我的家庭实验室AI开发平台

# 我的家庭实验室 AI 开发平台 来源：https://rsgm.dev/post/ai-dev-platform/ 我搭建了 OpenCode Web UI，并集成了 Git 访问，让家庭实验室的管理变得更轻松。OpenCode 将代码推送到 Git，我审核并合并 PR，GitOps 完成部署。最棒的是，OpenCode 以服务器形式运行，提供持久化的编码会话，且可跨设备同步。 我很快会分享我的家庭实验室 setup。大约有十几个 Docker Compose 堆栈，用于管理各项服务。我最近把它们迁移到了 Arcane，以便通过 GitOps 进行管理和部署。下一步自然就是利用 AI 工具来帮助维护这些服务。 第一个想到的用途是用 AI 辅助处理容器更新。以前，我会花时间逐一查看每个服务的发布说明，检查有无破坏性变更，执行更新，再手动检查每个服务是否正常。这通常要花上几个小时。现在，我只需几分钟就能读完发布说明的摘要，让版本升级更轻松、更安全。此外，我还用 AI 为大多数容器添加了健康检查，从而更快发现潜在问题。 ## OpenCode 我以前主要用 Claude Code，但最近 AI 提供商通过 token 限制大幅压榨用户价值，所以我趁机寻找其他选择。我想要一个与供应商无关、并且得到主流插件支持的工具。最终我选定了 OpenCode（https://opencode.ai/）。可能还有其他不错的编码环境，但在试过的几个中，这是我最喜欢的。 后来我发现它自带内置 Web 服务器和 Web UI（https://opencode.ai/docs/web/），这给了我一个启发。 ## AI 开发平台 OpenCode 平台 我在 Truenas 主机上搭建了一个简单的虚拟机，安装了基础开发工具，并将 OpenCode Web 服务器作为 systemd 服务运行。这是一个扎实的环境，内置终端、文件浏览器、Git diff，还支持 Git worktree，可同时管理多个编码会话。而且，OpenCode 在移动端 Web UI 中的问答弹窗是我见过最棒的。 我给 OpenCode 在我自己的 Git 服务器上分配了一个独立用户，并配置了专用 SSH 密钥。它可以克隆项目和推送分支，但不能直接推送到部署分支。 我的工作流程将 AI 限制在 PR 审核环节。OpenCode 编写更改，我则通过 PR 自行合并。这样既精巧又关键：确保未审核的代码不会被部署。 那个虚拟机可以访问互联网和我的 Git 服务器，但无法访问我的实际服务。由于波及范围很小，我可以放心地让 OpenCode 在需要安装构建工具或测试依赖时拥有虚拟机的 root 权限。 我认为这个方案可以扩展为生产级开发者平台：为开发者提供预装工具、访问护栏和审计日志的临时容器。但对我来说，它已经达到了我的需求，而且组件数量适中。 ## 工作流程 AI PR 2 我的基本工作流程如下： 1. 在 OpenCode 中规划一个功能或改进（规范、实现计划、自我审查） 2. 如果可能，测试或验证更改 3. 根据不喜欢的地方与 OpenCode 迭代调整 4. OpenCode 将更改推送到功能分支 5. 我为此分支创建一个 PR 6. 满意后合并 PR 7. 后续由 GitOps 接棒 —— Docker 服务变更由 Arcane 处理，Home Assistant 配置变更由 GitOps 插件处理，博客变更由 Cloudflare Pages Worker 处理 我将服务从 Truenas 迁移到了 Arcane GitOps 项目。这主要是为了让之前运行在 Truenas 上的所有 Docker Compose 堆栈拥有 Git 备份存储。令人惊喜的是，这与引入 OpenCode 配合得非常好。例如，从手机就能更新所有容器的网络配置，使管理这样的技术堆栈变得容易得多。以前需要花数小时逐个排查所有 Compose 堆栈的网络连接。现在只需让 OpenCode 针对代码库设定目标，检查最终生成的 PR 更改，然后合并即可。 目前主要缺失的是 CI 反馈环节。在 GitHub 上，我喜欢将编码代理指向 Actions 日志，使其能诊断失败的测试、lint 错误、堆栈跟踪以及 IaC 计划变更。这有助于在单元测试覆盖不到的变更中维持快速的反馈循环。 Forgejo 让这一点更难实现。Forgejo Actions 未通过公共 API 公开作业日志。虽然有未公开的 API，但我不想基于它们进行构建。 这套方案让我能够从任何设备对家庭基础设施进行更改，同时不把直接访问权交给 AI，AI 无法触及正在改变的服务。我可以在电脑上启动更改，在手机上审核 PR，然后让 GitOps 处理部署。 AI PR 3