完全ローカル AI コードレビュー (2/3) 実装編：Gitea Actions × Ollama で踏む 7 つの罠
Zenn / 4/29/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- Gitea ActionsでCIとして動かし、OllamaのローカルLLMにコードレビューを依頼する構成の「実装編（2/3）」として、具体的に7つの罠（つまずきどころ）を列挙している
- ローカルAIをCIに組み込む際に起きやすい、実行環境・権限・ワークフロー設計上の見落としが品質や安定性に直結する点を強調している
- 生成結果の扱い（出力形式、取り回し、失敗時の挙動など）を設計しないと、レビューが使い物にならない/パイプラインが壊れるリスクがあると説明している
- 本記事は「完全ローカル」で閉じるための実装上の配慮（外部API非依存、ローカル実行前提）を前提に、運用時のハマりどころを開発者視点で整理している
本記事は 3 部作の 第 2 回（実装編） です。第 1 回の設計編はこちら。
https://zenn.dev/motowo/articles/local-ai-code-review-design
!
Part1 未読の方へ: 連載 1/3 の設計編で、Gitea・Ollama・act_runner・仲介スクリプトの 4 役割分担、bot → PAT → Secret → Runner → workflow の 5 階層スコープ設計、Ingress / Egress を分離した信頼境界を扱いました。本記事はこの設計を手元の macOS 上に実装します。未読でも動作は再現できます...
Continue reading this article on the original site.
Read original →
