CodeRabbit 著者
Atsushi Nakatsugawa
72件の記事 · 2025年5月から執筆
最新の記事
開発リードタイムを劇的改善！日本経済新聞社がCodeRabbitに見出す新たな開発体験
コードレビューの属人化がボトルネックとなっていた日本経済新聞社が、CodeRabbitの導入でプルリクエストのマージまでのリードタイムを中央値1週間から約1日へ短縮。AIと人間の役割分担やLearningsの活用による新たな開発体験を紹介します。
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GPT-5.6 SolとTerra：コーディング、コードレビュー、コスト
コーディングエージェントとコードレビューでGPT-5.6 SolとTerraを比較。CodeRabbitのベンチマーク結果、タスク完遂力、レビュー品質、コストのトレードオフを紹介します。
07.09.26
モノレポを選ぶ理由と、その代償
モノレポは共有コードを同期し続けてくれますが、その一方で、質の悪いPRが全員の問題になります。ここでは、いつモノレポに踏み切るべきか、いつポリレポに軍配が上がるか、そして大規模にレビューする方法を解説します。
07.07.26
Claude Sonnet 5レビュー：コーディング、コードレビュー、コスト
実際のコーディング作業とCodeRabbitのレビュー結果を基に、Claude Sonnet 5をSonnet 4.6やフラッグシップモデルと比較。実用上のコストのトレードオフも紹介します。
06.30.26
ループエンジニアリング：本当に手放しになるループを設計するには
ループエンジニアリングでは、自律的に動作するシステムを設計することで人間をループから完全に外し、作業から手を離せるようにします。
06.25.26
ハッカソンのプロジェクトがCodeRabbitでの仕事へとつながった経緯
Ayush SridharがCalHacksのハッカソンプロジェクトからCodeRabbitのSWEインターンへと進んだ経緯
06.22.26
Automatic Repository Linking: 手動設定なしでクロスリポジトリのコンテキストを利用
CodeRabbitは、組織内の関連リポジトリを検出し、それらをレビューのコンテキストとして利用できます。これにより、マージ前にクロスリポジトリの影響を見つけやすくなります。
06.11.26
個人OSS開発に複数のレビューレイヤーを。Open WebUI ExtensionsがCodeRabbitを選んだ理由
Open WebUI Extensionsは、Open WebUIをより便利に使うためのOSSプラグイン集です。開発者Skyzi000さんに、個人開発OSSにおけるAIコードレビュー活用とCodeRabbit導入の効果を伺いました。
06.10.26
人間にはAPIはありません
生成AIが日々の仕事に組み込まれるにつれて、ソフトウェアとのコミュニケーションと、人間同士のコミュニケーションの境界は、以前ほどはっきりしなくなってきています。
06.10.26
Fable 5レビュー：コーディングタスクとコードレビューの結果
Fable 5のコーディングタスクとCodeRabbitのレビューテストの結果を紹介。バグの検出範囲、コメントの精度、長時間動作するエージェントの挙動を解説します。
06.09.26
CodeRabbitがNVIDIA Nemotron 3 Ultraをサポート
NVIDIA Nemotron 3 Ultraは、CodeRabbitのセルフホスト型AIコードレビューで、正確かつ高速なスループットを実現します。
06.04.26
Nemotron 3 Ultra：コーディングワークフローとコードレビュー評価
コーディングワークフローにおけるNemotron 3 Ultraを検証。CodeRabbitのレビューベンチマークから、品質、処理時間、リトライ、構造化出力の信頼性を紹介します。
06.04.26
あなたはAIコード生成に依存しています。では、どうしますか？
開発者は、AIコーディングツールの出力を確認する程度には信頼していない一方で、ツールを手放せないほど依存しています。この依存状態がエンジニアリングチームにどのようなコストをもたらしているのか、そしてその速度に追いつくレビュー体制をどう構築すべきかを見ていきます。
06.02.26
AIコードレビューとコード生成におけるOpus 4.8のベンチマーク結果
Opus 4.8は、これまで使ってきたモデルの中で、長期的なエージェント型コーディングとコード生成に最も優れています。また、コードレビューにおいても、素の状態で十分に健闘します。
05.28.26
AIはコードベース全体を移行可能。ただし、レビューは別問題
AIによってその障壁は大きく下がりました。そしてボトルネックは、まったく別のものへ移りつつあります。移行によって必然的に生じる、大規模で複雑な差分のレビューです。
05.26.26
差分は1,400行と表示しているけれど、本当の変更は6行
