CodeRabbitの最新ニュース

CodeRabbit2026年11月12日

CodeRabbit、Google Antigravity向けプラグインを提供。コード生成・レビュー・修正を同じエージェントのループで自動化できる

ローカルの変更はCode review、GitHubのPRに付いた既存の指摘はAutofixと、2つのスキルを使い分けるのが基本

CodeRabbit2026年11月11日

CodeRabbit、Deep Scan にマルチリポジトリ分析を組み込み。IaC など関連リポジトリを参照し検出結果の条件まで調査できる

評価対象はスキャンしたリポジトリだけで、リンク先は読み取り専用の参照にとどまり検出結果は出ないため、評価するには別途スキャンが必要

CodeRabbit2026年11月6日

CodeRabbitがGPT-6 Cyberの追加効果を評価。検出は22件対19件、深刻度が高・中の指摘は66%増だが有効性は未評価

純増3件は新規検出5件と喪失2件の差し引きで、Cyberなしなら検出できた問題を見逃すケースもあった

CodeRabbit2026年11月3日

CodeRabbit Secure がランタイム検証を導入、Deep Scan の検出結果を Runtime Analysis で実行し証拠付きで確かめられる

「未再現」は安全という意味ではなく、セットアップの問題で意味のあるテストができなければ「不確定」として扱われる

CodeRabbit2026年10月29日

CodeRabbit、コードベース全体を読みアプリケーション固有の脆弱性を独立して検証するDeep ScanをCodeRabbit Secureに追加

AIで攻撃者は見知らぬコードの前提も突けるようになり、何年も手つかずのコードが誰にでも狙える状態になったとの見方を示した

CodeRabbit2026年10月28日

CodeRabbit Secure、Deep Scan がリンクされたリポジトリ横断に対応。サンドボックスで攻撃を再現するランタイム検証を追加

緊急度の高い脆弱性が未解決の PR は、修正が検証されるまで GitHub のチェックでマージを止める Security Check も追加

CodeRabbit2026年10月25日

CodeRabbit、Deep Scan利用料を組織ごとに最大5,000ドル分負担。11月8日まで2人以上の組織が対象

負担額は全体で最大100万ドルまでで、この枠を使い切った時点で11月8日より前でもキャンペーンは終了する

CodeRabbit2026年10月23日

CodeRabbitがGrok Build Plugin Marketplaceで利用可能に。Grok Buildの変更を独立してレビュー

Grok Buildで生成しCodeRabbitで審査するDubでは、CEOがレビュー効率が100〜150%向上したと見積もる

CodeRabbit2026年10月22日

WeMakeDevs創設者Kunal Kushwaha、AI時代も責任はエンジニアに残ると語り、LLMをローカルで動かす学習を勧める

Kunal氏は技術の基礎があればハイプサイクルから抜け出せ、見栄えのよいデモを適切な解決策と取り違えにくくなると主張

CodeRabbit2026年10月14日

CodeRabbitがCursor Originにローンチパートナーとして参加、Originネイティブのプルリクエストを独立してレビュー

利用にはCodeRabbit Reviewプランかトライアルが必要で、連携は現時点でCodeRabbitの米国リージョンのみ対応

CodeRabbit2026年10月9日

CodeRabbit、2026年9月のオープンソースレビューが1,049,817件で月間最多に。8月比14.4%増

公開リポジトリで作業する人は誰でも無料で使え、すでに30万を超える公開リポジトリに導入されている

CodeRabbit2026年10月8日

CodeRabbit、Slackで専門家とAIエージェントが同じスレッドで開発する「collaborative coding」を提案

会議経由だと各自の部分的な理解をエージェントへの指示に変える段階で情報が抜けるが、同じスレッドなら各関係者が直接伝えられると主張

CodeRabbit2026年10月7日

CodeRabbit、社内比較でCodeRabbit Securityの既知脆弱性検出率86.7%と公表。ほかの3システムを上回る

評価に使った既知脆弱性100件とリポジトリは公開済みで、モデルが学習時に見ていた可能性は残ると自ら認めている

CodeRabbit2026年10月6日

CodeRabbit、テストが通ってもエージェントのコードは誤った前提に立ちうるとして、作成から分離した独立したAIコードレビューの必要性を主張

作成と同じ実行ループで再確認しても元の前提が残る可能性があるとして、レビューの独立性は設計に組み込む必要があると主張

CodeRabbit2026年10月2日

TypeSafeのAllie Laabs、Jevを「インテリジェンスを注入した論理ゲート」と説明。質問は1回の呼び出しにまとめるべきと語る

コーディングエージェントは既定で都度呼び出す書き方をするため、Laabs氏は最初の実装後に1回へまとめ直すよう指示していると語る

CodeRabbit2026年9月30日

OpenAIの顧客、OpenAI Marketplace経由のCodeRabbit購入に既存の利用額コミットメントを充当できる

CodeRabbitは開発者やAIエージェントが書いたコードをレビューし、人が確認すべき事項の優先順位付けや脆弱性調査を行う

CodeRabbit2026年9月29日

CodeRabbit、Claude Sonnet 5.5をレビューで評価。同じ精度でSonnet 5の1.5倍の既知の問題を検出し、コストは約40%

難しい13件の検出は6件にとどまり、Opus 5.5（Standard 8件・Max 10件）の代わりにはならないと結論

CodeRabbit2026年9月26日

Cua AI、コンピューター操作エージェントの操作と課題完了に加え、採点するソフトウェアが正しく採点するかもテスト

採点の欠陥は未達成でも満点を与えうるとして、指示に従う試行と違反して得点を狙う試行を両方走らせ、正しく加点・減点するか確認

CodeRabbit2026年9月25日

CodeRabbit、マージ前にレビュアーが答えるべき5つの問いを提示。Change Stackで説明とコードを照合できる

理解は実際にマージされる版に対して成り立つ必要があり、レビュー後に新コミットが積まれたら説明のどこがまだ正しいか確かめるべきと主張

CodeRabbit2026年9月23日

CodeRabbit、Opus 5.5をレビューパイプラインで評価。難易度の高いSignalで検出率と精度が向上、トークン使用量は増加

広いOSSベンチマークでStandard構成は本番構成の見逃し11件を拾ったが、本番構成が検出した9件を逃した