ローカル実行のAIコードレビューオープンソースオープンソース
ZeroPing
完全にローカルモデル上で動き、マシンの外に何も出さないオープンソースのAIコードレビューです。
成果
完全オフライン、データ流出ゼロ
課題
自動コードレビューの恩恵が最も大きいチームは、契約上ソースコードをクラウドAPIに送れないチームであることが少なくありません。
作ったもの
FastAPIサービスの背後でOllamaを通じてローカル推論を実行するので、レビューはコードと同じマシンで行われ、ネットワークがまったくなくても動きます。
結果
クラウドツールと同じ形の、指摘ごとに構造化されたレビューが得られ、ソースコードがマシンを出る経路は存在しません。
仕組み
- 01
差分がローカルのFastAPIサービスに送られます。レビューのロジックはそこにあります。
- 02
推論は同じマシン上のモデルに対してOllama経由で走るので、そもそも外向きのリクエストが発生しません。
- 03
指摘は文章の段落ではなく、箇所と修正案を伴って問題ごとに構造化されて返ります。
AIの層
読む役はローカルモデルで、リポジトリ単位ではなくファイル単位で指示します。コンテキストウィンドウが実際に見たものについて正直であり続けるためです。
エンジニアリングの層
FastAPIサービス、Next.jsクライアント、そして経路上のどこにもネットワーク依存がないこと。制約そのものが製品です。
主要な技術判断
ローカル推論は選択肢ではなく要件です。
これを必要とするチームにとって、ソースコードを第三者のAPIに送るかどうかは設定で選ぶ好みではありません。契約が禁じている事柄であり、だからオフラインだけが成立する設計になります。
使用技術
OllamaLocal LLMFastAPINext.js