codex-cloud-bootstrap
Skill35 starsChanged 3 months agoApache-2.0View on GitHub
Runtime policy и cloud merge-policy для агента в OpenAI Codex Cloud sandbox на LearnFlow AI. Python 3.12, docker-less путь, Postgres и Redis как localhost-процессы. Используй когда: ты агент в Codex Cloud (codex-universal sandbox), AGENTS.md, async workflow, Python 3.14 vs 3.12, docker not found, codex-universal.
- Reads credentials
In this repository18 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- aidd-methodologySkill
- aidd-orchestratorSkill
- api-design-principlesSkill
- fastapiSkill
- feature-sliced-designSkill
- firecrawlSkill
- frontend-designSkill
- langfuseSkill
- langgraph-patternsSkill
- operational-auditSkill
- postgresql-table-designSkill
- prompt-engineeringSkill
- schema-guided-reasoningSkill
- sofa-contributorSkill
- sofaSkill
- uv-package-managerSkill
The file
Files
Codex Cloud runtime policy
Старт сессии
- Прочитай
CLAUDE.md(на него же указывает корневойAGENTS.md— это symlink). Там единые правила проекта: конвенции, hard rules, AIDD, Makefile interface. - Прочитай
doc/tech/conventions.md§ Cloud sessions — там зафиксирована cloud merge-policy. - Если окружение не соответствует policy ниже, проверь
doc/tech/setup/codex-cloud.mdи сообщи, какой шаг setup / maintenance / env vars выглядит сломанным.
Runtime policy
В codex-universal base image системный Python — 3.14. Проектный dev-loop фиксирован на Python 3.12 (см. backend/pyproject.toml). Под 3.14 нестабилен uvicorn reloader и Pydantic V1 совместимость, поэтому всегда работай под 3.12:
uv python install 3.12
uv sync --all-packages --python 3.12Если окружение уже подготовлено Codex Environment setup script, не переустанавливай зависимости без причины. Все make-таргеты используют активную venv.
Docker-less путь
Docker внутри codex-universal sandbox архитектурно отсутствует (docker: command not found). Все make docker-* таргеты непригодны.
Backend и frontend запускаются процессами:
make dev
make dev-fePostgres и Redis ожидаются уже запущенными локальными процессами внутри Codex container.
DATABASE_URL и REDIS_URL в env должны указывать на host=localhost, а не host=db / host=redis как в локальном .env — потому что backend в Codex запускается процессом, не контейнером в docker-сети.
Setup / maintenance scripts для Codex Environment UI живут в doc/tech/setup/codex-cloud.md. Это human-facing инструкция, а не регулярный agent context.
HTTP smoke в Codex Cloud
Codex Cloud command invocations могут не разделять localhost/network namespace для долгоживущих background-процессов. Dev-server, запущенный в одной команде, может оставаться видимым через ps, но curl localhost:<port> из следующей команды может не видеть его socket.
Не трактуй failed cross-invocation curl как доказательство, что backend/frontend сломан.
Надёжный паттерн для HTTP smoke: запусти server, дождись HTTP-ответа и останови server внутри одной shell invocation. Обязательно используй cleanup через trap.
Пример для backend:
set -euo pipefail
make dev >/tmp/learnflow-backend.log 2>&1 &
pid=$!
cleanup() { kill "$pid" 2>/dev/null || true; }
trap cleanup EXIT
for _ in $(seq 1 60); do
curl -fsS http://127.0.0.1:8000/health && exit 0
sleep 1
done
tail -120 /tmp/learnflow-backend.log
exit 1Для frontend используй тот же паттерн с make dev-fe и http://127.0.0.1:5173/.
Если TCP-path не принципиален, backend endpoints можно проверять in-process через FastAPI app + httpx.ASGITransport / TestClient.
Cloud merge-policy
Ты доводишь итерацию только до feature-ветки:
[ты в Codex] feat-XXX → commit + push + PR (gh / GitHub MCP)
│
▼
[архитектор] pull → UI / интеграционная валидация → merge
локальноMerge в develop агент не выполняет. Полный контекст и причина — doc/tech/conventions.md § Cloud sessions.
Push в feature-ветку: Codex обычно переименовывает её при push'е в codex/<branch-name> — это нормально, не блокер для последующего PR.
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

