47.4%
“Overall comment acceptance climbed from 37% to 47.4%”
Tel que publié sur coderabbit.ai. Capturé par usedby le 8 oct. 2026.
Ce qui s’est passé
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.
Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de CodeRabbit et de Regal, pas les nôtres.
- 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.
Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 8 oct. 2026.
- Le chiffre : 47.4%VérifiéImprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Regal.
- L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Regal.
- Regal utilise CodeRabbitVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 8 oct. 2026.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.




