自前のForgejoサーバーを捨て、GitHubとClaude Codeのスマホ運用へ移行する流れを表した図

自前Gitサーバー(Forgejo)でAIエージェント基盤を作って、3日で捨てた話

AIエージェントに開発を任せる仕組みを「どこまで自前で持つか」で悩んでいる人向けの記録です。結論から言うと、私はローカルForgejoでの完全自前運用を一度組み上げ、そして捨てました。捨てて初めて分かった「管理を手放す価値」と、その先で出会ったスマホ運用のパラダイムシフトまでを、時系列で残します。 これは「やってみてうまくいった成功談」ではなく、「作り込んで撤退した正直な記録」です。3日かけて組んだものを3日で捨てたので、その判断に至るまでの過程と、そこで得た教訓を共有します。 きっかけは、以前作った agent runner だった そもそもの出発点は、以前作った GitHub IssueからCodexを動かすagent runner でした。 GitHub Issueをキューにして、VPS上のrunnerがそれを定期的に拾い、Codex CLIを非対話で実行してPRまで作る。ターミナルに張り付かなくても、スマホからIssueを投げれば作業が進む。ここまでは確かに動いていて、私の開発体験は一度大きく変わりました。 ただ、AIエージェントを使い込むほど、人は欲が出てきます。「この仕組み、もっと自分の手元に寄せられないか」と。そこから今回の迷走が始まりました。 GitHubのIssueが使いづらくて、自分で作り始めた そもそもの発端は、もっと素朴な不満でした。GitHubのIssueが、どうにも使いづらかったのです。 動作がなんとなくもっさりするし、リポジトリが増えてくると「これはどのリポジトリのIssueだったか」が分かりにくい。実際、別のリポジトリにIssueを書き間違える、というミスが何度も起きていました。 それで、こう思ったのです。「Issueくらいなら、自分で作ってローカルサーバーに立てておけばいいのでは」と。さっそく、AIエージェントの力を借りて、Issue管理の仕組みをさくっと自作しました。 ところが、作っているうちにスコープがどんどん膨らんでいきます。Issueがあるなら、プルリクエストも要るのではないか。PRがあるなら、差分を確認する仕組みも要るのではないか。AIエージェントがIssueを読み込むところまではいいとして、その後のPRやレビューのやり取りは、いったいどう作ればいいのか。 考えているうちに、はたと気づきました。これは結局、GitHubそのものを作ろうとしているのではないか、と。 であれば、答えは単純です。同じものがOSSにあるなら、それを使えばいい。そこでOSSの Forgejo を採用しました。ForgejoはGiteaから派生した、セルフホスト前提のGitフォージです。GitHubに近いIssue・PR・Webhookの機能が一通りそろっています。 根っこには、外部サービスへの依存を切りたい、全部を手元に置きたい、という気持ちもありました。実行時間の枠や無料プランの制約、コードやIssueを外部に預けることへのうっすらとした抵抗。そして正直に言えば、「この仕組みを一から自分で組んでみたい」という技術的な好奇心も、大きな燃料だったと思います。 そこでローカルにサーバーを立て、Forgejoをインストールしました。ただ、立てて動かすまでにも、地味な手間が少しずつ積み重なります。APIトークンや権限まわりの設定、サーバーとして動かし続けるための構築と運用。意外なことにWebhook連携そのものは素直に動いたのですが、「GitHubなら最初から用意されていたもの」を一つずつ自分で揃え直している感覚は、この時点ですでにありました。 「これでGit基盤も含めて、開発のループが全部自分の管理下に入る」——そう思っていました。 ClaudeとCodexで「3往復の自動レビュー」を組んだ Forgejoを土台に、私は前回のrunnerをさらに進化させた「エージェントランナーv2」を組みました。 流れはこうです。 ForgejoにIssueを書く そのタイミングでWebhookが発火し、処理が起動する Claude CodeがIssueを読み取る そのままClaude Codeが実装まで進める その実装を内部でCodexにレビューさせる このレビューのやり取りを最大3回まで自動で往復させる 完成したらIssue/PRにコメントで結果を返す ポイントは、AI同士が互いをレビューし合う閉ループを自動で回す構造にしたことです。Claudeが実装し、Codexがレビューし、また直す。前回の記事で AIエージェント自身がテストを実行して直す閉ループ の話を書きましたが、それを「実装者AI」と「レビュアーAI」の二者間にまで広げた形になります。 Issue → PR → レビュー往復 → コメントに記録を残しつつ手元に戻る。図にすると一本の気持ちのいいパイプラインで、組んでいる間はかなり楽しかったです。 つまずいたのは「どのサーバーに置くか」だった ところが、組み上げた直後から現実的な問題が頭をもたげてきました。「これ、結局どのサーバーで動かし続けるのか」という問題です。 最初はローカルのマシンに置きました。しかしローカルに置いたままでは、外出先など別のネットワークからは叩けません。そこで VPN でつなぐことを考え、Tailscale を試しました。手元のマシン同士を VPN 網で直接つないでしまえば、外からでも安全にアクセスできます。 ただ、普段使いの Mac のバックグラウンドで VPN クライアントが常駐し続けるのが、どうも好きになれませんでした。ならばと、VPS 側に Tailscale を入れて、運用一式を VPN ネットワークの中に閉じ込めてしまえば安全ではないか——と考えて構成してみました。 しかし実際にやってみると、これがなかなか雑で、手間のかかる構成でした。管理する箇所もトラブルの種も、明らかに増えていきそうです。結局、この VPN 構成は廃止しました。 ...

