CodeRabbit 使用教學：從裝到 GitHub 到寫 .coderabbit.yaml，讓 AI 審 PR 審得像你們團隊的人

台北一間十幾人的新創，後端只有三個工程師。技術長跟我說，他們最大的瓶頸不是寫程式，而是審程式：大家都在趕功能，PR 一放就是兩三天，最後常常是誰有空誰按 Approve。自從大家改用 Cursor 這類 AI 編輯器寫程式後，PR 數量變多，這個問題更嚴重。

CodeRabbit 是目前最多人用的 AI 程式碼審查工具之一。這篇依官網與官方文件（docs.coderabbit.ai）整理從安裝到調校的流程。我沒有在那間公司的 repo 實際跑過，指令與設定以官方文件為準。

CodeRabbit 是什麼

CodeRabbit 是一個會在 Pull Request 上自動留言審查的 AI 平台。官網說有 1 萬 7 千個客戶、600 萬個 repo 在用，案例包括 Swiggy、Clerk、Writer 等公司。它支援 GitHub（含 Enterprise Server）、GitLab（含自架）、Azure DevOps、Bitbucket Cloud 與 Bitbucket Data Center，也能在 VS Code、Cursor 等編輯器和命令列裡審查還沒提交的程式碼。

它能做什麼

PR 審查： 開 PR 後幾分鐘內自動留下摘要、逐檔說明與行內建議，很多建議可以直接一鍵套用。

指令互動： 在 PR 留言 tag @coderabbitai，可以要它重審、產生單元測試、補 docstring、修 CI。

Learnings： 你回覆「這裡不用改，我們的慣例是這樣」，它會記下來，下次不再提。

整合： 支援 linter 與 SAST 工具、Jira 與 Linear，還能透過 MCP 連接外部資料。

其他產品： Triage 排 PR 優先順序、Change Stack 協助理解大型 diff、Security 持續掃描漏洞，以及在 Slack、Discord 裡運作的 Agent。

怎麼用：從安裝到第一次審查

步驟一：用 Git 平台帳號登入

到官網用 GitHub、GitLab、Azure DevOps 或 Bitbucket 帳號註冊。官方寫明所有付費方案都有 14 天免費試用，不需要信用卡。

步驟二：選擇要審查的 repo

登入後到 repository 設定，勾選要讓 CodeRabbit 審查的 repo。建議先挑一個中小型、PR 頻率高的專案試，不要一開始就整個組織全開。

步驟三：開一個 PR 看結果

照平常流程開 PR，CodeRabbit 會自動開始審查。看完它的第一輪意見，你大概就知道預設設定對你們來說是太囉唆還是剛好。

步驟四：用指令跟它互動

常用的幾個指令：

• @coderabbitai review：只審新增的變更
• @coderabbitai full review：從頭整個重審
• @coderabbitai pause 與 resume：暫停與恢復自動審查
• @coderabbitai generate unit tests：產生單元測試
• @coderabbitai autofix：自動修掉還沒處理的審查意見
• @coderabbitai rate limit：查剩下多少審查額度

在 PR 描述裡放 @coderabbitai ignore，這個 PR 就不會被自動審查，適合純改設定檔或版本號的 PR。

步驟五：把設定寫成 .coderabbit.yaml

在 repo 根目錄放一個 .coderabbit.yaml，它的優先順序高於網頁介面的設定。不知道從哪寫起，可以在任一 PR 留言 @coderabbitai generate configuration，它會開一個 PR 把目前的設定匯出成檔案。

一個適合台灣團隊的起手式：

language: "zh-TW"
reviews:
  profile: "chill"
  path_filters:
    - "!dist/**"
  path_instructions:
    - path: "src/api/**"
      instructions: "檢查所有輸入是否有驗證，錯誤訊息不得洩漏內部資訊"

官方設定文件列出的語言代碼包含 zh-TW，設定後審查留言會改用繁體中文。

步驟六：在本機先審一輪

CLI 可以用 Homebrew 執行 brew install coderabbit，或用官方安裝腳本，Windows 有 PowerShell 版本。cr auth login 登入後，在專案目錄下打 cr 就會審查目前的變更；加 --uncommitted 只看還沒提交的部分，加 --base develop 可以指定比對的分支。

進階技巧

技巧一：先調 profile 再談準不準。 profile 有 quiet、chill、assertive 三種，預設是 chill。官方說 assertive 的意見比較多，可能會覺得吹毛求疵。很多人抱怨 AI 審查太吵，其實調成 quiet 就好了很多。

技巧二：path_instructions 是靈魂。 單一路徑的指示上限 2 萬字，把團隊的審查重點寫清楚，例如金流模組要特別看金額的四捨五入、前端元件要檢查無障礙屬性。這比任何通用規則都有用。

技巧三：讓它讀你的 AGENTS.md。 設定文件寫到，它可以讀取 CLAUDE.md、AGENTS.md、.cursor/rules 這類寫給 AI 的規範檔。如果你們已經為寫程式的 AI 寫好規範，審查的 AI 也能照同一套標準。

技巧四：善用 Learnings 而不是一直關意見。 遇到不認同的建議，直接回覆理由，比按忽略更好。Learnings 的範圍可以設成單一 repo 或整個組織。

注意事項

費用： 官網方案以開發者計價，年繳省 20%。Essentials 年繳每人每月 24 美元、月繳 30 美元；Team 年繳 48 美元、月繳 60 美元；Advanced 年繳 72 美元；Enterprise 需洽業務。只對會開 PR 的開發者收費。公開 repo 透過 GitHub 或 GitLab 安裝則永久免費。

審查次數： 方案不限 PR 總數，但每位開發者每小時有審查上限：Essentials 5 次、Team 8 次、Advanced 10 次。超過後可開啟用量計費，每審一個檔案 0.25 美元，管理員可設每月上限，記得先設好以免帳單爆掉。

功能分級： 產生單元測試、解合併衝突這類 Finishing touches 從 Team 方案開始才有；每個 PR 的安全審查與持續安全監控要 Advanced 以上。

台灣團隊的實際考量： 設成 zh-TW 之後，留言是繁中，但程式碼裡的變數名、commit 訊息還是英文，兩種語言夾雜看久了會有點累。我的建議是團隊內部先討論好：審查留言要中文還是英文，一旦決定就寫進設定檔，不要每個人各自調。另外，用公司統編報帳的話，要確認發票抬頭與海外刷卡的處理方式，財務那關常常比技術導入更花時間。

資料： 程式碼會送到 CodeRabbit 分析。對原始碼外流很敏感的公司，Enterprise 有自架選項，簽約前也可以要求做廠商安全審查。

TheAI學院 評語

AI 寫程式的速度已經遠超過人類審程式的速度，CodeRabbit 補的正是這個缺口。但它不是裝了就會變好用，profile、path_instructions 和 Learnings 調過一輪，才會像團隊裡的一份子。

評語：PR 量大、資深工程師時間不夠的小團隊最適合導入；個人開源專案直接用免費方案。把它當第一道過濾網，最後按 Approve 的還是要是人。

想了解完整的 AI 審查流程設計，可以讀我們的AI 程式碼審查工作流；如果還在比較同類工具，Greptile 和 Qodo 走的是相近路線。

資料來源

• CodeRabbit 官方網站
• CodeRabbit 方案價格
• CodeRabbit 文件：Quickstart
• CodeRabbit 文件：Review commands
• CodeRabbit 文件：YAML configuration
• CodeRabbit 文件：Configuration reference
• CodeRabbit 文件：CLI

本文依 2026 年 10 月官網與官方文件公開資訊整理，方案、指令與介面可能調整，請以官網為準。