O caso de uso: como EarnIn implanta CodeRabbit
EarnIn uses CodeRabbit as an automated first-pass reviewer on pull requests across hundreds of GitHub repositories. It is combined with central configuration, repository-level guidance, and AST-grep rules so human reviewers can focus on architecture and risk in a regulated financial services environment.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de CodeRabbit. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
CodeRabbit reviewed that stream with more than 8,000 comments and an overall acceptance rate of approximately 60%.
Over a recent 90-day period, EarnIn merged more than 5,000 pull requests across hundreds of active repositories.
In the first few weeks of the proof of concept, CodeRabbit reviewed more than 1,000 pull requests, and EarnIn engineers were already accepting a meaningful share of its suggestions.
CodeRabbit averaged roughly 1.5 comments per pull request, compared with roughly 2.0 comments from human reviewers.
Nas palavras do cliente
CodeRabbit scales reviews across hundreds of engineers and repos in a way manual review processes simply cannot. The measurable outcomes are real: solid acceptance ratios, quantified time savings, and consistent first-pass coverage for every PR.Outras ferramentas de IA usadas por EarnIn
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Com base no estudo de caso publicado por CodeRabbit. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
coderabbit.ai- Última verificação
- 8 de out. de 2026
Abrir a captura da fonte O que o estudo de caso afirma e o que verificamos
O que comparamos com a página.
- O número: 12 weeksVerificado
Impresso palavra por palavra na página, perto do nome de EarnIn.
- O trecho citado acimaVerificado
Copiado palavra por palavra da página, perto do nome de EarnIn.
- EarnIn usa CodeRabbitVerificado
Linha de nível Confirmado.
- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
Across the same period, CodeRabbit saved approximately 12 weeks of human reviewer effort. For a distributed engineering organization operating hundreds of repositories, that recovered capacity creates more room for design discussions, platform work, and production readiness.