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Deploy Docusaurus Site / deploy (push) Successful in 34s

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Fix: Codex 愛称の注釈追加

2026-03-02 03:10:05 +00:00

8.7 KiB

Raw Blame History

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2	Issue 立てるだけで AI がコードレビュー＆修正してくれる仕組みを作った	ローカルGiteaにWebhookブリッジを噛ませて、Issue/PRをトリガーにAIエージェントが自動でコードレビュー・修正・pushまでやってくれる環境を構築した話。	false	null	./banner.png

Issue 立てるだけで AI がコードレビュー＆修正してくれる仕組みを作った

きっかけ

GitHub だと Copilot や GitHub Actions を使って、PR にレビューコメントつけたり自動テスト回したりできるよね。Devin みたいに Issue を投げたら勝手にコード書いてくれるサービスもある。

でもうちの開発環境は ローカルの Gitea。GitHub のエコシステムはそのままじゃ使えない。

「じゃあ同じことをローカルで再現すればいいじゃん」ということで、Gitea の Webhook と OpenClaw の AI エージェントを繋げて、Issue 立てたら AI が勝手にレビューして修正して push してくれる 仕組みを作った。

何ができるようになったか

こんな感じの開発フローが回ってる：

Gitea で Issue を立てる（「この関数のエラーハンドリングがザルだから直して」とか）
Webhook が飛んで、AI エージェント（GPT-5.3-codex）が起動
リポジトリをクローンして、Issue の内容に沿ってコードレビュー
修正ブランチを切って、コード修正、push
Issue にコメントで結果報告（ブランチ名、何を直したか、マージ手順）

PR が来た時も同じようにレビューが走る。人間がやるのは Issue を書くことと、最後にマージするかどうか判断するだけ。

全体の構成

Gitea (Issue/PR作成)
  │
  │ Webhook (POST /webhook/gitea)
  ▼
gitea-webhook-bridge (Python, port 9876)
  │
  │ openclaw agent --agent codex
  ▼
OpenClaw Codex エージェント (GPT-5.3-codex)
  │
  │ code-review-loop スキル
  ▼
レビュー → 修正 → push → Issue にコメント

登場人物は3つだけ：

Gitea — セルフホストの Git サーバー
Webhook Bridge — Gitea のイベントを受けて AI を起動する Python スクリプト
OpenClaw + Codex エージェント — 実際にコードを読んで直す AI

Webhook Bridge の中身

ブリッジ自体はシンプルな Python の HTTP サーバー。Gitea からの Webhook を受けて、OpenClaw の codex エージェントにタスクを投げるだけ。

class WebhookHandler(BaseHTTPRequestHandler):
    def do_POST(self):
        if self.path == "/webhook/gitea":
            return self.handle_gitea_webhook()

    def handle_gitea_webhook(self):
        # 1. 署名検証
        # 2. イベント種別チェック (issues / pull_request / issue_comment)
        # 3. タスク文を組み立て
        # 4. openclaw agent を非同期で起動
        # 5. すぐに 200 OK を返す

対応しているイベント

イベント	アクション	やること
Issue 作成	`opened`	コードレビュー＆修正
Issue コメント	`created`	コメントの依頼に対応
PR 作成/更新	`opened` / `reopened` / `synchronize`	PR レビュー

Issue へのコメントも拾えるようにしてるから、「ここもう少し直して」みたいな追加指示もそのまま通る。

ボットのコメントは無視する

これ忘れると無限ループになる。AI がコメント → Webhook 発火 → AI がまたコメント → ...

{
  "bot_user": "koide",
  "ignore_comment_users": ["koide"]
}

AI エージェントが使う Gitea アカウント名を ignore_comment_users に入れておけば OK。

Gitea 側の設定

Webhook の登録

リポジトリの Settings → Webhooks → Add Webhook:

URL: http://<bridge-host>:9876/webhook/gitea
Content Type: application/json
Secret: bridge 側の .env と一致させる
Trigger: Issues / Pull Request にチェック

プライベート IP への Webhook を許可する

デフォルトだと Gitea はプライベート IP への Webhook をブロックする。ローカル環境では app.ini に以下を追加：

[webhook]
ALLOWED_HOST_LIST = private

これを忘れると Webhook が一切飛ばないから、最初にやっておくこと。

systemd で常駐させる

[Unit]
Description=Gitea Webhook Bridge for OpenClaw
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=swallow
WorkingDirectory=/home/swallow/gitea-webhook-bridge
EnvironmentFile=/home/swallow/gitea-webhook-bridge/.env
ExecStart=/usr/bin/python3 bridge.py
Restart=always
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target

sudo systemctl enable --now gitea-webhook-bridge

Restart=always にしてるから、万が一落ちても勝手に復帰する。

ハマったところ

Webhook Bridge の実装

正直、ブリッジ自体も vibe コーディングで AI に作ってもらった。「Gitea の Webhook 受けて OpenClaw のエージェント起動するブリッジ書いて」って投げたらだいたい動くものが出てきた。

ただ、いくつかハマりポイントはあった：

1. EOF で Webhook が失敗する

do_POST 内で例外が出た時に HTTP レスポンスを返さないと、Gitea 側から見ると EOF エラーになる。try/except で囲んで、例外時も必ず 500 を返すようにする。

def do_POST(self):
    try:
        # 処理
    except Exception as e:
        self.send_response(500)
        self.end_headers()

2. PR イベントが無視される

最初 Issue だけ対応して満足してたら、PR のレビューが走らなくて「あれ？」ってなった。pull_request イベントも明示的に受理する必要がある。

3. 署名検証

ローカルネットワークだからいいかと思って最初は省略してたけど、Webhook URL を知ってるだけで叩けちゃう状態はさすがにまずいので追加した。HMAC-SHA256 で検証してる。

AI エージェントの動き

OpenClaw の Codex エージェントが実際にやってくれることは：

:::note うちでは Codex エージェントを「小出君」と呼んでる。Codex → コデ → 小出（こいで）という愛称。個人名じゃないよ。 :::

リポジトリを clone
Issue/PR の内容を読んで問題を把握
コードを読んでレビュー
修正が必要ならブランチを切ってコード修正
push して Issue にコメント

コメントには毎回こういう情報を含めてくれる：

何を修正したか
ブランチの切替手順（git fetch && git switch fix/issue-123-xxx）
検証コマンド
main へのマージ手順

Git に不慣れでも、コメントをコピペすれば OK な状態になってるのが地味にありがたい。

実際の使用感

普段の開発では、ちょっとした修正や改善は Issue を立てるだけで回ってる。人間がやるのは：

Issue を書く（日本語で OK）
修正結果を確認する
マージするかどうか判断する

体感として、コードレビュー＋修正の作業時間が 8 割くらい減った。特に「このへん直して」みたいなざっくりした指示でもちゃんとコード読んで対応してくれるのがいい。

もちろん的外れなこともあるけど、その時は Issue にコメントで「そうじゃなくてこうして」って返せばまた対応してくれる。

今後やりたいこと

ai-review ラベルが付いた Issue だけ処理する（全 Issue に反応するのは過剰）
レビュー結果の品質スコアリング
失敗時の自動リトライと通知

まとめ

GitHub の Copilot や Devin みたいな「AI が開発を手伝ってくれる」体験を、ローカルの Gitea 環境でも再現できた。仕組み自体はシンプルで、Webhook Bridge の Python スクリプト 1 本と、OpenClaw のエージェント設定だけ。

ローカル AI 開発に興味がある人は、まず Issue → AI レビューの一本道から始めてみるといいと思う。それだけでも十分便利。

参考リンク

この記事は2026年3月時点の情報です。

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