動にも責任を持って対応します。

Agentic SDLCには何が必要ですか？

Agentic Software Development Lifecycle（SDLC）を効果的に実現するには、4つの重要な要素が必要です。1つ目は、コードや課題管理ツール、そのほかの各種ツールにまたがる、組織の業務状況を正しく把握できる明確なコンテキストです。2つ目は、長期的に蓄積・活用できるチームの知識基盤です。3つ目は、すでに使っているコミュニケーションチャネル上でそのまま協業できることです。4つ目は、ツールへのアクセス範囲や利用コストを適切に制御できるガバナンスです。

CodeRabbit Agent for Slackの使い始め方は？

まず Slack でサインインし、利用するワークスペースを設定します。次に、Slack ワークスペースを GitHub Organization と連携して、GitHub を接続します。続いて CodeRabbit GitHub App をインストールし、リポジトリへのアクセス権を付与します。必要に応じて、ワークスペースにおける既定のリポジトリ、接続先、利用コストの基準といった基本スコープを編集できます。設定が完了したら、任意のチャンネルまたはDMで @coderabbit とメンションするだけで、CodeRabbit Agent for Slack を使い始められます。

どのようなツールと連携していますか？

CodeRabbit Agent for Slack は、Jira、Linear、Notion、Asana、Intercom、Zendesk、AWS、Datadog、CircleCI、PostHog、Sentry、PagerDuty、Figma、Canva、Google Drive、Gong、Pylon、OneDrive、HubSpot など、SDLC に関わるさまざまなツールと連携できます。さらに、MCP サーバーや API を通じて、自社独自のシステムやツールを接続することも可能です。

Agent minutesとは何ですか？また、この製品の料金体系はどうなっていますか？

Agent minutes とは、CodeRabbit がタスクを完了するために実際に稼働した時間を表す単位です。実行時間は、コマンドの開始から処理の完了までのサンドボックス上の経過時間で計測され、その使用分が課金対象になります。

CodeRabbit Agent がアクセスできる内容を制限することはできますか？

ガバナンスは「スコープ」という仕組みで組み込まれています。スコープは、ある状況でエージェントに何を許可するかを定義するもので、アクセスできるリポジトリ、利用できる接続先、呼び出しを許可されたユーザーやユーザーグループ、適用される利用上限などを含みます。各ワークスペースには最初から既定のベーススコープがあり、そこを起点として、より制限の厳しい追加スコープを作成できます。

ナレッジベースは、CodeRabbit Agent for Slackとどのように連携するのですか？

ナレッジベースには、チームと一緒に業務を進める中でエージェントが学習した、継続的に活用できる情報が蓄積されます。このナレッジは Slack のプライバシー境界に従って管理されます。公開チャンネルや共有された場所ではワークスペース全体のナレッジベースが使われ、プライベートチャンネルではその会話専用のプライベートなナレッジベースが使われます。DM やグループDMでも同様に、その会話専用のプライベートなナレッジベースが利用されます。

CodeRabbit Agent for Slackの使用状況をどのように監視すればよいですか？

CodeRabbit Agent for Slack のダッシュボードにある Usage タブ を開いて、そこで利用状況を確認できます。

誰が利用・管理できますか？

CodeRabbit Agent for Slack は、ワークスペースのメンバーに対してのみ応答します。外部ユーザー（ゲスト）はデフォルトで利用できず、外部共有に設定されたチャンネルもサポート対象外です。 現時点では、設定画面 の Workspace users セクションからロールを設定できます。現在選択できるのは、primary user、CodeRabbit admin、scope admin（カスタムスコープが必要）の3種類です。

CodeRabbit Agent for Slack に関する技術的情報は、どこで確認できますか？

CodeRabbit Agent for Slack に関する技術的な内容を確認する際には、こちらのドキュメント をご覧ください。

すでにコードレビューにCodeRabbitを使っています。これは同じものですか？

コードレビューは、プルリクエストに対して自動で実行されます。CodeRabbit Agent for Slack は、エージェント主導の SDLC ワークフロー向けに設計されており、チームが普段利用しているチャネルやスレッドの中で動作します。コード、チケット、ドキュメント、監視、クラウドといった組織内のコンテキストを横断的に取り込み、それをもとに推論しながら、調査、計画、PR 作成、ナレッジの蓄積を進めます。これらはすべて、ユーザーが定義したガードレールの範囲内で実行されます。なお、これら2つのプロダクトは同じ基盤エンジンを共有しています。

これはエンジニアの代わりになるのでしょうか？

CodeRabbit Agent for Slack は、チームを置き換えるのではなく、その能力を拡張するために設計されています。チームの知識を継続的に記憶し、繰り返し発生する作業を担い、必要なコンテキストを提示することで、エンジニアが本質的に難しい意思決定に集中できるようにします。チームはリアルタイムでエージェントを導き、その成果をレビューし、最終的な判断を下します。エンジニアリングの重要な意思決定は、引き続きエンジニアが担います。

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CodeRabbitは、あなたのコードやツール、チームの知見と連携し、Slack上で一緒に開発を進めます。

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