AI 写代码，正在成为软件行业的新常态。几年前，GitHub Copilot 横空出世，工程师们第一次体会到“只要输入几个提示，就能生成一整段代码”的魔力。开发效率提升得令人眼花缭乱，可很快，一个新的问题浮出水面：写代码变得更快了，审查代码却越来越慢。
因此，对很多资深工程师来说，每天的工作从“写”变成了“救火”。拉取请求（Pull Request）的体积越来越庞大，逻辑跳跃更频繁，漏洞与风格不一致的地方层出不穷。AI 让代码产出像开了闸的洪水，而真正的瓶颈，却卡在了最后的闸门：代码审查。
就在这样的背景下，CodeRabbit 出现了。它没有选择在“写代码”的赛道与 Copilot、Cursor 等应用拼杀，而是瞄准了更棘手的环节——如何帮团队把 AI 写出来的代码真正上线。短短两年时间(2023年成立），这家名不见经传的小公司，成长为一家估值 5.5 亿美元的明星创业公司，服务超过 8000 家企业客户，年化经常性收入突破 1500 万美元，并保持月度 20% 的增长。
这是一个典型的“二阶效应创业故事”。第一波浪潮是 AI 生成代码，而 CodeRabbit 的机会，藏在浪潮冲击之后的余波之中。
01｜起点：从一次工程师的困境开始
CodeRabbit 的创始人 Harjot Gill 并不是初出茅庐的新手。2018 年，他把第一家公司 Netsil 卖给了 Nutanix。那是一家做应用可观测性的公司，靠“无代理监控”迅速打开市场，ARR 在几个月内就破百万美元。Gill 从中体会到一个关键教训：选对市场，比什么都重要。
第二次创业，他创办了 FluxNinja，试图用流量削减、速率限制来做可靠性管理。但这一次，市场教育成本太高，用户并没有把这种新习惯放在优先级里。Gill 后来反思：再好的技术，如果市场还没准备好，也很难成功。
也正是在 FluxNinja，Gill 看到了未来的破绽。那是一支分布在全球的远程团队，工程师们几乎都在尝试使用 GitHub Copilot 来写代码。速度的确快得惊人，但很快，另一个场景让 Gill 感到不安：Pull Request 变得越来越厚重，逻辑像拼图一样碎片化，初级开发者提交的代码里充满小漏洞，而这些负担最后几乎全部压到了资深工程师身上。
Gill 回忆说：“代码是写出来了，但没人愿意去做那份更耗神的工作——理解 AI 在背后到底改了什么，判断它是不是破坏了架构，符不符合团队的编码标准。”
这是一种被推迟的麻烦。当时的大多数人还沉浸在 AI 编码带来的生产力红利中，Gill 却意识到，真正的挑战，迟早会在审查环节全面爆发。
于是，他和团队做了一个实验：把大语言模型接入代码审查的流程，先帮人找出最明显的 bug 和不合规范的地方。那是一个粗糙的原型，甚至只是在内部自用。但当他们把项目开源之后，却意外收获了大量开发者的追捧。
尤其是在日本，社区用户自发撰写博客推荐，许多人惊讶于这个工具在早期就能给出接近“人类审查”的反馈。Gill 意识到，这不只是一个副项目，而是一个真正的机会。
“我们当时就知道，这是一个二阶效应。AI 写代码的普及必然会让审查环节卡住，这是迟早的事。” Gill 说。于是，CodeRabbit 正式从一个小小的内部尝试，走向了真正的商业化旅程。
02｜产品0到1——从原型到市场验证
开源原型点燃了最初的火苗，但从一个“好玩的工具”走到真正的商业化，中间隔着一道巨大的鸿沟。Gill 和他的团队需要回答一个更实际的问题：谁会为此付钱？
答案来得比预想的更快。最早的用户往往是团队里的资深开发者，他们受够了被大段 Copilot 代码砸过来的痛苦。当他们试用 CodeRabbit 时，发现它至少能帮忙过滤掉一半的“低级错误”，让审查过程不再像拆炸弹一样紧绷。这些人，成了 CodeRabbit 最早的推广者。
“推动购买的从来不是管理层，而是开发者自己。” Gill 在采访中解释。不同于 Copilot 那样可以刷卡单买，CodeRabbit 的价值必须在团队共识中被验证：整个团队试用一遍，然后投票决定要不要留下它。一旦通过，转化率往往出奇地高——试用到付费的转化率超过三成，这在 SaaS 产品里几乎是不可思议的数字。
这背后，是一个极其典型的 产品驱动增长（PLG）飞轮：工程师出于自救尝试 → 团队试用发现确实节省时间 → 全员共识付费 →形成口碑传播。
更关键的是，CodeRabbit 没有局限在单一场景，而是快速拓展了功能深度：
