47.4%
“Overall comment acceptance climbed from 37% to 47.4%”
Tal como se publicó en coderabbit.ai. Capturado por usedby el 8 oct 2026.
Qué pasó
Regal uses CodeRabbit as the first automated reviewer on every pull request, including AI-generated ones from non-technical contributors, so authors get feedback before engineers review. It also uses Change Stack walkthroughs, PR summaries and diagrams, and a custom rule that flags database-migration risks.
Resumen escrito por usedby a partir de la página de origen, en inglés. Las cifras son de CodeRabbit y de Regal, no nuestras.
- 50.3%“Regal's overall acceptance rate reached 47.4%, with critical findings accepted at 50.3% and major findings at 46.7%.”
- 12“Harry's team codified 12 risk patterns into one CodeRabbit review rule.”
Regal's overall acceptance rate reached 47.4%, with critical findings accepted at 50.3% and major findings at 46.7%. Engineers act on about half of CodeRabbit's highest-severity findings, a strong signal that the first-pass feedback is useful rather than noise.
It just makes the organization run better that CodeRabbit exists in our workflow. And the organization would feel it if it didn't.
Lo que dice la historia, y lo que verificamos
Comparamos la historia con su página en línea el 8 oct 2026.
- La cifra: 47.4%VerificadoImpresa palabra por palabra en la página, cerca del nombre de Regal.
- El pasaje citado arribaVerificadoCopiado palabra por palabra de la página, cerca del nombre de Regal.
- Regal usa CodeRabbitVerificadoLínea de nivel Confirmado. Última verificación entre todas las fuentes: 8 oct 2026.
- El resultado en síNo verificadoLo citamos; no lo medimos.