公開: 2026年6月1日 · Toshihiko Arai
多窓ターミナルの旧世界からGitHub IssueキューとVPS上のagent runnerへ世界線が切り替わるイメージ

GitHub IssueからCodexを動かすagent runnerを作ったら世界線が変わった

この記事で伝えたいこと Codex などの AI コーディングエージェントを使うと、コードを書く時間そのものは短くなる。一方で、実際に使い込むほど「エージェントへ指示を出す」「結果を確認する」「失敗したら再実行する」「別の作業をもう一つ投げる」といった運用に時間を取られるようになった。 気がつくと PC の前に張り付き、ターミナルを 4 窓から 8 窓くらい開き、どの作業がどこまで進んでいるのかを追い続けていた。これはこれで便利ではあるが、開発体験としてはまだ人間がかなり忙しい。 そこで、GitHub Issue をキューとして使い、VPS 上の agent runner が Codex CLI を非対話で動かす仕組みを作った。この記事ではプログラムの細部ではなく、なぜ作ったのか、GitHub Actions と何が違うのか、どんな構成で動かしているのか、そして何が変わったのかを整理する。 「agent runner」 はあくまで自作のプロダクト名であり、前回の記事 さくらのサーバーでCodexをcronで動かしてブログ記事を自動リライトさせる をさらに進化させた形である。 想定読者 この記事は、すでに AI コーディングエージェントを使っている開発者に向けて書いている。 特に次のような人を想定する。 Codex CLI や Claude Code などのエージェントを日常的に使っている ターミナルを複数開いて並行作業している GitHub Issue や PR を開発の入口として使っている CI/CD とは別に、AI エージェントへの作業依頼をうまく管理したい 導入: AI 駆動開発は便利だが、人間が忙しい AI コーディングエージェントを使うと、実装、調査、テスト修正、ドキュメント作成などをかなり任せられる。 ただし、使えば使うほど別の課題が出てくる。 ターミナルをいくつも開いて、複数のエージェント作業を見張る必要がある どの作業に何を指示したか分からなくなりやすい 失敗した作業を再投入するたびに、文脈を思い出して指示し直す必要がある PC の前にいないと、次の指示を出しにくい エージェントは作業を進めてくれる。しかし、作業を投げる入口がターミナルに閉じていると、人間は結局ターミナルの前から離れにくい。 この状態を変えたかった。 なぜ Codex GitHub Action ではないのか 最初に考える選択肢は GitHub Actions だと思う。GitHub のイベントをトリガーにして処理を走らせるなら、Actions は自然な選択肢だ。 ...