CodeRabbit Reviewに、移動したブロックをまとめ、トークン単位の編集まで浮き上がらせるセマンティック差分ビューが加わりました。本当の変更が、1,400行のノイズの中に埋もれることはもうありません。
05.21.26
説明可能なレビュー: CodeRabbit Reviewと、それを支えるコンテキストエンジン
CodeRabbitがセマンティック差分、コンテキストエンジニアリング、モデルのオーケストレーション、そして検証システムを通じて、エンタープライズの開発チーム向けに「説明可能なAIコードレビュー」をどのように届けているかを解説します。
05.19.26
ウォークスルーの大型アップデート: 説明可能なPRと、より賢いレビュアーの振り分け
CodeRabbitのPRウォークスルーは、変更内容を論理的なレイヤーに整理し、レビューを適切な担当者へ自動で割り振るようになりました。これにより、何が起きたかを推測し直す時間を減らし、本来のレビューに集中できます。
05.14.26
Change Stackの紹介: 初のAIネイティブなコードレビューインターフェース
Change Stackは、あらゆるプルリクエストを、順番に読み進められるレビュー画面に変換します。論理的な変更のまとまり、インラインの図、段階的なナビゲーションを備え、大規模なPRをレビューしやすくするために設計されています。
05.13.26
コードを読む人は、もういなくなる
AIは、人間がレビューできる量を超えるコードを書いています。ロジックエラーは75%増加し、セキュリティ上の問題はおよそ3倍に膨らんでいます。人間によるレビューに代わるものを考えてみましょう。
05.12.26
CodeRabbit Reverse Tunnelのご紹介：プライベートネットワーク環境のエンタープライズ向けAIコードレビュー
CodeRabbitをプライベートなGitHub Enterprise Server（GHES）、GitLab、Gerritに、ファイアウォールルールもIP許可リストもPrivateLinkも不要で接続できます。必要なのは、外向きのHTTPS接続が1本だけです。
05.08.26
CodeRabbit Codexプラグイン開発秘話
CodeRabbitがCodexプラグインを構築する中で得た教訓、つまりスキル設計、認証処理、CLIとアプリの出力の違い、そしてコードレビューを開発フローの中に留めるための工夫について解説します。
04.28.26
Vercelの情報漏洩がエンタープライズのコードセキュリティにもたらす教訓
盗まれたOAuthトークンがVercelの内部システムを侵害しました。この開発者サプライチェーン攻撃から、すべてのエンタープライズが学ぶべき3つのセキュリティ上の教訓を解説します。
04.24.26
OpenAI GPT-5.5の変更点：より優れた判断力・強力なコーディング・高品質なシグナル
CodeRabbitによるGPT-5.5のベンチマーク結果は、コードレビューの精度向上、シグナルの質の改善、実際のワークフローでのパフォーマンス向上を示しています。
04.23.26
あなたのAIエージェント、記憶喪失になっていませんか
SDLC（ソフトウェア開発ライフサイクル）の50年にわたる進化は、エンジニアリングを共通理解へと押し進めました。そして、AIコーディングエージェントは、わずか18ヶ月でその流れを逆行させました。
04.22.26
Claude Opus 4.7がAIコードレビューにもたらすもの
Claude Opus 4.7は、存在するオープンソースプルリクエストを対象とした100個の評価において、これまでテストしたどのモデルよりも多くの実際のバグを発見し、より実用的なフィードバックを提供し、ファイルをまたいだ推論で優れた性能を発揮しました。
04.16.26
CodeRabbit plugin for Codexのご紹介
Codexを離れることなくAIによるコードレビューを実行できます。CodeRabbitプラグインはセッション内でレビューを実行し、PR前にバグを検出します。セットアップにワークフローの変更は一切不要です。
04.15.26
複雑になりすぎた設定ページ。私たちが行った対策について
設定ページが大量の設定を持つようになり、多くのユーザーを圧倒していました。その解決方法と、その過程で得た学びを紹介します。
04.10.26
AtCoder NoviStepsのCodeRabbit実践活用法。レビュー負荷を減らしたCLIフロー
AtCoder NoviStepsは、AtCoderの問題に対する取組み状況を記録しながら、段階的に学習を進めていける非公式サービスです（AtCoder株式会社のスポンサードを受けています）。問題ごとに細かな難易度付けがされていて、自分の実力に合った課題を探しやすく、必要な知識を順に身につけていける設計になっています。
04.08.26
sabiql開発者riii111さんに聞く、CodeRabbitが支える個人OSSのコードレビュー
ターミナル中心の開発体験を追求する PostgreSQL 向けTUI「sabiql」...
