私のホームラボAI開発プラットフォーム

著者は、OpenCodeを活用してホームラボにAI開発プラットフォームを構築した経験を共有しています。OpenCodeはベンダーに依存しないコーディングエージェントで、永続的なコーディングセッションをデバイス間で同期でき、内蔵のWebサーバーとインターフェースが著者に専用プラットフォームの構築を思いつかせました。

著者はTrueNASホスト上にシンプルな仮想マシンをセットアップし、基本的な開発ツールをインストールし、OpenCode Webサーバーをsystemdユニットとして実行しました。この環境は、ターミナル、ファイルブラウザ、Git差分、さらには複数のコーディングセッションを同時に管理するためのGit worktreeサポートを提供します。OpenCodeのモバイルWeb UIにおける質問/回答ポップアップの体験も著者に好印象を与えました。

セキュリティのため、著者はGitサーバー上にOpenCode用の専用ユーザーとSSHキーを作成しました。OpenCodeはプロジェクトのクローンとブランチのプッシュが可能ですが、デプロイブランチへの直接プッシュはできません。AIによる変更はすべてプルリクエストで提出され、著者がレビューしてマージした後、GitOpsがデプロイを完了します。これにより、AIの利便性を保ちつつ、コードが人間の審査を通過することが保証されます。仮想マシンはインターネットとGitサーバーへのアクセス権を持ちますが、実際のサービスにはアクセスできないため、著者はビルドツールやテスト依存関係のインストールが必要な場合、安心してOpenCodeにルート権限を付与しています。

著者のワークフローは次のとおりです。OpenCodeで機能や改善を計画（仕様、実装計画、自己レビューを作成）、可能であれば変更をテスト・検証、気に入らない点をOpenCodeと反復して改善、OpenCodeが機能ブランチに変更をプッシュ、そのブランチのPRを作成、満足したらPRをマージ、その後GitOpsがデプロイを引き継ぎます。DockerサービスにはArcane、Home Assistant設定にはGitOpsプラグイン、ブログにはCloudflare Pages Workerを使用しています。

著者はまた、時間の経過とともに実現した最適化についても共有しています。以前は各サービスのリリースノートや破壊的変更を確認するのに数時間かかっていましたが、現在はAIが要約した内容を数分で読むだけで、より安全にバージョンアップグレードを行えます。さらに、AIはほとんどのコンテナにヘルスチェックを追加するのにも役立ち、問題の発見を迅速化しています。

不足している主な部分はCIフィードバックです。GitHubでは、コーディングエージェントをActionsログに向けて、失敗したテスト、リンターエラー、スタックトレース、IaC計画の変更を診断するのが好みでした。しかし、Forgejo Actionsは公開APIを通じてジョブログを公開していないため、この部分は困難です。それでも、現在のセットアップにより、著者はどのデバイスからでも家庭インフラの変更を行え、AIを変更対象のサービスに直接さらすことなく、コンピュータで変更を開始し、スマートフォンでPRをレビューし、GitOpsにデプロイを任せることができます。