輝達也投資！CodeRabbit搭上「Vibe Coding清理員」熱潮，估值衝上5.5億元|數位時代 BusinessNext

「Vibe Coding」風潮帶來了新的挑戰：AI生成的程式碼品質參差不齊，可能充滿了潛在的錯誤與漏洞，使得程式碼審查（Code Review）的重要性無限提升。

在這樣的背景下，新角色「Vibe Coding清理員」誕生了，新創公司CodeRabbit正是這波浪潮中最耀眼的玩家之一。

成立僅兩年，CodeRabbit便宣布完成由Scale Venture Partners領投的6,000萬美元B輪募資，公司估值一舉衝上5.5億美元，而且已經吸引了超過5,000家付費企業客戶，年營收（ARR）更突破1,500萬美元，還正在以每月雙位數的驚人速度持續成長。

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把問題變機會，創辦人第三度創業決定反向收購？

CodeRabbit的故事，始於其共同創辦人暨執行長Harjot Gill，這已經是他的第三家新創。

在2018年，Harjot Gill將第一家公司Netsil成功出售給Nutanix後，他又創辦了新創FluxNinja，協助應用程式處理流量高峰期間可能發生的連鎖故障。不過隨著生成式AI爆發，Harjot Gill有意無意地看了一下工程師的工作內容，發現他們早已開始大量採用GitHub Copilot等AI工具來生成程式碼。

「這是一種不可擋的趨勢，我覺得沒問題，但是必須注意一個細節：誰來審查程式碼？」Harjot Gill接受《TechCrunch》採訪時表示。他預見到，雖然AI提高了寫程式的效率，但產出的程式碼往往充滿錯誤，需要耗費大量人力進行修正與審查。傳統的程式碼審查流程，將難以負荷AI所帶來的大量、品質不一的程式碼。

這個在經營第二家公司時萌生的想法，最終成為CodeRabbit的雛形。Harjot Gill與團隊開發了一個內部專案，利用當時還處於早期的GPT-3.5大型語言模型，來自動化部分審查工作。這個專案開源後，意外地獲得了開發者的熱烈迴響，證明了市場的巨大潛力。

看準此商機，Harjot Gill於2023年初正式成立CodeRabbit，並由新公司收購了FluxNinja，全力投入這個全新的賽道。

不只是抓錯，CodeRabbit的獨到之處在於「深度理解上下文」

在AI開發工具的激烈競爭中，CodeRabbit之所以能脫穎而出，關鍵在於其超越語法錯誤檢查的深度上下文理解能力。市面上許多AI程式助手也提供審查功能，但Harjot Gill認為，專注的解決方案將是最終贏家。

CodeRabbit的獨特之處體現在以下幾個方面：

整合多源數據，提供情境感知回饋：不同於一般工具僅分析單一程式碼片段，CodeRabbit會整合多方資訊來源，包括程式碼的結構圖、歷史提交紀錄（PRs）、設計文件、Jira的票（ticket），甚至是團隊的資安政策，來全面理解每一次變更的意圖與潛在影響。

Harjot Gill解釋：「這使得CodeRabbit能夠發現人類在單次審查中可能忽略的模式，例如一個看似無害的修改卻引入了循環依賴，或某個更新悄悄地繞過了身份驗證邏輯。」

扮演「資深同事」角色，而非冰冷檢查器：CodeRabbit不僅能識別錯誤、安全漏洞與「程式碼壞味道」（code smells），還能像一位經驗豐富的同事一樣，提供具有建設性的修改建議。它能透過與開發者在Git平台上的直接互動，學習團隊的程式風格與偏好，讓建議越來越精準。
無縫整合開發流程：為避免增加開發者的負擔，CodeRabbit深度整合了主流的Git平台（如GitHub、GitLab、Azure DevOps）與IDE（如VS Code），讓AI審查自動嵌入現有的工作流程中，感覺就像團隊中多了一位隨時待命的資深工程師。

據統計，使用CodeRabbit的企業客戶，其程式碼合併速度提高了4倍，在部署前發現的錯誤增加了50%，而花在審查上的時間也減少了50%。知名數位優惠券供應商Groupon甚至將其平均審查到上線的時間，從86小時大幅縮短至39分鐘。

獲輝達青睞，資金將用於拓展企業市場與加速招聘

CodeRabbit強勁的成長表現與清晰的價值主張，吸引了眾多頂級投資機構的目光。此次6,000萬美元的B輪募資由Scale Venture Partners領投，NVIDIA（輝達）的創投部門NVentures以及既有投資者CRV等也參與其中。

NVIDIA的投資尤其值得關注，這家AI硬體巨頭的入股，不僅代表了對CodeRabbit技術實力的認可，也顯示其看好AI驅動的開發者工具生態系，認為這是最大化AI基礎設施潛力的關鍵一環。

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對於新一輪的資金用途，Harjot Gill表示，公司正處於高速成長階段，招聘是當前的首要任務之一。隨著業務從產品導向增長（PLG）模式，擴展到需要更深度服務的企業級銷售，CodeRabbit計劃擴大其企業產品線，包括提供本地部署（self-hosted）的選項，並持續優化其混合式的市場進入策略（go-to-market strategy）。

Gill在訪談中坦言，在AI領域的超高速成長下，最大的挑戰之一就是快速且精準地招聘人才，以跟上市場的巨大需求。

本文授權轉載自創業小聚

資料來源：《TechCrunch》、《BitcoinWorld》、《TECHTIMES》、《YouTube》、《Chargebee》

隨著生成式 AI 與 AI Agent 的快速發展，企業導入 AI 應用，早已不是「要不要」的是非題，而是「如何選對解決方案」的決策題。

以 AI 客服為例，市場上雖然有眾多解決方案，但真正能夠拉開差距的，不是技術本身，而是對產業場景、服務流程與顧客需求的理解，這是決定AI 能否改善營運效率、提升顧客體驗，並創造實際商業價值的關鍵。

