Облачные задачи: делегировать и забрать результат

Worktree из прошлого урока разводят задачи по каталогам, но всё по-прежнему работает на вашем компьютере: закрыли ноутбук — работа встала. Codex Cloud выносит задачу на отдельную виртуальную машину. Задача идёт, пока вы на встрече или компьютер спит, а результат вы забираете, когда удобно: в браузере, в ChatGPT desktop или с телефона. Разберём, когда это выгодно, как поставить задачу и как принять результат, не теряя контроля.

Как устроена облачная задача

Основа — облачное окружение (cloud environment). Его создают один раз на проект: выбираете репозитории, Codex сам изучает их, ставит зависимости, проверяет, что тесты и сборка запускаются, и просит недостающие доступы. Вы смотрите результат подготовки и публикуете окружение. Дальше каждая задача стартует с копии опубликованного состояния и работает в своём изолированном пространстве. Изменения в окружении вступают в силу для новых задач после повторной публикации.

Что важно знать заранее:

• Облако требует входа через аккаунт ChatGPT; с одним API-ключом оно недоступно. Какие тарифы включают облачные задачи — смотрите на странице Pricing.
• Агент в облаке знает о проекте то, что лежит в репозитории: AGENTS.md и навыки из репозитория доступны, а ваши личные навыки с локальной машины туда не синхронизируются.
• Доступ в интернет, переменные окружения и секреты настраиваются в окружении. Для секретов есть вариант, при котором процесс видит только заглушку, а настоящее значение подставляет прокси при запросе к разрешённому домену.
• Состояние задачи можно продолжить: по документации сохранённое состояние машины восстанавливается в течение семи дней после последнего хода.

Подробно про настройку окружений, сеть и секреты — в уроке Облачные окружения.

Ограничение, которое касается нас

На октябрь 2026 облачные окружения не поддерживают GitLab и self-hosted GitHub Enterprise Server. В том же списке ограничений — Computer Use и браузер: в облаке агент не откроет страницу и не сделает скриншот. Актуальный список — в разделе «Current limitations» на странице Cloud environments.

Для агентства с кодом в GitLab это значит следующее:

• Облако подходит для репозиториев на GitHub: внутренних инструментов, открытых библиотек, проектов, где клиент сам держит код на GitHub.
• Зеркалировать клиентский код на GitHub только ради облака — решение не разработчика. Сначала договор и политика компании по данным (см. урок Данные и код клиентов).
• У GitLab-проектов есть свой облачный путь — интеграция Codex с GitLab (beta). Она работает в Codex Cloud через отдельные окружения проекта (project environment), которые настраиваются в настройках Codex Cloud. Если окружение проекта создано, задачу можно поставить комментарием @codex в issue или merge request: Codex поправит код и запушит изменения в ветку MR. Подключает интеграцию тимлид или администратор — см. урок Codex как ревьюер.
• Для локальной работы похожий эффект «задача идёт без меня» дают worktree на рабочей машине и Codex в мобильном приложении ChatGPT (на октябрь 2026 — для iOS). С телефона можно запустить задачу на подключённом Mac или PC, ответить на запрос одобрения и посмотреть дифф. Компьютер при этом должен быть включён и в сети.

Какие задачи отдавать в облако

Облачная задача работает без вас, поэтому всё, что в локальной сессии вы бы уточнили по ходу, должно быть в постановке. Хорошие кандидаты:

• самостоятельные задачи с проверкой тестами: эндпоинт, команда, валидация, покрытие модуля тестами;
• реализация по уже согласованному плану, например «Этап 1 из docs/plans/import.md»;
• исследование с отчётом: «найди все места, где мы ходим в CRM без таймаута, и составь список»;
• несколько вариантов решения сразу, чтобы выбрать лучший.

Плохие кандидаты — вёрстка с визуальной проверкой, задачи, где нужен доступ к внутренним сервисам за VPN, и всё, где требования ещё не ясны вам самим. В гайде OpenAI о том, как компания сама использует Codex, советуют ставить облачную задачу как хороший issue: пути к файлам, компоненты, пример «сделай так же, как в модуле X» (How OpenAI uses Codex).

Как поставить задачу

Из ChatGPT — на вебе или в desktop выбираете режим работы в облаке и окружение, описываете задачу.

Из IDE — частый сценарий «план локально, реализация в облаке». В расширении для VS Code и совместимых редакторов команда /cloud-environment выбирает окружение, а /cloud переводит чат в облако. Новая облачная задача получает контекст текущего чата, включая план и локальные изменения.

Из терминала — команда codex cloud (в статусе experimental):

codex cloud                                   # интерактивный выбор
codex cloud exec --env ENV_ID "Реализуй этап 1 из docs/plans/import.md. Готово, когда npm test проходит."
codex cloud exec --env ENV_ID --attempts 3 "Найди причину падения теста import.spec.ts"
codex cloud list --json

Флаг --attempts (от 1 до 4) запускает несколько независимых попыток решения — best-of-N. Это удобно для задач, где путь неочевиден: вы сравниваете варианты, а не спорите с единственным.

Шаблон постановки:

Цель: импорт заявок из CSV в админке, этап 1 из docs/plans/import.md.
Контекст: модель Lead, существующий импорт кейсов — образец стиля.
Ограничения: без новых зависимостей; публичный API не меняем.
Готово, когда: npm test и composer test проходят; в отчёте —
список изменённых файлов, команды проверки и их вывод.
Если что-то не можешь проверить в окружении — так и напиши.

Последняя строка защищает от самого неприятного исхода: агент не смог запустить тесты в облаке и написал «должно работать».

Забрать результат

Когда задача готова, в ней видны изменённые файлы, дифф и результаты проверок. Если что-то не так, пишите уточнения в ту же задачу: она продолжится со своего состояния. Новая задача начнётся заново с опубликованного окружения.

Дальше два пути. Для GitHub-репозитория можно сразу создать pull request из облака. Или забрать дифф к себе:

git switch -c task-1042 main
codex apply <TASK_ID>

codex apply применяет последний дифф облачной задачи через git apply и завершается с ошибкой, если есть конфликты. После этого — обычный цикл: прогнать тесты локально, запустить /review (см. урок Ревью кода командой /review), прочитать дифф по правилам из урока Как ревьюить код, написанный агентом и закоммитить.

Типичные провалы

• Окружение не готово. Агент не может поставить зависимости или поднять базу, и вместо результата — догадки. Проверьте окружение простой задачей «запусти тесты и покажи вывод», прежде чем отдавать настоящую работу.
• Несколько задач в одних файлах. Две облачные задачи правят один модуль — при применении второй получите конфликт. Делите задачи по границам модулей.
• Интернет «на всё». Неограниченный доступ повышает риск prompt injection и утечки кода. Разрешайте только нужные домены (см. Безопасность автоматизации).
• Принять, не читая. Облачный дифф — такой же код агента, как локальный, и ревьюится так же строго.