Tarik Moussa
daf89ff8b9
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>
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1.6 KiB
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# Feature C — KI-Analyse fehlgeschlagener CI-Jobs.
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# KEIN eigenständiger Workflow, sondern ein MUSTER: diesen if:failure()-Job ans
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# Ende eines echten Build/Test-Workflows hängen (needs: auf die CI-Jobs setzen).
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# Er nimmt das geteilte Job-Log und lässt die KI die Ursache erklären.
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# Beispiel-Einbettung in einen vorhandenen Workflow:
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# jobs:
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# build:
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# runs-on: eulernest
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# container: ghcr.io/catthehacker/ubuntu:act-latest
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# steps:
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# - uses: actions/checkout@v4
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# - name: Build
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# run: |
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# set -o pipefail
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# make 2>&1 | tee /tmp/ci.log # <-- Log mitschneiden
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# explain-on-failure:
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# needs: [build]
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# if: failure()
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# runs-on: eulernest
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# container: python:3.12-slim
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# steps:
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# - name: Tooling
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# run: apt-get update -qq && apt-get install -y -qq --no-install-recommends git ca-certificates
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# - name: KI-Analyse
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# env:
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# AI_PROVIDER: anthropic
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# AI_MODEL: claude-3-5-haiku-latest
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# ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
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# GITEA_TOKEN: ${{ github.token }}
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# GITEA_API: https://git.eulernest.eu/api/v1
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# run: |
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# git clone --depth 1 https://git.eulernest.eu/user2595/ci-ai.git /opt/ci-ai
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# python /opt/ci-ai/scripts/ai_explain.py ci-failure /tmp/ci.log
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#
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# Hinweis: /tmp wird zwischen Jobs NICHT automatisch geteilt. Für echtes Cross-
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# Job-Log-Sharing das Log als actions/upload-artifact hochladen und im Folge-Job
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# wieder herunterladen — ODER (einfacher) den explain-Schritt als if:failure()
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# direkt in DENSELBEN Job hängen, wie in security.example.yml gezeigt.
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