03.30.26
コード関連タスクにおけるGemini 3.1 Pro：より集中的で、高いS/N比
Gemini 3.1 Pro for code-related tasksの意訳です。 実際のところ、開発者はプルリクエストに残されたコメントを通じてAIコードレビューを体験します。つまり、実際の問題をどのくらいの頻度で見つけるか、どのくらいノイズを発生させるか、そしてそのフィードバックがどの程度実行可能かです。 これらの質問に答えるため、GoogleのGemini 3.1 Proと、CodeRa
03.12.26
NVIDIA Nemotron 3 Superによる高速なAIコードレビュー
Faster AI code reviews with NVIDIA Nemotron 3 Superの意訳です。 TL;DR: NVIDIA Nemotron 3 Superは、CodeRabbitのセルフホスト型AIコードレビューにおいて、高い精度とより高速なスループットを実現します。 CodeRabbitは、AIコードレビューワークフローのコンテキスト収集および要約ステージにおいて、NVID
03.11.26
最もリクエストの多かったCodeRabbit機能の1つ：マルチリポジトリ分析の紹介
The most requested CodeRabbit feature: Multi-Repo Analysisの意訳です。 すべてのチェックをパスし、レビューでも問題なさそうに見えたプルリクエストをマージしたら、10分後にダウンストリームのサービスが壊れてしまった...という経験があれば、この問題をすでにご存知でしょう。 アーキテクチャが複数のリポジトリにまたがっている場合（マイクロサービス
03.09.26
CodeRabbitで最も要望の多かった機能の1つ: マルチリポジトリ解析
すべてのチェックを通過し、レビューでも問題なく見えたプルリクエストをマージしたら、10分後に下流のサービスが壊れた、という経験があるなら、その問題はすでにご存じのはずです。アーキテクチャが複数の…
03.06.26
PLATEAU SDK for Unity & UnrealにおけるCodeRabbit活用事例
PLATEAU SDK for Unity、およびUnreal（PLATEAU SDK for Unity & Unreal）以下は、国土交通省が提供するPLATEAUデータ、つまり日本の都市をデジタルに再現した3D都市モデルを、ゲームエンジン上で扱いやすくするためのツールです。UnityとUnreal Engine向けに提供されており、都市の見た目や情報を開発現場で活用しやすくすることを目的に開
03.06.26
セマンティック・ヒストリー：バイブコーディングがツイートから本番環境へ至るまで
A semantic history of vibe coding: Tweet, meme and workflow の意訳です。 AI の世界において、1年は永遠と同じくらい長い期間です。 2025年2月、Andrej Karpathy は、ソフトウェア界にツイートサイズの文化的マーカーを投下しました。それがバイブコーディングという言葉です。このフレーズが定着したのは、開発者エクスペリエンスに
03.05.26
AIがオープンソースに貢献する人たちを疲弊させている
ここ数か月、オープンソースコミュニティでは「AI slop（AIによる雑な成果物）」という言葉が繰り返し聞かれるようになっています。それは、普段は公に不満を言わないCEOたちによる LinkedInでの議論 にも現れています。
02.28.26
個人開発だからこそCodeRabbit ― TrainLCDの事例から学ぶ
個人開発で磨き続ける鉄道案内アプリ「TrainLCD」 TrainLCDは、鉄道の車内案内表示装置（LCD）をスマートフォン上で再現したアプリです。実際の車内表示を思わせるUIと挙動を特徴としており、鉄道ファンを中心に多くのユーザーに利用されています。 メジャーアップデートとなるv10は、縦画面表示への対応や都営バスを含む新規路線への対応、さらにパフォーマンスチューニングが行われています。細部まで
02.24.26
開発者は死んだ？開発者よ、永遠なれ
Developers are dead. Long live developers.の意訳です。 プログラミングの終焉に関する予測は、今に始まった話ではありません。数年ごとに「今度こそ本当に開発者は終わりだ」と断言する人が現れます。 そうした“自称ノストラダムス”たちの話を信じるなら、開発者はこれまでにもさまざまなものに置き換えられるはずでした。コンパイラ（機械が命令を書くなら、人間の役割は何だ？）、ローコードやノーコードツール（VPがドラッグ＆ドロップでエンタープライズアプリを作れるのに、なぜ...