公開: 2026年5月5日 · Toshihiko Arai
サーバー上のcloneリポジトリでCodexが安全な作業ブランチを動かしているイメージ

さくらのサーバーでCodexをcronで動かしてブログ記事を自動リライトさせる

ブログ記事の簡単なリライト作業を、手元のMacではなくサーバー側でも動かすようにしてみました。 やりたいことは、サーバーにブログ用リポジトリを clone して、その中で Codex CLI に記事リライト系の作業を任せ、さらにコミット・push・PR作成までを自動化することです。 実際には gh の権限、privateリポジトリのclone、Codexのログイン、sandbox など、細かいところでつまずいたことがいくつかありました。それらを中心に、備忘録として残しておきます。 やりたかったこと まずはサーバーにSSHでログインし、GitHubリポジトリを用意します。 仮に、clone先は以下とします。 /home/appuser/repos/private-blog ここにブログのprivateリポジトリをcloneして、記事リライト用のバッチ処理から Codex CLI を呼び出します。最終的には、このバッチ処理をcronで定期実行する想定です。 当然、git / gh / codex がシェルで使えるように、サーバー側へ各コマンドをインストールしておく必要があります。 本番サーバーでやるのが怖い場合は、もう1台サーバーを用意するのも現実的です。さくらVPSなら比較的安いですし、私も本格運用するなら別サーバーを用意する予定です。 もちろん、ラズパイなどを使って自鯖で処理させるのも十分ありだと思います。 サーバー側でCodexに作業させるので、本番公開ディレクトリとは必ず分けておきます。 /home/appuser/public-site # 公開用 /home/appuser/repos/private-blog # 作業用clone また、私の場合は、リポジトリのmainブランチも直接編集させず、worktreeを使った別ブランチで作業させるようにしています。 全体の関係は、次のようなイメージです。 今のところ、PRのレビューからbuild / deploy作業までは、人間が担当するようにしています。 そのためローカルMacの出番は、最初の初期設定とPR確認が中心です。そこまで整えば、毎回SSHでサーバーに入って手作業する必要はかなり減ります。 なぜGitHub Actionsではなくサーバー上のcloneで回したか ところで、この手の自動化をChatGPTへ相談すると、かなりの確率で GitHub Actions 案が出てきます。 MicrosoftはGitHubを買収済みで、OpenAIにも大きく投資しています。 Microsoft → GitHubを買収済み Microsoft → OpenAIへ大規模投資 だからActionsが推されるのでは、と邪推したくなるくらい毎回出てきます。もちろん半分冗談です。実際には、定期実行やPR作成までGitHub側で完結できるので、CI/CDの定番案として出てくるのだと思います。以前、VPSへのデプロイでは GitHub CI/CD で VPS へ自動デプロイするまで にまとめたように、Actionsの便利さも確認しています。 それでも今回は、サーバー上のcloneで動かす方を選びました。 理由は主に3つです。 1つ目は、すでにサーバー上で日次処理を動かす前提があったことです。記事リライトはサイト運用のローカルな作業に近く、実行ログや失敗時のworktreeをサーバー上に残せる方が追いやすいと考えました。 2つ目は、秘密情報を増やしたくなかったことです。GitHub Actionsに渡すsecretを増やすより、サーバー側のenvファイルに閉じた方が、今回の小さな運用では見通しがよくなります。 3つ目は、OpenAI API key を新しく使わずに進めたかったことです。Codex CLIはChatGPTログインでも使えるため、今回の確認ではAPI keyを新規発行せず、手元で使っているアカウントのログインで試しました。もちろん、公式にはAPI key認証もあり、CIや完全自動化ではAPI keyの方が向く場面もあります。ここでは「今回の運用では使わなかった」という整理です。 ...

公開: 2026年5月2日 · Toshihiko Arai