CodeRabbit CLIとは何か？AIコードレビューCLIの概要と特長

CodeRabbit CLIとは何か？AIコードレビューCLIの概要と特長

CodeRabbit CLIは、ターミナル上で動作するAIコードレビューツールです。もともとGitHubやGitLab上のプルリクエスト（PR）に対してAIによるコードレビューを行うサービス「CodeRabbit」のCLI版として、2025年9月にリリースされました。他のAIコーディングCLIツール（例: OpenAI Codex CLIやClaude Code、Cursorなど）がコードの自動生成に重点を置くのに対し、CodeRabbit CLIはコードレビューに特化している点が特徴です。以下に主なポイントをまとめます:

高度なAIコード解析

PRレビューで培ったパターン認識技術により、コードの不具合や改善点をインラインで指摘します。例えば競合状態（レースコンディション）やメモリリーク、セキュリティ脆弱性など、静的解析ツールでは見逃しがちな問題も検出します。

開発フローへの統合

エディタやIDEを離れることなく、コーディング～レビュー～コミットを一貫してターミナル内で行えます。コードを書いたその場でレビューし、修正まで完結できるため、開発の流れを中断しません。

無料利用とレート制限

CodeRabbit CLIは基本利用無料（Proプランもあり）で提供され、無料プランでもレート制限付きでAIレビューを試すことができます。高頻度で使用する場合は一定時間ごとに使用制限（クールダウン時間）が発生しますが、後述する方法で緩和可能です。

Gitリポジトリ前提

ローカルのGit管理プロジェクトにおける「未コミットの変更」に対してレビューを行います。そのためGitで管理されていないコードや、変更差分がない場合にはレビューは実行されません。

他AIツールとの連携

単体でも利用できますが、他のAIコード生成エージェント（Claude CodeやCodex CLIなど）と組み合わせ、AIによるコーディング→レビュー→修正の自動サイクルを実現できるよう設計されています。これについては後述します。
以上のように、CodeRabbit CLIは「ターミナルで使えるAIコードレビュアー」として、コード品質向上と開発効率化を支援するツールです。

CodeRabbit CLIのインストール方法（Mac/Linux環境への導入ステップと注意点）

対応プラットフォーム

CodeRabbit CLIは現在、macOS（Intel/Apple Silicon）およびLinuxで利用可能です（Windowsネイティブは未サポート）。Windowsユーザーが利用する場合はWSL2上のLinux環境などを使用してください。

インストール手順

ターミナルを開き、以下の手順でインストールします（管理者権限は不要です）。

1.CLIのダウンロードとインストール

下記のコマンドを実行します。公式サイトが提供するインストールスクリプトをcurlでダウンロードし、そのままシェルで実行する方法です。
curl -fsSL https://cli.coderabbit.ai/install.sh | sh
※WSL2（Windows上のLinux環境）では上記コマンドがエラーになる場合があります。その際は | shの代わりに| bashを使って実行してください。

2.シェルの再起動/設定反映

インストール完了後、一度ターミナルセッションを再起動するか、source ~/.zshrcなどでシェル設定をリロードします。これにより、coderabbitコマンドがパスに通り、どのディレクトリからでも実行できるようになります。

3.インストール確認

ターミナルでcoderabbit –helpを実行し、ヘルプメッセージが表示されれば導入成功です。–helpオプションでは、利用可能なコマンドやオプション一覧が表示されます。主要なオプションには以下のようなものがあります:

4.–plain

非対話型で詳細なテキスト出力を表示（CIログ出力向け）

5.–prompt-only

コードレビュー結果をAIエージェント向けのプロンプト形式で出力（後述）

6.–base <ブランチ名>

比較対象のベースブランチを指定（デフォルトはmain）
これらは用途に応じて使用しますが、インストール直後の段階ではひとまず動作確認のみで問題ありません。

インストール時の注意点

– ネットワーク接続

インストールスクリプトを実行する際にインターネット接続が必要です。プロキシ環境下では環境変数の設定などネットワーク環境に合わせた対応をしてください。

– WSL2での注意

前述の通り、WSL環境ではbashでスクリプトを実行することで問題を回避できます。また、インストール後にcoderabbitコマンドが見つからない場合、シェルの設定ファイル（例: ~/.bashrcや~/.zshrc）にパスが正しく通っているか確認してください。
以上でMac/Linux環境へのインストールは完了です。次に初期設定として認証を行います。

