ソフトウェア変更のコントロールレイヤーを構築するため、1億4,300万ドルを調達しました。詳しく見る
チームのための第二の頭脳
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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。
AIコードレビューの先駆者たちが手掛ける
Trusted by 15,000+ engineering teams worldwide.
Engineering decisions happen in conversation. Blockers surface in Slack. Context gets lost in threads. Your AI should be part of the team — not a separate tool someone has to remember to check.
Connect your stack,
get answers in Slack
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
prod-alerts
checkout.charge error rate: 0.4% → 7.1% since 02:08 UTC.
Agentic SDLCワークフロー向けに設計
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。
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。
あなたのチームのライブメモリー
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。
あなたのチームのライブメモリー
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。
チームのコラボレーション向けに構築
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。
チームのコラボレーション向けに構築
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。
ガードレールの設置
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。
ガードレールの設置
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。
エージェントに組み込み
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
Work that completes on its own
PR summaries, review comments, and decision artifacts show up in your channels without you having to chase them.
Yesterday's merges
- · auth-service: JWT refresh · Ahmad
- · dashboard: chart performance · Maya
- · payments: retry logic · Carlos
Blocked tickets
- · JIRA-1234 — missing design approval
- · JIRA-1456 — waiting on infra team
Overnight Sentry
- · 2 new issues · payment timeout +12%
Today's deploys
- · 14:00 UTC — api-gateway v2.4.1
Scheduled
Found 2 stale PRs in need of attention
Add rate limiting to public API
Migrate legacy auth endpoints
On signal
仕組みの紹介
Pay for time. Not tokens.
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.
FAQ
- 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、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 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。
- 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。 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、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。
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。
- 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。
- 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。
- 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。