Broccoli: Open-Source-Framework zum Ausführen von KI-Codierungsagenten aus Linear-Tickets in Cloud-Sandboxes
Was Broccoli macht
Broccoli verwandelt Linear-Tickets in ausgelieferte PRs, indem es KI-Codierungsagenten in isolierten Cloud-Sandboxen ausführt. Jede Aufgabe erhält ihre eigene Sandbox, in der sie das Repo auscheckt, Ticketkontext nutzt, Lösungen implementiert, Tests und Review-Schleifen durchführt und dann einen Pull Request für das Team-Review öffnet.
Architektur und Deployment
Die Implementierung verwendet:
- Webhook-Deployment: GCP
- Sandbox: GCP oder Blaxel
- Projektmanagement: Linear
- Code-Hosting & CI/CD: GitHub
Es wird in Ihrem eigenen GCP-Projekt gegen Ihre Postgres-Datenbank deployed, ohne Drittanbieter-Kontrollinstanz. Das Deployment ist produktionsreif und verwendet Cloud Run + Secret Manager + Webhook-Deduplizierung + dauerhaften Job-Status.
Hauptmerkmale
- Linear-Ticket → überprüfbarer PR-Workflow
- Ihre Infrastruktur, Schlüssel und Daten bleiben innerhalb Ihres Tenants
- KI-Code-Review bei jedem PR mit Claude und Codex
- Anpassbare Prompt-Vorlagen, die Sie forken, anpassen und versionieren können
- Deployment in ~30 Minuten mit einem Bootstrap-Skript und einer Konfigurationsdatei
Deployment-Voraussetzungen
Für das Deployment benötigen Sie:
- GCP-Projekt mit aktivierter Abrechnung und angemeldetem
gcloud - GitHub-App mit spezifischen Berechtigungen (Contents, Pull requests, Issues = Lesen/Schreiben; Metadata = Nur-Lesen; abonniert für Pull-Request-Review-Ereignis)
- Linear-Bot-Benutzer (dediziert, kein persönlicher Account) mit API-Schlüssel
- OpenAI- und Anthropic-API-Schlüssel mit aktivierter Abrechnung
- Linear-Webhook, der auf
${Service URL}/webhooks/linearzeigt, mit automatisch generiertembroccoli-oss-linear-webhook-secret
Nutzungsergebnisse
In den letzten vier Wochen wurden 100% der PRs von Nicht-Entwicklern über Broccoli ausgeliefert. Für Entwickler im Team liegt dieser Anteil bei etwa 60%, wobei komplexere Funktionen manuelles Hin-und-Her-Design mit Codex/Claude Code erfordern.
📖 Read the full source: HN AI Agents
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