02.12.26
Issue Planner：コーディングエージェントを活用するチームのための共同プラン作成パートナー
Issue Planner: Collaborative planning for teams using coding agentsの意訳です。 何十年もの間、ソフトウェア開発ライフサイクルは変わらぬ流れに従って行われてきました。Issue を作成し、作業を割り当て、手作業でコードを書き、複数の同僚にレビューしてもらい、テストし、リリースします。各ステップにかかる時間と労力は比較的予測可能でした。そして効率化はできましたが、そこには限界がありました。そんな中、 AI コーディングエージェントが...
02.10.26
Misalignment（ミスアラインメント）：AIコーディングエージェントの隠れたコストは、AIそのものではない
The hidden cost of AI coding agents isn't from AI at allの意訳です。 TL;DR: AIエージェントの本当のコストは、トークンやツールではありません。手戻り、品質低下、チームの障害として現れる「ミスアラインメント（認識のズレ）」です。 誰もがしている会話（そして、なぜ本質を外しているのか） AIコーディングエージェントに関する多くの議論は、まるで架空のフットボールドラフトのようです。 自律的なコーディングでは、どのモデルが優れているのか ...
02.10.26
私たちのオープンソース支援宣言：2025年はオープンソースメンテナーへ60万ドルを分配しました
CodeRabbit's Commitment to Open Source: $600,000 Pledgedの意訳です。 CodeRabbit は、AI によって開発スピードが加速する中で、オープンソースソフトウェア（OSS）を支援する必要性がますます高まっていると考えています。AI によってコードを書く速度が向上し、プルリクエストの数も増加していますが、メンテナーが費やす時間と労力の価値は依然として重要です。多くのオープンソースプロジェクトは、限られた時間の中で運営されている少数の開発者に...
02.04.26
Aiコードレビューツールを評価するための（本当に役立つ）フレームワーク
How to evaluate AI code review tools: A practical frameworkの意訳です。 ベンチマークは、常に客観性を約束してきました。複雑なシステムをスコアに落とし込み、競合を同じ土俵で比較し、数値に語らせるという発想です。 しかし実際には、ベンチマークが抽象的な意味での「品質」を測ることはほとんどありません。測っているのは、ベンチマーク設計者が何を重視するかを選び、そのテストがどのような制約やインセンティブの下で構築されたか に過ぎません。 データセ...
01.09.26
ユーザーにLlmモデルを選ばせるべきではない理由：「選択」が常にベストとは限りません
ユーザーに、LLMを選択するドロップダウンを用意するのは、しばしば正しいプロダクト判断に見えます。結局のところ、ユーザーにはお気に入りのモデルがあるかもしれませんし、最新リリースが出た瞬間に試したいと思うかもしれません。 問題が1つあります。各モデルが実際にどこで最も性能を発揮するのかを理解するために、定期的に評価（eval）やベンチマークを回しているMLエンジニアでもない限り、その選択はメリットよりもはるかに大きなデメリットを生みがちです。ユーザーが欲しいと思っているものを与えたつもりでも、結...