深耕客服領域多年的宏華國際，憑藉著長期累積的第一線服務經驗，以及對產業應用場景的深刻洞察，打造出適用多元產業的 AI 客服代理人，透過將客服經驗模組化、場景化，協助企業降低 AI 導入門檻與試錯成本，讓 AI 不只是技術工具，而是真正能快速落地、創造營運效益的虛擬助手。

有溫度的 AI 服務，成為企業競爭力的新關鍵

宏華國際資深技術顧問李宗遠指出，對企業、尤其是服務業而言，客服的價值早已不只是接聽電話或回覆訊息，而是建立顧客信任、優化服務體驗的重要平台。透過客服，企業不僅能維持對外溝通的一致性與完整性，也能延伸服務時間與服務範圍，進而即時掌握顧客需求，有效承接每一次商機。

然而，過去要打造全天候客服，企業往往需要投入大量人力與管理成本。如今，AI大幅降低了建置與維運成本，24 小時服務不再是大企業的專利。透過 AI 客服代理人，即使是資源有限的中小企業，也能在不額外增加人力的前提下，快速建立客服機制，提供更貼心、更有溫度的服務，而這也將成為未來服務業的重要競爭力。

以餐飲業為例，消費者有聚餐需求時，通常會透過網路訂位系統同時向多家餐廳預約，等到接近用餐日時，再做出最終選擇。此時，餐飲業者若能在網路訂位流程中整合 AI 客服代理人，主動提供完整且貼心的一條龍服務，例如：推薦適合餐點、提醒停車資訊、確認特殊飲食需求，甚至提前規劃包廂與慶生活動等，讓顧客到店前就有好的服務體驗，自然有機會打動顧客的心、成為最終選擇。

李宗遠認為，AI 的價值不只是提升效率，更在於協助企業打造更有溫度的服務，這不僅有助於降低臨時取消率、提升訂單轉換率與顧客黏著度，更能建立差異化競爭優勢，讓 AI 從工具真正成為企業夥伴。

AI 客服下一階段，比的不是技術，而是誰更懂服務場景

然而，AI 要打造有溫度的服務，關鍵不在於採用了哪些技術，而是 AI 能否真正理解不同產業的服務場景與顧客需求。為此，宏華將多年來服務不同產業、不同場景所累積的第一線經驗，轉化為開發 AI 客服代理人的重要基礎，讓 AI 不只是回答問題，更能理解企業的服務流程，以及客戶的情緒與潛在需求，提供更貼近人性的互動體驗。

李宗遠認為，宏華 AI 客服代理人可以為企業帶來三項價值。第一項是將原本仰賴人工處理的流程自動化。AI 客服代理人不僅能線上服務客戶，完成訂位、預約、報修等流程，還能自動執行後續作業，例如：生成維修派工單，並通知師傅前往服務。

第二項則是優化顧客體驗。AI 客服代理人以多模態 AI 作為核心，可以進行語音、文字與影像的互動，因此，顧客透過電話、LINE、社群平台、網站或實體門市等留下的互動記錄，都能整合至同一平台，避免在服務過程中產生斷點。

第三項是延長服務時間與擴大服務範圍，承接更多商機。AI 客服代理人支援國語、台語、英語 24 小時應答，無論顧客在任何時間、透過何種管道聯絡，甚至使用外語，都能獲得即時回覆。

十多年客服經驗，如何成為宏華 AI 的護城河？

當 AI 客服的技術能力逐漸成熟，真正難以複製的，不是模型，而是背後累積的服務經驗，而這正是宏華最大的競爭力。

宏華國際新事業處協理曾世忠指出，宏華國際深耕客服領域超過十年，累積全台數一數二的服務量能與顧客互動經驗。從客服、門市到到府服務，這些第一線服務經驗，不僅讓團隊更理解真實客服情境，也更熟悉不同產業的服務流程與需求，成為 AI 客服代理人得以持續優化的關鍵。

這些第一線經驗讓宏華非常清楚顧客互動過程中的各種變數，包括臨時修改需求、跳躍式提問、說話帶有情緒等。曾世忠表示，真實世界的客服互動很少按照既定腳本進行，許多AI在面對顧客突然改變想法或偏離原本的對話流程時，容易陷入重複問答或無法理解語意的困境，進而影響使用體驗。
也正因此，宏華訓練的不只是 AI 的智商（知識理解、順暢對話），更重視服務情商（情緖分析），讓 AI 能理解對話情境、顧客情緒與需求變化，可以「秒問秒答、邊聽邊想」，而非只是依照固定腳本機械式回應。

除了理解真實客服互動情境外，長期服務不同產業客戶的經驗，也讓宏華更了解各產業面臨的服務情境與需求差異，並將這些產業 Know-how 模組化，發展出餐飲、技術服務、專業服務等產品包，企業只要完成需求完成設定，便能快速導入，大幅降低建置時間與試錯成本。

「AI Agent 的價值不只是協助企業服務客戶，更將成為企業營運的重要基礎設施。」曾世忠認為，未來，AI Agent 除了協助企業回應外部客戶需求，也將進一步應用於員工服務、人資諮詢等內部場景，成為串聯企業內外部溝通的重要角色。而宏華國際也將持續投入相關技術發展，協助企業在 AI 時代建立更穩定、更具韌性的營運能力。