# ci-ai — KI-Schicht für die Gitea-CI

Self-hosted Äquivalent zu **GitLab Duo** für Gitea + act_runner: automatische
PR-Reviews, PR-Summaries, KI-erklärte Security-Funde und CI-Failure-Analyse.
Läuft über den vorhandenen `gitea-runner` auf dem Pi.

## Bausteine

| Feature | Skript | Trigger |
|---|---|---|
| A — PR-Review + Summary | `scripts/ai_review.py` | `pull_request` |
| B — Security-Scan + KI-Erklärung (hart blockierend) | `security.yml` + `scripts/ai_explain.py` | `pull_request`, `push` |
| C — CI-Failure-Analyse | `if:failure()`-Job + `scripts/ai_explain.py` | Job-Fehler |
| D — Test-Generierung (Vorschlag) | `scripts/ai_tests.py` | Kommentar `/gen-tests` (PR) |
| E — Issue-/PR-Zusammenfassung | `scripts/ai_summary.py` | Kommentar `/summarize` |

**Slash-Commands** (D + E): in einem Issue/PR `/gen-tests` bzw. `/summarize` kommentieren
→ der `commands`-Job (siehe `caller.example.yml`) postet das Ergebnis als Kommentar.

`scripts/llm.py` ist die **provider-agnostische** LLM-Schicht — heute Claude
(Anthropic), später der lokale Jetson (Ollama), umschaltbar per Env-Var.

## Aufbau

```
scripts/
  llm.py         Provider-Abstraktion (anthropic | ollama), stdlib-only
  gitea_api.py   PR-Diff holen + idempotente Marker-Kommentare
  context.py     Gitea-Actions-Event-Kontext (GITHUB_*-Vars)
  ai_review.py   Feature A
  ai_explain.py  Features B & C
  ai_tests.py    Feature D (/gen-tests)
  ai_summary.py  Feature E (/summarize)
.gitea/workflows/
  reusable-security.yml    on: workflow_call — zentraler Security-Scan
  reusable-ai-review.yml   on: workflow_call — zentraler PR-Review
  reusable-commands.yml    on: workflow_call — Slash-Commands (/gen-tests, /summarize)
workflows/
  caller.example.yml       der EINE 12-Zeiler fürs Ziel-Repo (empfohlen)
  *.example.yml            standalone-Workflows (Alternative: kopieren)
```

Keine Abhängigkeiten — reine Python-Standardbibliothek, kein `pip install`.

## In ein Repo einbauen

### Empfohlen: globaler Aufruf (reusable workflow)

Nur **eine** Datei ins Ziel-Repo: `workflows/caller.example.yml` →
`.gitea/workflows/ci-ai.yml`. Sie ruft die zentrale Logik aus diesem Repo auf
(`uses: user2595/ci-ai/.gitea/workflows/reusable-*.yml@main` + `secrets: inherit`).
Logik-Updates passieren **einmal hier**, alle Repos ziehen automatisch nach.

Einmalig zentral einzurichten:

1. Runner **instanzweit** registrieren (Admin → Actions → Runners), Label `eulernest`
   — sonst haben Repos außerhalb der org keinen Runner.
2. **Anonymen Clone für public Repos** erlauben (`REQUIRE_SIGNIN_VIEW=false`) — der Job
   klont `ci-ai` für die Skripte.
3. `ANTHROPIC_API_KEY` als **Org-/Instanz-Actions-Secret** (KI-Schritte; ohne ihn laufen
   die Scans normal, die KI-Teile überspringen sich sauber).
4. Für „hart blockieren": `security`-Check in der Branch-Protection als *required*.

### Alternative: standalone (kopieren)

`workflows/ai-review.example.yml` + `workflows/security.example.yml` direkt nach
`.gitea/workflows/` kopieren. Enthält die volle Logik (klont die Skripte selbst) —
mehr Copy-Paste, aber unabhängig von reusable-workflow-Support.

## Umstieg auf den Jetson (später)

Sobald das lokale Ollama auf dem Jetson läuft — nur die Workflow-Env ändern,
**kein Code-Change**:

```yaml
AI_PROVIDER: ollama
AI_MODEL:    qwen-light
AI_BASE_URL: http://192.168.178.20:11434/v1
JETSON_API_KEY: ${{ secrets.JETSON_API_KEY }}
```

## Konfiguration (Env-Vars)

| Var | Default | Zweck |
|---|---|---|
| `AI_PROVIDER` | `anthropic` | `anthropic` oder `ollama` |
| `AI_MODEL` | `claude-3-5-haiku-latest` / `qwen-light` | Modell |
| `ANTHROPIC_API_KEY` | — | Pflicht bei provider=anthropic |
| `AI_BASE_URL` | `http://192.168.178.20:11434/v1` | Ollama-Endpoint |
| `JETSON_API_KEY` | — | Bearer für Ollama (optional) |
| `GITEA_API` | `https://git.eulernest.eu/api/v1` | Gitea-API-Basis |
| `GITEA_TOKEN` / `GITEA_BOT_TOKEN` | — | Token fürs Kommentieren |

## Constraints

- Runner hat **capacity 1** → Jobs laufen seriell.
- Docker-Executor abgesichert (kein privileged, keine Host-Mounts) → Trivy
  `fs`/`config` + Gitleaks laufen; Scans *laufender* Container nicht (unnötig).
- Kosten (Anthropic, Haiku-Klasse, gedeckelter Diff): Bruchteile eines Cent/PR.