バグを潰せ。
マージの前に。

GitHub上の2〜10名のチーム、ソロ開発者、コードを書く創業者向けです。PRを出し続け、チームメイトを待たずに一貫したレビューを受けたいなら、Scoutが合います。

GitLabとBitbucketは未対応で、GitHubのみです。レビューツール自体のSOC 2対応が必要なら、まだ対応していません。AIにコードを書かせたいのであれば、別の製品です。

各レビューには次が含まれます：変更の要約、良い点、改善点（あなたの基準に沿った具体的で実行可能な指摘）、エッジケースやトレードオフについて著者への質問、人間のレビュアー向けのブリーフ（同僚がどこに注目すべきか）。

standards.mdにデータ契約がある場合、Scoutは各PRでコンプライアンスを確認し、Firestoreのパス、フィールド、読み書きパターンに触れた場合にフラグを立てます。

いいえ。レビュー時にPRの差分のみLLM APIに送ります。コードの保存・ログ・学習利用は行いません。既定でデータは保持しません。

はい。各レビューでログ内のPIIをスクリーンし、コンプライアンスと顧客データの安全を助けます。

v7です。社内14リポジトリで稼働中です。私たちのチームのPRはすべて最初にScout Reviewを通します。公開前に自分たちのために作りました。

1つのpull requestが1レビューです。同じPRの再実行（修正後のプッシュなど）は無制限で、プランの枠に含みません。

ClaudeはPRあたり約15ドル。Scout Reviewは月15ドルで100 PR。standards.mdとデータ契約も確認します。汎用AIレビューではなく、あなたのルールに合わせています。

ScoutがSTANDARDS.MDを一緒に作成します。新しいチームメイトに説明するように、命名規則、アーキテクチャ、レビューで必ず指摘することを話してください。その会話がレビュー規約になります。ガードレールと基準が固まり、すべてのコミットでScoutが伴走します。

既定ではコミット時です。オープンなPRへのすべてのプッシュで自動的にレビューが走ります。

OAuthで認可したリポジトリです。Scout Reviewインスタンスあたり1アカウントまたは1組織ですが、その中のリポジトリ数に制限はありません。

いいえ。1人がセットアップすれば、そのリポジトリにプッシュする人は自動レビューを受けられます。席単位の設定は不要です。

Scoutは自動で再実行します。2回目のレビューは新しい差分と前回のレビューを読み、指摘した不具合を修正したか判断できます。反復してもScoutが追従します。

通常約2分ですが、差分のサイズによります。大きなレビューは並列処理します。最適な結果のため差分は2,000行未満を推奨します。極端に大きい差分（1万行超）では一部が切り捨てられる場合がありますが、レビューは依然として有用です。