对接 GitHub、GitLab 等常见平台，嵌入团队的现有工作流； 支持多种语言，哪怕是冷门语言也逐渐覆盖； 不仅能发现语法问题，还能检查架构一致性和安全隐患； 甚至为大型团队提供可视化工具，帮助理解代码流向。
在日本、在印度、在硅谷，工程师们通过博客、社区和社交网络口口相传。对于很多人来说，每月 30 美元的订阅费不算什么，但能换来团队节省一半审查时间，这个 ROI 太直观了。
到公司成立两年时，CodeRabbit 已经拥有超过 8000 家企业客户，其中包括 Chegg、Groupon、Mercury 这样的知名公司。Gill 说：“每一个写代码的公司，理论上都是我们的潜在用户。CodeRabbit 是横向的，不挑行业。只要你需要上线，就必须经过代码审查。”
正是这种几乎无限扩展的市场空间，让 CodeRabbit 的成长速度保持在月增 20%。
03｜增长飞轮与20%的秘密
如果说开源原型解决了“有人用”，早期的转化解决了“有人买”，那么 CodeRabbit 真正的挑战，是如何在两年时间里维持 月度 20% 的增长。
Gill 曾经说过一句话：“市场的需求，比我们当时想象的更急迫。”
最初，公司还走得很谨慎。团队想先自己尝试几次销售，验证流程，再决定是否扩张。但没过多久，他们就发现，AI 行业根本不给你慢慢试错的机会。窗口期短得惊人，稍一犹豫，机会就会被别人拿走。于是，CodeRabbit 很快踩下了油门。
增长的第一股力量来自开发者自身。和大多数“自上而下”的企业软件不同，CodeRabbit 的采用几乎都是自下而上发起的。那些被庞大 Pull Request 折磨的资深工程师，往往是最先把工具带进团队的人。试用之后，大家感受到审查效率的提升，便会在团队内部形成共识。和 Copilot 那样“个人刷卡就能买”的模式不同，CodeRabbit 的付费决定往往是集体投票的结果。正因如此，它的留存率格外高，试用到付费的转化率甚至超过三成，这在 SaaS 产品中已经是难得的数字。
在产品层面，团队几乎是一路狂奔。最早，它只是帮人找 bug、挑语法毛病。很快，它开始承担更多任务：检查安全漏洞、评估架构一致性、覆盖更多编程语言，从 GitHub、GitLab 的对接一路延伸到 IDE 插件和命令行工具，彻底嵌入开发流程。对于开发者来说，CodeRabbit 不再只是一个“可有可无的工具”，而是逐渐变成了无法割舍的日常伙伴。
与此同时，Gill 也意识到，仅靠开发者的口碑还不够。要想继续攀升，就必须进入企业级市场。他们迅速组建销售团队，聘请有过从 0 到 1、1 到 10 扩张经验的负责人，让 CodeRabbit 能够赢得像 Chegg、Groupon、Mercury 这样的大客户。Gill 坦言，招聘是整个过程中最难的部分——早期依赖通才，后期却需要专才，而高速增长的节奏又迫使他们一边奔跑，一边补齐队伍。
但真正让 CodeRabbit 保持高增速的，是它所站立的市场位置。代码审查是一个横向场景：无论你写的是 iOS 应用、B2B SaaS，还是游戏、内部工具，只要写代码，就绕不开审查。AI 生成代码的浪潮，更是把这个需求放大成刚需。CodeRabbit 的增长，几乎就是顺着这条洪流向前漂移，水势越急，它的速度也越快。
在回顾这段经历时，Gill 说，如果能回到两年前，他只会给自己一个建议——“走得更快”。
04｜组织与人才——增长背后的挑战
快速增长是一种兴奋剂，也是一种负担。CodeRabbit 在两年间从一个开源原型成长为服务上万开发者的公司，速度之快让 Gill 自己都感到意外。可在这背后，最大的瓶颈，不是技术，而是人。
Gill 在采访里坦言：“这些天，我花最多时间的，不是写代码，而是招聘。”
这句话并不是随口一说。Gill 本人是少数仍然坚持写代码的 CEO，他甚至自称是公司的“影子 CTO”。可随着业务的扩张，他不得不把越来越多的精力转移到组织建设上——如果团队跟不上节奏，那么产品和市场的飞速增长反而会被拖慢。
