Uso de UAIX Project Handoff con agentes OpenAI y Codex

OpenAI ejecuta los agentes. Project Handoff conserva la memoria del proyecto.Esta guía muestra cómo usar UAIX Project Handoff con agentes OpenAI, Codex y flujos de trabajo similares centrados en OpenAI sin tratar Project Handoff como un tiempo de ejecución competitivo.

Project Handoff es la capa de contexto portátil para el trabajo de agente: una fuente de verdad local de repositorio, un paquete de transferencia revisable, contexto neutral del proveedor y una capa de gobernanza que los tiempos de ejecución de los agentes pueden consumir antes del trabajo y actualizar después del trabajo.

Qué maneja OpenAI#

Dependiendo del producto OpenAI o SDK que utilice, los flujos de trabajo centrados en OpenAI pueden manejar la ejecución de agentes, herramientas, transferencias entre agentes especializados, barreras de seguridad, aprobaciones, sesiones, seguimientos y el código o bucle de solicitud de extracción alrededor de una ejecución.

• Codex puede utilizar instrucciones del repositorio como AGENTS.md como guía del proyecto.
• Los agentes de OpenAI SDK documentan a los agentes con instrucciones, herramientas, transferencias, barreras de seguridad y seguimiento.
• Esas superficies de tiempo de ejecución son el lugar adecuado para ejecutar el trabajo, aplicar aprobaciones específicas de la plataforma y observar el comportamiento de ejecución.

Qué maneja el traspaso del proyecto#

Project Handoff maneja una memoria duradera del proyecto que debería sobrevivir a un cambio de modelo, tiempo de ejecución, proveedor, equipo, empresa o sesión.

• Estado actual del repositorio local, limitaciones, decisiones, progreso, planes de verificación e información humana.
• Verdad aceptada del proyecto que los futuros agentes deberían leer antes de planificar o editar.
• Un lugar para anotar el trabajo completado, las decisiones y las pruebas una vez finalizada una ejecución.
• Una capa portátil para equipos que usan OpenAI hoy y que también pueden usar Claude, agentes locales, proveedores o revisión solo humana más adelante.

Paquete de repositorio mínimo#

AGENTS.md
readme.human
.uai/context.uai
.uai/stack.uai
.uai/constraints.uai
.uai/progress.uai
.uai/test-plan.uai

Los primeros seis archivos son el mínimo práctico para un trabajo serio. .uai/test-plan.uai se selecciona para proyectos pequeños y se espera cuando los agentes necesitan saber qué comprobaciones ejecutar, qué comprobaciones están fuera de alcance y qué evidencia reportar.

Ejemplo AGENTS.md#

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uaix: "1.0"
type: agents
project: "Example App"
status: active
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# Example App

## Handoff Summary
Example App publishes a small web tool. The current task is to update the
settings page without changing authentication, billing, or production deploys.

## Loaded Context
@uai[.uai/context.uai]
@uai[.uai/stack.uai]
@uai[.uai/constraints.uai]
@uai[.uai/progress.uai]
@uai[.uai/test-plan.uai]

## Required First Response
Summarize the project, confirm hard constraints, name expected touchpoints,
and name targeted checks before editing.

Ejemplo .uai/constraints .uai#

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uaix: "1.0"
type: constraints
title: "Project Constraints"
status: active
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# Project Constraints

## Hard Rules
- Do not deploy to production without explicit human approval.
- Do not read, print, move, or store secrets.
- Do not change billing, auth, or data-retention behavior unless the task says so.
- Do not make unsupported public support, certification, or endorsement claims.
- Ask before destructive Git or filesystem operations.

## Runtime Policy Inputs
- Treat these constraints as guardrail and approval inputs for OpenAI or any
  other agent runtime.
- If a runtime trace conflicts with these constraints, stop and ask.

Ejemplo .uai/test-plan .uai#

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uaix: "1.0"
type: test-plan
title: "Project Verification Plan"
status: active
---

# Project Verification Plan

## Default
Run targeted checks for the files, routes, commands, and claims changed.

## Full Checks
Run full release, package, launch-surface, locale, and smoke-test sweeps only
for release-scoped work, package builds, broad public-surface changes, or an
explicit human request.

## Report
Final answers must list checks run, checks intentionally skipped, blockers,
and evidence paths.

Cómo iniciar una ejecución de agente#

1. Comience con AGENTS.md y .uai/readme.human.
2. Cargue solo los archivos @uai[] enumerados para la tarea e informe los archivos faltantes, circulares, contradictorios o ilegibles.
3. Resuma la verdad del proyecto actual en 3 a 5 viñetas antes de realizar ediciones amplias.
4. Traduzca .uai/constraints.uai en barreras de seguridad en tiempo de ejecución, puertas de aprobación, herramientas bloqueadas o recordatorios de revisión humana.
5. Traduzca .uai/test-plan.uai en comprobaciones específicas y comprobaciones explícitas fuera de alcance.
6. Ejecute el flujo de trabajo de OpenAI, Codex u otro agente con esas instrucciones visibles.