01.09.26
CodeRabbit のAIコードレビューが NVIDIA Nemotron をサポート開始
AI Code Reviews now support NVIDIA Nemotronの意訳です。 TL;DR: フロンティアモデルとオープンモデルを組み合わせることで、コスト効率が向上し、レビューが高速化されます。NVIDIA Nemotron は、CodeRabbit のセルフホスト利用者向けにサポートされています。 CodeRabbit は、AIコードレビューで使用する大規模言語モデル（LLM）の構成において、NVIDIA Nemotron ファミリーのオープンモデルをサポートしたことをお...
01.05.26
最新レポートの公開：aiで生成されたコードは1.7倍多く問題を生み出す
AI vs human code gen report: AI code creates 1.7x more issuesの意訳です。 数百件のオープンソースPull Requestを分析して分かったこと この1年で、AIコーディングアシスタントは「新しいツール」から「日常的に使われる存在」へと急速に変化しました。現在では、多くの組織においてコード変更の一部がAIによって生成、もしくはAIの支援を受けて作られています。 しかし、開発スピードが加速する一方で、次のような疑問が静かに広がっていました...
12.17.25
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、「...
12.05.25
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...
12.04.25
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...
11.26.25
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...
11.24.25
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...
11.13.25
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...
11.07.25
「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...
11.05.25
統一的プロンプトの終焉：もはやllmモデルに互換性はありません
Why LLM models are no longer interchangeableの意訳です。 開発者やプロダクトビルダーにとって、この数年間はLLMがアプリケーション開発を導いてきました。プロダクトを改善したいなら、最新のLLMを利用すれば良い。ただモデルを切り替えるだけで、ツールの性能を一段階引き上げられるのです。 しかし、その時代は終わりました。AnthropicのClaude Sonnet 4.5やOpenAIのGPT-5-Codexのような新しいモデルは、根本的に異なる方向へ分岐...
10.24.25
Claude Sonnet 4.5: パフォーマンス向上、でもパラドックスあり
Claude Sonnet 4.5: Better performance but a paradoxの意訳です。 Sonnet 4.5はAnthropicの最新Claudeモデルであり、私たちのコードレビュー・ベンチマークでは一見パラドックスのように感じられます。より高性能で、より慎重でありながら、時にもどかしい。Sonnet 4では見逃したバグを見つけ、カバレッジではOpus 4.1に近づき、さらに想定外の重大な問題をいくつか浮かび上がらせることもあります。 しかし一方で、自己防衛的に振る舞...
10.03.25
GPT-5 Codex: GPT-5の欠点をどう解消するか
GPT-5 Codex: How it solves for GPT-5's drawbacksの意訳です。 CodeRabbitのコードレビューは、開発者がバグを修正しコードをデリバリーするのを支援します。私たちは最近、GPT-5のベンチマークについて記事を書き、AIコードレビューという私たちのユースケースにおいて、このモデルが推論面で世代的な飛躍を遂げているという見解を述べました。より広いユーザーベースに展開する中で、S/N値（シグナル/ノイズ値。以下SNR）が低下し、レビューが過度に細かす...
09.30.25
先日6,000万ドルを調達したので…おもしろ動画を作りました
We raised $60M last week… so we made a funny filmの意訳です。 先日、CodeRabbitはシリーズBで6,000万ドルの資金調達を発表しました。そのお祝いに、開発者向けソフトウェア企業として当然のことをやりました──おもしろ動画を作ったのです。 もちろん、全額を動画制作に使ったわけではありません。ただ、AIが生成した大量のPRに追われる開発チームなら誰もが共感できる、ちょっと馬鹿げた（でも楽しい）企画で祝おうと決めました。 紹介します… “AIコ...
09.23.25
CodeRabbitは100万ドルをオープンソースプロジェクトに拠出します
CodeRabbit commits $1 million to open source softwareの意訳です。 オープンソースは現代のソフトウェア開発の基盤です。パッケージマネージャーや開発ツールから、フレームワーク、インフラに至るまで、今日私たちが使うほとんどすべてのソフトウェアはオープンソースプロジェクトによって支えられています。CodeRabbit自体もそうです。これらのプロジェクトは、数え切れないほどの時間を費やし、維持・進化させ続けている開発者コミュニティによって構築・保守され...
