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Tarik Moussa daf89ff8b9 ci-ai: KI-Schicht für die Gitea-CI (PR-Review, Security-Erklärung, CI-Failure-Analyse)

Provider-agnostische LLM-Anbindung (Anthropic jetzt, Jetson/Ollama später per
Env-Var umschaltbar). Stdlib-only Skripte + Beispiel-Workflows. GitLab-Duo-Parität
für self-hosted Gitea + act_runner.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

2026-06-09 15:38:53 +02:00

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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

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
workflows/       Beispiel-Workflows zum Kopieren in Ziel-Repos

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

In ein Repo einbauen

Beispiel aus workflows/ nach .gitea/workflows/ im Ziel-Repo kopieren.
Im Repo (oder org-weit) die Actions-Unit aktivieren.
Actions-Secret ANTHROPIC_API_KEY setzen. Kommentiert wird per Auto-Token (${{ github.token }}); reichen dessen Rechte nicht, ein GITEA_BOT_TOKEN (PAT mit write:issue) als Secret hinterlegen.
Für „hart blockieren": in der Branch-Protection den Security-Check als required markieren.

Umstieg auf den Jetson (später)

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

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.

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