CodeRabbit CLIの初期設定と認証方法（初回セットアップの手順ガイド）

初回利用時には、CodeRabbitサービスへの認証 (ログイン) を行い、自分のアカウントとCLIを紐付ける必要があります。以下の手順でセットアップしてください。

1.ログインコマンドの実行

ターミナルで次を実行します。
coderabbit auth login
※coderabbitはcrという短いエイリアスでも使用可能です。したがって同じ操作はcr auth loginでも実行できます。

2.ブラウザでの認証

上記コマンドを実行すると自動的にブラウザが起動し、CodeRabbitのログインページが表示されます。GitHubアカウント連携等、画面の指示に従ってCodeRabbitにログイン（またはサインアップ）してください。認証を許可すると、アクセスコード（トークン） が発行されます。

3.アクセスコードの入力

ブラウザ上に表示された認証トークン（英数字のコード）をコピーし、再びターミナルに戻って貼り付けます。Enterキーを押すと「認証が完了しました」といったメッセージが表示され、CLIがあなたのCodeRabbitアカウントに接続されます。

4.認証状態の確認（任意）

ターミナルでcoderabbit auth statusを実行すると、現在ログイン中のユーザー情報やトークンの有効期限などが表示されます（正常にログインできていればユーザー名やメールアドレスが表示されます）。万一ログインに失敗している場合は再度coderabbit auth loginを実行しましょう。
認証は初回セットアップ時のみ必要で、一度完了すれば認証情報はCLIに保存されます（以降の利用では毎回ログインする必要はありません）。ただしセキュリティ上、一定期間が過ぎトークンが失効した場合は再ログインが必要になることがあります。

補足

CodeRabbitはGitHubアカウント等でシングルサインオン可能です。初回ログイン時にCodeRabbitのアカウントが自動作成され、無料枠でスタートできます。チームでの利用や履歴の学習といった高度な機能を使う場合は、ログインしておくことでチーム設定が適用された高度なレビュー（コーディング規約の自動適用等）が有効になります。

CodeRabbit CLIの基本的な使い方（レビュー実行から結果確認・修正まで）

インストールと認証が完了したら、さっそくCodeRabbit CLIを使ってコードレビューを実行してみましょう。基本的な使用方法の流れは次のとおりです。

1.レビュー対象の準備

CodeRabbit CLIはGitリポジトリ内の変更をレビューします。まず、レビューしたいコードがあるプロジェクトディレクトリへ移動し、未コミットの変更が存在することを確認します（git statusで変更差分がある状態）。変更がない場合はレビュー結果も何も出力されません。

2.レビューの実行

ターミナルでコマンドcoderabbit（またはエイリアスcr）を実行します。するとCodeRabbit CLIが起動し、現在のリポジトリやブランチ情報を取得してレビューの準備を開始します。対話型UIの場合、端末上にインターフェースが表示されるので、画面の指示に従いEnterキーを押すとコード解析（レビュー）がスタートします。解析中は進捗が表示されるので、完了まで待機しましょう。

3.レビュー結果の確認

解析が完了すると、指摘結果の一覧がターミナル上に表示されます。各指摘は、問題のあるファイル名・箇所とともに、検出された問題内容と詳細な説明、そして推奨修正内容が示されます。複数のファイルにまたがる変更がある場合、それぞれのファイル毎に指摘がリストアップされます。
レビューが完了すると、このように問題点が検出されたファイルとその内容が一覧表示されます。例では、SwiftファイルMyConcertsView.swift内でOperaCalendarViewというビューが削除された可能性が指摘されており、該当箇所にコンパイルエラーが発生する恐れがあると警告しています。また、コードベース内でそのビューが定義されているかを確認するシェルコマンド例が提示されるなど、問題の詳細な調査内容も表示されています。画面下部には提案の適用やAI修正用プロンプトのコピー、コメントの無効化といった操作オプションが表示され（a: Apply suggestion、c: Copy Prompt to Fix with AI、r: Reject comment）、開発者はキーボード操作でこれらの対応を選択できます。

