Codex Cloud runtime policy
SkillDatabases & dataRuntime 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.
Available today. Use it from your connected AI after setup.
No other account needed.
Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.
Then ask your AI: use the Codex Cloud runtime policy skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by bbar0n234/learnflow-ai in .claude/skills/codex-cloud-bootstrap/SKILL.md and read by ahel’s review.
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 3.12
Если 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-fe
Postgres 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 1
Для 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
локально
Merge 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.
Signals
- GitHub stars
- 35
- Forks
- 7
- Last commit
- Sep 2026
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
codex-cloud-bootstrap- Source
- github.com/bbar0n234/learnflow-ai