Cómo escribir los resultados después de la ejecución#

1. Actualice .uai/progress.uai con el trabajo completado, los bloqueadores restantes y las próximas comprobaciones.
2. Actualice .uai/decisions.uai cuando la ejecución acepte o revoque una decisión duradera.
3. Actualizar AGENTS.md Historial del agente cuando la verdad del proyecto cambió.
4. Mantenga los seguimientos del tiempo de ejecución, los resultados de las pruebas, las solicitudes de extracción y la evidencia de implementación vinculados o resumidos sin copiar secretos o datos privados en la transferencia.
5. Archivar o disponer archivos de admisión activa a través deTraspaso de archivos de agenteantes de que continúe un trabajo amplio no relacionado.

Qué no poner en el traspaso#

• Secretos, credenciales, claves privadas, tokens, cadenas de conexión o instrucciones ocultas.
• Datos sin procesar de clientes, pacientes, empleados, usuarios o terceros, a menos que exista un proceso seguro aprobado.
• Análisis legal privado, detalles de seguridad confidenciales, estrategia de precios o reclamos solo internos que no deberían viajar con el repositorio.
• Transcripciones de chat sin procesar tratadas como memoria de fuente de verdad.
• Resúmenes generados no revisados, páginas wiki antiguas o rastros de tiempo de ejecución promocionados como verdad rectora sin revisión humana.
• Cargas útiles ejecutables que un futuro agente podría ejecutar sin aprobación.

Lista de verificación de aprobación humana#

• ¿Necesita el agente acceso de producción, implementación, cambios de caché/CDN, cambios de DNS, publicación de paquetes o ediciones de descubrimiento de raíz?
• ¿La tarea requiere un sistema de archivos destructivo u operaciones Git?
• ¿El trabajo podría exponer secretos, credenciales, datos de clientes, datos de terceros o material legal o de seguridad privado?
• ¿La tarea requiere recuperaciones externas, lecturas del directorio principal, inclusiones generadas o archivos ejecutables descartados?
• ¿El resultado haría afirmaciones de soporte actuales sobre importación alojada, escrituras automáticas en repositorios, sincronización automática, SDK, CLI, certificación, respaldo o soporte oficial del adaptador OpenAI?
• ¿Las comprobaciones específicas, las comprobaciones omitidas intencionalmente y la ruta de evidencia son lo suficientemente claras para un revisor?

Flujo de trabajo sencillo#

Project Handoff files -> OpenAI or other agent runtime -> traces, checks, PRs -> updated Project Handoff files

Documentos de OpenAI para combinar con esta guía#

• Guía del Códice OpenAI AGENTS.mdÚselo al alinear las instrucciones del repositorio con el comportamiento del Codex.
• Agentes de OpenAI SDKPrimitivas de tiempo de ejecución para agentes, herramientas, transferencias, barreras de seguridad y seguimiento.
• Agentes de OpenAI SDK TraspasosDelegación de tiempo de ejecución entre agentes especialistas.
• Agentes de OpenAI SDK BarandillasValidación en tiempo de ejecución y comportamiento de tripwire.
• Agentes de OpenAI SDK SeguimientoEjecute evidencia para generaciones, herramientas, traspasos, barreras de seguridad y eventos personalizados.

Resumen en lenguaje sencillo#

OpenAI es bueno para ejecutar agentes, llamar a herramientas, rastrear sesiones, solicitar aprobaciones y producir seguimientos. Project Handoff es diferente. Le dice a cualquier agente: aquí está el proyecto, aquí está lo que importa, aquí está lo que cambió, aquí están las reglas, aquí están las decisiones ya tomadas, aquí está lo que debes verificar, y aquí está lo que no puedes hacer sin un humano.

Se ejecutan los tiempos de ejecución del agente. Project Handoff lo recuerda.

Registros UAIX relacionados#

• Traspaso de proyectoEl principal patrón de memoria de proyecto portátil.
• Guía de agentes codificadoresAplique el mismo paquete local en Codex, Claude Code, Cursor, Copilot y Gemini Code Assist.
• Seguir la guía de objetivosUtilice el modo Codex Goal o las indicaciones estructuradas de OpenAI como estado de tiempo de ejecución específico de la configuración mientras los archivos UAIX siguen siendo memoria duradera.
• Especificación de vinculación AGENTS.md .uaiSintaxis de enlaces y comportamiento del cargador.
• Traspaso de archivos de agenteAdmisión de archivos descartados y disposición de archivos.
• Memoria de IAMarcos de memoria portátiles más amplios y paquetes iniciales.
• Hoja de rutaAdaptador, esquema, validador, SDK, CLI, certificación y límites de soporte.
• Registro de cambiosRegistro público de cambios fechado.

Metas a largo plazo#

El Codex /goal o los mensajes estructurados de OpenAI pueden llevar el objetivo de tiempo de ejecución para un trabajo prolongado, peroEjecución de objetivos a largo plazomantiene puntos de control, bloqueadores, traspasos, propuestas de memoria, informes finales y reescrituras aceptadas en registros UAIX.