1.指摘への対応

レビュー結果を確認したら、各指摘に対して以下のようなアクションが取れます。

2.自動修正の適用 (aキー)

修正提案を受け入れると、その場でコードにパッチが適用されます。例えば不足しているインポート文の追加やタイポの修正など、簡単な変更であればワンキーでコードを書き換えてくれます。

3.AIによる修正 (cキー)

提案内容が大きなリファクタリングや設計変更を伴う場合、c（Copy Prompt）を選ぶことで修正内容を説明するプロンプトをクリップボードにコピーできます。このプロンプトを手動でOpenAIやClaude等のAIチャットに投げたり、後述するAIエージェントに引き渡すことで、AIにコード修正を任せることが可能です。

4.指摘の無視 (rキー)

問題ないと判断した指摘や修正したくない提案についてはrを押してスキップできます。この操作をすると当該指摘はリストから除外され、次の指摘に移ります（CLI上ではコメントを拒否した扱いになります）。

5.コードの修正と再レビュー

自動適用した変更は即座にファイルに反映されます。AIエージェントに任せた修正は、AI側でコードを編集した後に再度CodeRabbit CLIでレビューし直すことで、修正によって新たな問題が発生していないか確認できます。指摘に一通り対応したら、必要に応じてcoderabbitコマンドを再度実行し、残りの問題がないことを確認してください。最終的に全ての重要な指摘が解消できたら、通常のGitワークフローどおりコミット・プッシュへと進みます。

ヒント

CodeRabbit CLIはデフォルトで現在のブランチとmainブランチとの差分をレビューします。例えばベースブランチがdevelopで作業している場合などは、–base developオプションを付けて実行すると正しく差分を検出できます。また、ステージ済みの変更だけをレビューしたい場合はcoderabbit –type committed、ワーキングツリー全体を対象にする場合は–type all（デフォルト）や–type uncommittedなど、オプションで対象を絞ることも可能です。

他社AIコードレビューCLIとの連携方法（Claude CodeやCodexと組み合わせて使う方法）

CodeRabbit CLIの強力な特長の一つに、他のAIコードエージェントとの統合があります。他社のCLI型AIコーディングツール（例: Anthropic Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursorなど）と連携することで、コードの自動生成からレビュー・修正までをシームレスにAI主導で行うことが可能です。その連携方法について解説します。

ヘッドレス”モードによる統合

CodeRabbit CLIは通常対話型で動作しますが、他ツールと連携する際は出力を機械的に処理しやすい形式にするため、ヘッドレスモード（非対話モード）で実行します。具体的には次の2つのオプションが用意されています:

coderabbit –prompt-only

AIエージェントとの連携に特化した簡潔な出力を行います。レビュー結果を要点だけ（問題箇所・内容・提案）箇条書きで表示し、人間向けの装飾や操作案内を省いた形式です。主にAIに内容を読み取らせる用途に使います。

coderabbit –plain

完全非対話のプレーンテキストで結果を出力します。–prompt-onlyより詳細な情報（メッセージ全文やコードの差分など）を含むため、レビュー結果をログとして保存したり、CI/CDで機械解析する場合に適しています。
上記のヘッドレスモードを利用し、AIコーディングエージェントに「コードを書いたらバックグラウンドでCodeRabbit CLIを実行してレビューせよ」と指示することで、コード生成→レビュー結果反映を自動化できます。例えばClaude Codeを用いる場合、プロンプト内で以下のように命令します:
「〇〇の機能を実装して。その後、coderabbit –prompt-onlyをバックグラウンドタスクで実行し、レビューを受けて指摘された問題を修正してください。」
Claude Codeにはバックグラウンドでシェルコマンドを実行できる機能があるため、この指示によりコード生成中に裏でCodeRabbit CLIがレビューを実施し、結果をClaude自身が読み取って即座に修正に反映してくれます。–prompt-onlyオプションによりAIエージェントに必要な最小限の情報だけが出力されるため、余分なテキストに邪魔されずAIが指摘内容を理解できます。
他にも、AIエージェント側でカスタムコマンドを作成してCodeRabbit CLIを呼び出したり、サブエージェント機能でCodeRabbitを動かす方法などがありますが、基本的な考え方は「AIエージェントにCodeRabbit CLIコマンドを実行させ、その出力をもとにコード修正させる」ことです。Claude CodeやCodex以外のツールでも、同様に適切なプロンプトを与えることでCodeRabbit CLIを組み込むことができます。

