O caso de uso: como freee implanta CodeRabbit
freee uses CodeRabbit for automated AI code review on pull requests, so developers can work through its suggestions before requesting human review. This lets human reviewers focus on architecture, intent, and design.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de CodeRabbit. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
Across freee's use of CodeRabbit, the platform achieved an overall acceptance rate of 48.5%, meaning nearly half of CodeRabbit's suggestions were accepted by developers.
freee began with about 30 users, tested CodeRabbit for roughly a month, and then expanded the rollout to 570 seats, to "everyone who writes code," Yuhei said.
Today, the platform is active across 285 repositories, giving the company broad review coverage across its engineering environment.
On an internal survey, the average satisfaction score was four out of five, about 84% of freee's engineers said they were satisfied with CodeRabbit and roughly 70% said CodeRabbit had reduced their review burden.
Nas palavras do cliente
I think it's one of the absolutely necessary parts in the AI coding era,Outras empresas que usam CodeRabbit
Clientes de todos os setores, com evidências públicas.
AbnormalConfirmado
BriyaConfirmado
CapacityConfirmado
ClerkConfirmado
CloudTalkConfirmado
Common AppConfirmadoIr direto à fonte
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: 32.8 weeksVerificado
Impresso palavra por palavra na página, perto do nome de freee.
- O trecho citado acimaVerificado
Copiado palavra por palavra da página, perto do nome de freee.
- freee usa CodeRabbitVerificado
Linha de nível Confirmado.
- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
CodeRabbit has saved reviewers the equivalent of 32.8 weeks of reviewer time in the last six months, helping teams absorb higher pull request volume without asking humans to shoulder the full burden alone.