AIコードレビュー「Code Rabbit」を導入してみた

ツール導入前の課題

PRレビューの負担が開発チーム内の特定メンバーに偏っていました。 その中でもケアレスミスなど機械的に検知できそうな指摘も多く、今後の規模拡大を考えた時にチームの柱となるエンジニアがパフォーマンスを発揮しやすい環境を整える必要性を感じていました。

どのような状態を目指していたか

• 「開発者が重要なことに集中できる環境」
• 想定利用イメージ: Jr.エンジニアはPRを出した際にまずCode Rabbitでレビューを行い、指摘事項を全て解消した後にチームにレビュー依頼を出すことで、基礎的な指摘は全て解消された状態で人によるレビューを開始することができる。

• Snyk
• Code Climate

• 日本語化: 日常的に触れるツールだからこそ、ストレスフリーで使えるか。
• 指摘範囲の広さ: 人間を可能な限り代替出来るサービスを探していたため、包括的にレビューを行えるか。

PRレビューがしっかりと行えることはもちろん、指摘内容を読むことで、Jr.メンバーの成長にも繋がりそうだと感じた点

導入後に実際に活用して出てきた悩みですが、「CodeRabbitに指摘されたから、全て直さなければ・・・」とチームメンバーにレビュー依頼を出すまでのリードタイムが延びるケースが出てきてしまいました。

「CodeRabbitの指摘をどのように取り扱うか」という点は、事前にチームで認識を揃えておいた方がよかったと思っています。

当時は、2,600社以上が利用するサービスのDevOpsを4名という少数のエンジニアで開発を行なっていたこともあり、組織全体の生産性を上げていくにあたって、まずは屋台骨となるメンバーの負担を下げていこうという目論見で導入しました。

https://note.com/lisse_developers/n/nfc83bacf3760

当時と比較するとAIツールは開発現場の身近な頼れる存在に大きく進化したため、もっと使い倒せるようにカスタマイズ等にも取り組んでいければと思います！