参考

CodeRabbit公式も、このCLIと他AIツールの組み合わせによる自律的な開発フローを「AIによるコーディングをより自立させ、生産性を向上させるもの」として強調しています。coderabbit review –plain（一部ツールではcoderabbit –prompt-only）という一行を組み込むだけで、単なるコード生成エージェントが「コードを書いてレビューまで行う開発エージェント」へと進化するのです。

CodeRabbit CLIの主な機能と特徴（インタラクティブUI・自動修正提案など）

ここでは、CodeRabbit CLIが備える主要な機能・特徴をまとめて解説します。

対話型のレビューUI

CodeRabbit CLIを通常モードで実行すると、ターミナル上に直感的なインタラクティブUIが表示されます。矢印キーで指摘項目を選択しEnterで詳細表示、ワンキーで修正適用やプロンプトコピーといった操作が可能です。CLI上で完結するインターフェースにより、マウス操作や別ウィンドウを開くことなくレビュー内容を確認・対応できます。

行単位のAIレビューコメント

CodeRabbitは変更コードを行ごとに精査し、的確なコメントを生成します。まるでシニアエンジニアがコードレビューしているかのように、各行の問題点や改善提案がインラインで提示されます。例えば「この行ではエラー判定せずにnilを返しています」といったロジックエラーの指摘や、「このSQLクエリは文字列連結を使用しているので、パラメータ化されたクエリに変更してください」といったセキュリティ上の勧告まで、多岐にわたる指摘が得られます。

ワンクリック修正（自動コード修正提案）

提案された修正のうち、比較的単純なもの（例: 変数名のタイポ修正、不要なインポート削除など）は、CLI上で提案を適用 (Apply) するだけで自動的にコードに反映できます。修正に要するコードもAIが生成して適用するため、開発者が手動で修正する手間を大幅に省けます。より複雑な修正に対しても、後述のようにAIエージェント用プロンプトを提供してくれるため、修正作業をスムーズに行えます。

未コミット変更のレビュー

従来のCodeRabbit（PRレビュー版）はプルリクエスト単位のレビューでしたが、CLI版ではコミット前のローカル変更に対するレビューが可能です。これにより、PRを作成する前に潜在的な問題を洗い出して修正でき、結果としてPRの品質が上がりレビューサイクルが短縮されます。言い換えれば、マルチレイヤーなレビュー体制（事前のローカルレビュー + PRでのレビュー）が構築できるわけです。

AIエージェントとのシームレスな連携

前述のとおり、Claude CodeやCodex、Cursorなど様々なAIコーディングツールと組み合わせて使えるよう設計されています。特に–prompt-onlyモードはAIにとって理解しやすい簡潔な出力を生成するため、AIエージェントがCodeRabbitの指摘内容をそのまま受け取り、自動修正タスクに反映できます。このように、CodeRabbit CLI自体が一種のAIコーディング補助エージェントとして機能し、他ツールとの組み合わせで真価を発揮します。

コンテキスト対応とチーム学習

CodeRabbitは有料プランで、チームの過去のコードベースから学習した知見をレビューに反映するコンテキスト対応レビューが利用できます。例えばプロジェクト固有のエラーハンドリング方法やアーキテクチャの方針を学習しておき、レビュー時にそれに沿っているかをチェックしたり、チーム独自のコーディング規約に違反していれば指摘するといった高度な機能です。また、プロジェクトルートにあるclaude.mdや.cursorrules、独自のルール定義YAML等を自動検出し、チーム固有のコーディング規約もレビューに組み込めます。

幅広い問題検出能力

シンタックスエラーのような基本的なミスはもちろん、Null参照や例外未処理、パフォーマンス上の問題、セキュリティホールまで、CodeRabbit CLIは多種多様な視点でコードをチェックします。典型的な例として、以下のような指摘が報告されています:

