ローカル LLM で GitHub PR を自動レビューする仕組みを作ってみた

ローカル LLM で GitHub PR を自動レビューする仕組みを作ってみた｜痛快技術株式会社

GitHubのPR差分を自宅GPU上のLLMへ送り、日本語のレビューコメントを返す仕組みを作った記事。Actionsの設定と、長い差分がモデルに収まらない問題への対処を公開している。

OpenAI互換APIを持つ自作の中継基盤を介し、Qwen2.5-Coderに差分とレビュー観点を渡す。Secretsの設定、差分を文字数で制限する処理、問題を含むコードをレビューした出力例を掲載している。

学習・PRとの連携：PR作成・更新時にActionsが差分を取得し、LLMの結果をコメントする。／確認 2026-09-15／https://note.com/tsux_com/n/n2f5b28660b96

学習・入力の制限：ファイルごとの差分を積み、合計が12,000文字を超える前で打ち切る。／確認 2026-09-15／https://note.com/tsux_com/n/n2f5b28660b96

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：大きいPRでは未レビューの差分が残る。GitHubと中継サーバーを通る構成であり、完全に閉じたネットワーク内の処理とは異なる。

出典：痛快技術株式会社「ローカル LLM で GitHub PR を自動レビューする仕組みを作ってみた」／公開・更新情報：2026-05-15／確認日：2026-09-15／https://note.com/tsux_com/n/n2f5b28660b96

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