09.18.25
CodeRabbitのMCP連携 = コンテキストとコードレビュー
CodeRabbit MCP server integration: Code reviews with more contextの意訳です。 すべての開発チームは、孤立した状態で行うコードレビューのつらさを知っています。AIツール（あるいはチームメイト）であっても、文法やスタイル、パターンにコメントはできます。しかしビジネス要件、デプロイ依存関係、組織的な知識がなければ、全体像の半分を推測に基づいている状態です。 CodeRabbitは現在、Linear、Jira、Circle CIといったい...
09.17.25
CodeRabbit CLI - 無料で使えるCLIのAIコードレビュー
CodeRabbit CLI - Free AI code reviews in your CLIの意訳です。 CodeRabbitは、PRにおけるAIコードレビューから始まりました。5月には、そのインテリジェンスをVS Code、Cursor、Windsurfに拡張。そして今、開発者に愛されるAIコードレビューをコマンドラインにまで広げる「CodeRabbit CLI」を発表します。つまり、私たちは最も包括的なAIコードレビューツールになったのです。あなたが働く場所なら、どこでも動作します。 ...
09.16.25
シリーズbにて6,000万ドルの資金調達：AIによるコーディングの品質ゲートを構築
Raising our $60 million Series B: Quality gates for AI codingの意訳です。 CodeRabbitを立ち上げたとき、そのコンセプトはシンプルでした。すべての開発者がコードレビューを嫌っているのだから、もっと速く、簡単にできるようにすればいいのでは、ということです。変数名やスタイル規約について、同じコメントを何度も書くのは誰にとっても楽しいことではありません。 そこでAIが役立つと考えました。ベストプラクティスのチェックやルールの適用を自動...
09.16.25
AIレビューを効率化するために生まれたOSSツール「reviewtask」とCodeRabbitの最高な相性
Ryo HIGASHIGAWAさんは、OSSとして「reviewtask」というレビュー支援ツールを一人で開発されています。このツールは、AIが生成したコードに対して発生する膨大な指摘事項を、効率的かつ正確に管理するために設計されたものです。Ryoさん自身がAIによるコードレビューを日常的に活用し、その運用課題に直面する中で生まれた実践的なプロダクトとなっています。 もともとは、GitHubのレビューコメントをAIで取得し、タスクに変換して管理するというアプローチを試していたものの、精度や手間の...
09.15.25
CodeRabbitがどうやって大規模コードベースで正確なAIコードレビューを実現しているか
How CodeRabbit delivers accurate AI code reviews on massive codebasesの意訳です。 大規模なコードベースは特別な存在です。数百のファイルに広がり、何年ものコミットで進化し、時にはなんとか組織的な記憶でつながっているように見えることもあります。その環境で変更をレビューするのは難しいだけでなく、まるで考古学の発掘作業のようです。この行が先週ここに移動したのは理由があったのか？他のファイルが密かに依存しているのではないか？ まさにそこ...
09.05.25
リアル産業のDXにAIで挑むLbose、レビューの課題をCodeRabbitで突破
株式会社Lbose（エルボーズ）は、「現場起点」のDX支援を掲げ、製造業や建設業などリアル産業を対象に、業務改善とプロダクト開発を支援する企業です。最近では自社開発のAI OCR「Lbose OCR-CORE」、製造卸・小売業のための注文書受取AI-OCRツール「かんたん受注DX」をリリースし、紙帳票が依然として残る現場において、データ入力業務の効率化を実現しようと取り組んでいます。 現在は、顧客基盤を全国に持ち、熊本を本拠地としながらも全国各地のクライアントと共にデジタル変革に取り組んでいます...
08.08.25
Gpt-5のベンチマーク: 推論における世代的な飛躍である理由
Benchmarking GPT-5: Why it's a generational leap in reasoningの意訳です。 お待たせしました！AIコードレビューのリーディングツールであるCodeRabbitは、複雑なコードベースにおける理解、推論、エラー検出能力を評価するために、OpenAIのGPT-5モデルへの早期アクセスを受けました。 GPT-5のテストの一環として、モデルがコードベースの潜在的な問題やバグを理解し推論できる能力に焦点を当て、その技術的な特徴、能力、ユースケースを...
