AIレビュアCodeRabbitを使ってみた！

導入背景

本レビューは、North Torch株式会社の下記の記事を元に作成しています。

トーチの会 #41 AIレビュアCodeRabbitを使ってみた！

ツール導入前の課題

弊社は、主に業務システムを受託開発しています。

案件ごとに使用するプログラミング言語やフレームワークがまちまちなので、参画するメンバ全員が慣れていない環境で開発することも多々あります。

最低１名は慣れているメンバをアサインしますが、結果的にコードレビューの負荷が慣れているメンバに集中してしまいます。

これにより、下記のような状況が起きていました。

• 指摘と修正の往復でレビュー担当者が自身の担当部分の実装に入れない
• 動作に影響しない軽微な指摘（コメント誤記や変数名の不良）については見逃しがち

どのような状態を目指していたか

レビュー担当者が本質的な部分のレビューに集中するため、PRを受け取った時点で下記が満たされている状態を目指しました。

• レビュー担当者の負担が軽減される
  • 軽微な指摘や言語・フレームワークの定石を外れた実装については修正済み

• 細かな部分に対するレビューの精度が出るか
• レビューの内容が、逆に細かすぎないか

• レビュー精度が雑過ぎず、細かすぎず、求めていた精度であった
• yamlファイルにプロンプトを記述することで、下記の効果が望める
  • かなり細かくレビュー内容を調整できる
  • 他プロジェクトへの導入の際に過去の資産となる
• vscodeの拡張機能でPR作成前にローカルでレビューが実施できた

改善したかった課題はどれくらい解決されたか

改善したかった内容については、ほぼ解決されました。

どのような成果が得られたか

• レビュー担当者の負担は各段に下がった
• 頻繁に発生する細かい指摘で発生していた、メンバ間の気後れがなくなった
• GitHub上でCodeRabbitとやり取りすることで、メンバの知識や技術力が向上した

特に３番目の効果は、導入の主目的ではなかったのですが、うれしい副作用でした。

GitHubを使用していたので、導入はかなりスムーズでした。

初めての試みだったので、運用ルールが安定するまでは手探りの状態が続きました。

チームの状態によって必要な機能・精度は異なると思いますが、CodeRabbitはプロンプトの調整によって、かなり柔軟に運用できます。

また、金額も高価ではないですし、無料プランでもそれなりに使用できます。

昨今の状況ですと、AI活用はどの会社でもテーマになっているかと思いますが、GitHubでPR運用しているのであれば、とっかかりとしては非常に扱いやすいツールだと思います。

参画メンバの教育にも有用なことがわかりましたので、積極的に使用していく予定です。

社内の全プロジェクトに適用すべく、運用ルールとプロンプトをチューニング中です。