競合状態の検知

「Race condition: このゴルーチンは排他制御なしに共有状態にアクセスしています」

メモリリークの可能性

「Memory leak potential: エラー時にファイルクローズされずストリームがリークする可能性があります（deferの使用を検討してください）」

セキュリティ脆弱性

「Security: SQLクエリで文字列連結を使用しています。パラメータバインドを使用してください」

ロジックエラー

「Logic error: エラー判定を行う前にnilを返しています。このままだとエラーを見逃す可能性があります」
これらは一例ですが、CodeRabbitは静的解析やLint以上に高いレベルでコードの文脈を理解した指摘を行います。

無料プランと有料プランの機能差

無料プランでは基本的な静的解析に基づく指摘と1日あたりの回数制限があります。有料プランでは前述のチーム学習に基づく高度なレビューやレートリミットの緩和が提供され、より大規模なプロジェクトや頻繁な利用にも耐えうるようになります。とはいえ、無料プランでも個人開発や小規模プロジェクトであれば十分に有用で、実際多くの開発者が日常的にCLIレビューを活用しています。
以上がCodeRabbit CLIの代表的な機能・特徴です。インタラクティブな操作性とAIによる知見を融合し、開発者の負担を減らしつつコード品質を担保する仕組みが揃っていることがお分かりいただけるでしょう。

CodeRabbit CLIによるコードレビューの流れ（コマンド実行例と出力内容の解説）

ここでは、CodeRabbit CLIでコードレビューを行う一連の流れを、具体的なコマンド例と出力イメージを交えて説明します。前提として、既にプロジェクトに変更を加えており、CLIのインストール・認証も済んでいる状況とします。

1.コードレビューの開始

開発者はターミナルでプロジェクトディレクトリに移動し、coderabbitコマンドを実行します。すると、CLIが現在のブランチと変更差分を読み取り、レビューを開始します。例えば以下のように表示され、解析がスタートします。
$ coderabbit
Analyzing changes… (branch: feature/payment-webhooks, base: main)
※この時点では進捗メッセージなどが表示されます。–plainモードで実行した場合は進捗を表示せず完了後の結果のみ出力します。

2.レビュー結果の出力

解析が完了すると、CLIは検出した問題を箇条書きで表示します。出力内容の例を挙げると、次のような指摘が含まれる場合があります:

3.APIエラー処理の不足

「外部API呼び出しでエラー時のハンドリングが実装されていません」

4.メモリリークの可能性

「データ処理部分で使用したストリームが適切にクローズされていない可能性があります」

5.競合状態の懸念

「マルチスレッド環境で共有リソースに対するロックがなく、競合状態が発生しうるコードがあります」

6.入力検証の欠如

「ユーザ入力値に対するバリデーションが不足しています」
いずれの指摘も、該当箇所のファイル名・行番号とともに、詳細な説明や推奨修正方法が続けて記載されます。例えば上記の「メモリリークの可能性」であれば、「エラー発生時にファイルを閉じず例外を投げているため、deferを使って確実にクローズするようにしてください」といったアドバイスが提示されます。

1.インタラクティブモードでの詳細確認

対話型UIの場合、リスト表示された各指摘にカーソルを合わせEnterキーを押すと、該当コードの抜粋や具体的な修正案をその場で閲覧できます。これにより、「どのように修正すればよいか」が明確に示されます。先ほどの入力検証の例では、問題のコード行がハイライトされ、「例えば入力値inputVarが空文字や不正な値でないかチェックする処理を追加してください」といった具体的な修正ガイダンスが表示されるイメージです。

2.問題の修正と反映

開発者は各指摘に対して、前述したキー操作で修正を適用するか、またはエディタで手動修正を行います。対話型UI上でaキーを押せば即座にコードが書き換わりますし、cキーで取得したプロンプトを外部AIに渡して修正させることもできます。非対話の–plainモードで実行していた場合は、CLIが出力した指摘メッセージを読みながら、手動でコード編集することになります（修正提案内容がテキストで示されるので、それを参考にコーディングします）。