08.07.25
ROUTE06が語る開発変革の最前線。CodeRabbitと進めるAI時代のレビュー体制
ROUTE06（ルートシックス）は、人とAIの協創によってプロダクト開発を再定義するスタートアップです。現在は、AI駆動の開発プラットフォームを中核に据え、エンジニアやデザイナー、ビジネスパーソンがAIと共創しながらプロダクトを素早く生み出せる環境づくりを進めています。 クライアントワークにおいても、さまざまな大手企業とともに、AIを積極的に活用した受託開発を推進。さらに、要件定義特化型AIプラットフォーム「Acsim」、AIエージェントビルダー「Giselle」、AI時代のDB設計プラットフォ...
08.04.25
GitHub Copilotを使いこなす10の実践テクニック
10 Advanced GitHub Copilot tips & tricks | Copilot best practicesの意訳です。 GitHub Copilotは、現代の開発者にとって欠かせないツールのひとつになりつつあります。OpenAIのモデルによって駆動され、エディタ上でリアルタイムにコード提案を行ってくれるこのツールは、使いこなせば生産性を大きく向上させる可能性があります。Microsoftの調査によれば、開発速度が最大で55%向上するとも言われています。 ただし、Copi...
07.23.25
一人開発の限界を支える──OSS開発者やまだしさんによるCodeRabbitという選択
やまだしさんが開発する「Repomix」は、GitHubリポジトリやローカルのコードベースを1つのテキストファイルに集約し、Claude、Gemini、ChatGPTなどのAIに渡してコード分析や実装方針の検討ができるCLIツールです（RepomixのGitHubリポジトリはこちら）。 自身の開発でもRepomixを活用しており、DiscordやIssue、Xへの返信の相談や、ドキュメントが少ないライブラリの調査などに役立てているそうです。現在は、ライブラリ化やMCPサーバー、stdin対応な...
07.23.25
Aiコードレビューにおけるコンテキストエンジニアリングの技術と実践
The art and science of context engineeringの意訳です。 平凡なAIエージェントと卓越したAIエージェントの違いは、ひとえに「コンテキスト」にあります。 最近「コンテキストエンジニアリング」という言葉が話題になっています。2024年6月末、Shopify CEOのTobi Lutkeがこの話題に触れ、Andrej Karpathyも、優れたコンテキストエンジニアリングがAIアプリの差別化要因だと指摘しました。 CodeRabbitは、コンテキストの重要性...
07.16.25
コードレビューにおけるパイプライン型AI vs エージェント型AI：モデルに“適切に”考えさせるということ
Pipeline AI vs. agentic AI for code reviews | AI architecture patternsの意訳です。 AIはコードレビューのあり方を大きく変えました。 従来の静的ルールや正規表現ベースのLinterから、差分を読み取り、まるでシニアエンジニアのようなフィードバックを返すシステムへと進化してきました。これは確かな前進です。 しかし、CodeRabbitのように本番環境で使えるAIレビューシステムを開発する中で、私たちはある根本的な設計の選択肢に直...
05.29.25
CodeRabbit for VS Code登場！ — 無料のAI コード レビュー
エディターでの即時レビューにより、レビューのボトルネックが解消されます。 Cursor、Windsurfなど、すべてのVS Codeフォークで利用できます。 ビッグニュースです！CodeRabbit の AI コード レビューが VS Code 内で直接実行できるようになりました。これはVS Codeだけでなく、フォークであるCursorやWindsurfでも利用できます。この拡張機能では、より多くのバグや問題を特定できるように、最高のIDE上のコードレビューにフォーカスしています。本機能拡張を...
05.15.25
CodeRabbit for VS Code が登場 — 無料のAIコードレビュー
AI Code Reviews | CodeRabbit | Try for Free の意訳です CodeRabbitから大きなお知らせです。AIによるコードレビューが、VS Codeおよびそのフォーク（CursorやWindsurfなど）で直接利用できるようになりました。しかも IDE上でのコードレビューは完全無料 です。 この拡張機能では、既存のレビューツールよりも多くのバグや問題を検出できるよう、IDE内で高品質なレビューを提供する点にこだわりました。CodeRabbitが日々の開発フロ...
05.14.25