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。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。fix: inventory-service の maxInstances を 12 に元に戻す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

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
The agent reaches into your tools — Jira, Sentry, Linear, Datadog and more — to fetch context, surface insights, and take action, all without leaving Slack.
Monitoring
Project Tracking
Knowledge
Design
Support
Agentic SDLCワークフロー向けに設計
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。
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。
このエージェントは、Slackや各システムからナレッジベースを構築します。意思決定、修正内容、およびパターンは発生した時点で記録され、日々の利用を通じて洗練されていくため、チームの実際の働き方を反映したものとなります。
このエージェントは、Slackや各システムからナレッジベースを構築します。意思決定、修正内容、およびパターンは発生した時点で記録され、日々の利用を通じて洗練されていくため、チームの実際の働き方を反映したものとなります。
業務はSlack上で進行し、エージェントもチームメンバーと同じ共有スレッドの中で活動します。メンバーは誰でも指示を出したり、意見を述べたり、タスクを進めたりできます。エージェントはチーム内の会話を踏まえて学習し、業務の進捗に応じて常に連携を取り続けます。
業務はSlack上で進行し、エージェントもチームメンバーと同じ共有スレッドの中で活動します。メンバーは誰でも指示を出したり、意見を述べたり、タスクを進めたりできます。エージェントはチーム内の会話を踏まえて学習し、業務の進捗に応じて常に連携を取り続けます。
チャンネルやユーザーごとに、アクセス権限や扱える情報、利用できるコストを管理できます。すべての実行は説明可能で、責任の所在も明確です。そのため、エージェントがどのような操作を行ったのか、誰に対して実行されたのか、どの程度の費用がかかったのかを把握できます。
チャンネルやユーザーごとに、アクセス権限や扱える情報、利用できるコストを管理できます。すべての実行は説明可能で、責任の所在も明確です。そのため、エージェントがどのような操作を行ったのか、誰に対して実行されたのか、どの程度の費用がかかったのかを把握できます。

エージェントのスキル

自動化されたワークフロー

カスタムサンドボックス
Beyond @mentions, the agent runs work for you on a schedule or on a signal — investigating, summarizing and posting results in the channel or thread where the team already looks.
Yesterday's merges
Blocked tickets
Overnight Sentry
Today's deploys
Scheduled
Found 2 stale PRs in need of attention
Add rate limiting to public API
Migrate legacy auth endpoints
On signal
Most AI tools bill you across a moving target — model tier, token count, tool calls, context size. You can't forecast it, and your finance team hates it.
CodeRabbit charges one thing: the seconds an agent is actively working. At $0.50/minute, that's roughly $30/hour — a bargain compared to what a senior engineer costs. Except the agent runs in parallel, overnight, and on demand.
We meter every run down to the second and sum it across your team for the billing period. That's the whole model.