3.再レビューと仕上げ

修正を加えたら、再度coderabbitを実行して残りの指摘がなくなったか確認します。CodeRabbit CLIは何度でも実行可能なので、「修正 → 再レビュー」のサイクルを必要なだけ繰り返します。最終的に「指摘が0件」になればレビュー合格です。CodeRabbit CLIは問題がなければ特に出力をしないか、「No issues found」のようなメッセージを出すだけで終了します。ここまでくれば、コードをコミットして次の開発ステップ（PR作成やデプロイなど）に進む準備が整ったことになります。
以上がCodeRabbit CLIを用いたコードレビューの一連の流れです。まとめると、「未コミットのコード変更に対し、CLIコマンド一つでAIレビューを実施し、結果を確認して修正を反映、必要に応じて再レビュー」というサイクルをローカルで完結できる点が大きなメリットです。従来はプルリク提出後に指摘されていた問題も、この段階で潰せるため、チーム全体の開発スピードとコード品質の向上につながります。

CodeRabbit CLIで開発効率を上げる仕組みとは？現場の生産性が向上する理由

CodeRabbit CLIを活用することで、なぜ開発効率が向上するのか、その仕組みと理由を解説します。

コードレビュー工程の自動化・短縮

人間によるコードレビューは時にボトルネックになりますが、CodeRabbit CLIはその一次レビューをAIで肩代わりします。開発者はコードを書いた直後に自動レビューを受けられ、明らかなバグや見落としを即座に修正可能です。その結果、後工程のコードレビューにかかる時間が大幅に削減されます。公式には「コードレビュー時間とバグ発生を50%削減」との触れ込みもあり、AIレビュー導入による効率化効果は定量的にも大きいとされています。

早期発見・早期修正 による手戻り減少

CodeRabbit CLIは開発中の早い段階で問題を発見してくれます。コードを書くたびに即フィードバックが得られるため、後になって大量の修正対応に追われるリスクが減ります。バグや設計ミスを「埋め込んでしまう前」に除去できるので、結果的にプロジェクト全体の品質コスト（バグ修正やテスト工数など）が下がり、生産性が上がります。

標準化された高品質レビュー

CodeRabbitは常に一定の基準でコードをチェックし、人による見落としやムラがありません。たとえば並列処理の競合やメモリ管理、セキュリティ穴など、人間だと見逃しがちなポイントも確実に指摘します。しかもチームのコーディング規約やベストプラクティスにも沿った指摘をしてくれるため、プロジェクト全体でコード品質の底上げが図れます。レビュアーごとのバラツキが減り、常に高水準のレビューを素早く受けられるのは、生産性向上と品質保証の両面で大きな利点です。

AIエージェントとの連携による自動化

CodeRabbit CLIをAIコーディングエージェントと組み合わせれば、コーディングからレビュー・修正まで人手を介さず自動化できます。例えばClaude Codeに「コードを書いて、CodeRabbitでレビューして、指摘を修正せよ」と命令すれば、一連の作業をAIが通しで実行します。人間は最終結果を確認するだけで良くなるため、開発者自身はより創造的なタスク（設計やチューニング等）に集中できます。AI同士が協調して問題を解決することで、開発のサイクルタイム自体が短縮されます。

フローの中断がない

CLIという軽量なインターフェースでレビューが完結するため、開発者はエディタから離れたりレビュー結果を探しに行ったりする必要がありません。ターミナル上でコーディング→coderabbit実行→結果確認→修正→継続、と一連の流れが途切れないことは集中力の維持につながります。いちいちプルリクを作ってCIを回して…といった待ち時間やコンテキストスイッチが無くなる分、開発効率が向上します。

継続的な学習効果

CodeRabbitの指摘を日常的に受け入れることで、開発者自身もミスの傾向やベストプラクティスを学習できます。「どういったコードを書いたときにどんな指摘が来るか」を繰り返し体験することで、徐々に指摘される前に品質を意識したコーディングができるようになります。その結果、長期的にはコードレビューへの依存度自体も下がり、開発スピードが上がる効果が期待できます。
以上のように、CodeRabbit CLIは開発フローに溶け込む形で品質チェックを自動化し、早期フィードバックによって手戻りを減らし、場合によっては修正までも自動化してしまうため、現場の生産性が向上するのです。