CodeRabbitブログ
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CodeRabbitが新しいモデルを本番投入するまでの舞台裏
What it really takes to bring a new model online at CodeRabbitの意訳です。 以前公開した この記事 では、ユーザー自身がモデルを選ぶべきではない理由を「好みの問題ではなく、システム上の問題である」と説明しました。本記事では、その理由を具体的に解説します。 CodeRabbitで新しいモデルを導入することは、スイッチを入れるだけの単純作業ではありません。高い精度、膨大な検証、継続的な監視を要求する多段階のプロセスです。 数カ月おきに、「...
コードを書くより読むほうが難しい - 特にaiが書いたコードは
It's harder to review code than to write it -- especially with AI codeの意訳です。 "デバッグはコードを書くときの2倍は難しい。したがってその定義に従うならば、コードをできる限り複雑に書けば、そのコードをデバッグできるほど自分は賢くないことになる。" Brian Kernighan（Unix共同開発者、The C Programming Language の共著者） 私は10歳の頃からプログラミングをしてきました。さらに仕...
コード関連タスクにおける Gemini 3の評価 : 高密度なエンジニア
Gemini 3 for code-related tasks: The dense engineerの意訳です。 TL;DR: Gemini 3 はパッチを書く以上の仕事をします。変更の一つひとつに対し、完全な論証を構築します。正しいときは驚くほど正確で、間違っているときでさえ「正しそうに見える」レビューを生成します。 すべてのモデルは同じスタイルで書く。Gemini 3 はそのルールを書き換える。 CodeRabbit のモデルはすべて、短い見出し・説明・パッチという同じ構造的な枠組みに従...
CodeRabbit のエージェンティックコード検証がコードレビューにどう役立つか
How CodeRabbit's agentic code validation helps with code reviewsの意訳です。 2025年の Stack Overflow 調査では、幾つかの矛盾が明らかになっています。84% の開発者が AI ツールの導入に前向きである一方で、約半数（48%）がその出力の正確性を信頼していないのです。この期待と懐疑の矛盾した関係が、品質保証の考え方そのものを大きく変えています。 PRD から PR までを数週間ではなく数日で ソフトウェア開発のボ...
Opus 4.5のコード関連タスク：システムアーキテクトのように振る舞う
Opus 4.5 for code-related tasks: Performs like the system architectの意訳です。 すべてのモデルは推論します。しかし、Opus 4.5 は「監査」します。 新しいモデルが登場するとき、その約束はいつも同じです。より賢い推論、よりきれいなコード、そしてよりよい回答。しかし Anthropic の Opus 4.5 は、単に推論するだけではなく、監査する モデルです。あたかも自ら設計に携わったシステムに戻ってきたかのようにコードを読み...
CodeRabbit への MCP サーバーのデプロイと統合方法
How to deploy and integrate MCP servers with CodeRabbitの意訳です。 MCP サーバーは、ユーザーのリクエストに基づいてシステム関連タスクを実行するために、AI エージェントをアプリケーションへ統合します。Slack、Sentry、Notion、GitHub Copilot などのプラットフォームは、AI 駆動アプリケーションに機能を公開するために、すでに MCP スタイルのサービスを採用しています。 CodeRabbit もこの潮流に乗って...
なぜ絵文字によるフィードバックは強化学習に向かないのか
Why emojis suck for reinforcement learning (& what actually works)の意訳です。 「シンプルさ」という罠 親指を立てた絵文字（👍）は簡単に送れますが、本当に AI レビュアーにとって有益な学習信号になっているのでしょうか。絵文字ベースのフィードバックは気持ちよく、速く、そして誰にでも分かりやすいです。一見すると、理にかなっているようにも思えます。 しかしコードレビューは灯りのオンオフのような単純なものではありません。無数の判断、技...
Gpt-5.1、コードレビューで “低ボリューム・高精度” を実現
GPT-5.1 for code-related tasks: Higher signal at lower volumeの意訳です。 TL;DRプロンプト調整とスタックへの統合を行った結果、GPT-5.1 はレビューにおいて、これまでで最も高い精度とS/N比（シグナル対ノイズ比）を、より少ないコメント量で実現するようになりました。複雑なベンチマークセット上で、最高クラスのエラーパターン（EP）リコールに並びつつ、競合モデルの半分以下のコメント量を記録しました。 その結果として、少ないノイズでよ...
「スローai」のススメ:開発者が速度偏重をやめるべき理由
The rise of Slow AI: Why devs should stop speedrunning stupidの意訳です。 私たちがコンピューターを使い始めて以来、そこには常に1つの基本ルールが存在しました。それは、速ければ速いほど良いということです。低レイテンシ、高スループット、待ち時間の短縮、これが鉄則でした。ボタンの応答に600ミリ秒もかかったり、注意力が維持できなくなるほど長いスピナーを見たりすることを望む人はいません。遅いということは、それは壊れているということです。議論の...
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