从 0 到 1，CodeRabbit 依靠的是通才型人才。那时需要的是愿意下场、身兼数职、能在混乱中找到出路的人。但当公司进入 1 到 10 的阶段，规则就变了。Gill 很快发现，他需要更专业的销售、市场和工程团队，需要那些在高速增长中有过实战经验的人。于是，一个个“专才”开始被招入：销售负责人 Mike Fox 就是个典型的例子。他曾在多家公司亲手推动过从早期到规模化的跨越，这样的经验对 CodeRabbit 的扩张阶段尤为关键。Gill 提到一个细节来印证他的实力：Open Policy Agent 这样的开源策略引擎，本身技术门槛高、概念抽象、极难推销，但 Mike 当年却能把它卖进市场。Gill 笑着感叹：“连这种东西他都能卖出去，那还有什么是他卖不掉的呢？”
组织上的选择，也延伸到了团队文化。Gill 的第一家公司是彻底的线下团队，第二家公司则完全远程。到了 CodeRabbit，他选择了一个折中的方案：核心团队集中在班加罗尔和湾区，以面对面的高频迭代来保证速度，同时在关键岗位上不拘泥于地点。例如，他们的销售副总裁就常驻波士顿。Gill 的态度很明确：“位置不是首要的，能不能在这种速度下成功，才是关键。”
然而，即使有经验，招聘依旧是赌博。Gill 坦承，他们在前几次创业里犯过不少“用错人”的错误，每次都要付出高昂的学习成本。到了 CodeRabbit，他依旧无法保证百分之百的准确，但至少已经学会在混乱中寻找平衡——既要速度，也要耐心。
在这家公司里，增长不是一条直线，而更像是一场接力。创始团队打下地基，早期员工撑起第一轮增长，然后新的“职业经理人”进来，把公司带向下一个高度。Gill 说，这种迭代虽然痛苦，但也是唯一的出路。
CodeRabbit目前的团队成员。
05｜从创业经验到增长原则
在第三次创业里，Gill 显然比过去更沉稳了。经历过一次成功的出售和一次失败的尝试，他对什么样的机会值得全力以赴，有了更深的理解。CodeRabbit 的快速成长，并不是偶然的灵光一现，而是长期经验沉淀出的判断。
他常提到的第一个原则，是市场的大小。Gill 在 FluxNinja 的教训很深刻：再好的技术，如果市场还没准备好，结果也只能是撞墙。而代码审查完全不同。无论是初创团队还是上市公司，凡是写代码，就一定要过这一关。更何况，AI 的普及让“写代码”的门槛被大幅降低，开发者数量反而在膨胀，这让 CodeRabbit 的市场像是被一夜之间放大了十倍。
第二个原则，是在产品之前先验证信息传递。Gill 说，在 FluxNinja 时，他们花了太多时间打磨产品，但市场却对他们的“卖点”并不买账。到了 CodeRabbit，他选择了反过来做：先用最小的原型和一两句核心信息去测试用户的反应，看看开发者是否真的会停下来，愿意点击、愿意尝试。如果信息传递本身就能打动用户，那么产品只需要兑现这个承诺。
第三个原则，是护城河。Gill 深知，在 AI 领域“薄壳产品”随时会被复制，今天的亮点，明天可能就变成了别人的标配。CodeRabbit 的护城河，来自他们两年前就抓住了“代码审查会成为瓶颈”这个非显而易见的趋势，比别人提前做了投入。等到竞争者开始意识到问题时，他们已经积累了两年的研发和产品迭代，足以甩开后来的追随者。
这三个原则，构成了 CodeRabbit 的底层逻辑：足够大的市场，足够清晰的痛点，足够难追赶的领先优势。它们看似简单，却是在无数创业者起落沉浮之后，才能被归纳出来的。
Gill 说得很直白：“如果能回到 CodeRabbit 创立的那一刻，我只会对自己说一句话——走得更快。”
结语
CodeRabbit 的故事，是一堂生动的“二阶效应”创业课。第一波浪潮是 AI 写代码，它让生产力瞬间释放；而真正被 Gill 抓住的机会，却是浪潮之后的必然后果——代码审查的瓶颈。
从 FluxNinja 的一个内部实验，到开源原型在全球社区引发讨论，再到今天拥有超过 8000 家企业客户、估值 5.5 亿美元的公司，CodeRabbit 走过的路并不算长，但每一步都踩在了关键节点上。它靠开发者自传播起势，用团队共识转化成付费，再通过功能扩展和企业化销售维持住 20% 的月度增长。
Gill 把这段经历归结为三个原则：市场要足够大，痛点要足够清晰，领先要足够难追赶。而这些原则的背后，其实藏着更简单的一句话——不要只盯着眼前的浪潮，要看到浪潮过后必然出现的那条裂缝。
今天，当越来越多的公司把 AI 写代码视为默认工具时，代码审查已经从幕后走到台前，成为开发流程里不可或缺的一层。CodeRabbit 的成功，不只是它自己的胜利，更是整个行业一次集体的提醒：AI 带来的是速度，但真正决定成败的，永远是质量。
下一个“CodeRabbit”，或许正在另一场 AI 浪潮的阴影里，悄悄酝酿。
