Utilisation du transfert de projet UAIX avec les agents OpenAI et le Codex

OpenAI exécute les agents. Project Handoff préserve la mémoire du projet.Ce guide montre comment utiliser UAIX Project Handoff avec les agents OpenAI, le Codex et des flux de travail similaires centrés sur OpenAI sans traiter Project Handoff comme un environnement d’exécution concurrent.

Project Handoff est la couche de contexte portable pour le travail agent: une source de vérité locale, un ensemble de transferts révisable, un contexte neutre par rapport au fournisseur et une couche de gouvernance que les environnements d’exécution des agents peuvent utiliser avant le travail et mettre à jour après le travail.

Ce que gère OpenAI#

Selon le produit OpenAI ou SDK que vous utilisez, les workflows centrés sur OpenAI peuvent gérer l’exécution des agents, les outils, les transferts entre agents spécialisés, les garde-fous, les approbations, les sessions, les traces et la boucle de code ou de demande d’extraction autour d’une exécution.

• Le Codex peut utiliser des instructions de référentiel telles que AGENTS.md comme guide de projet.
• Les agents OpenAI SDK documentent les agents avec des instructions, des outils, des transferts, des garde-corps et un traçage.
• Ces surfaces d’exécution sont l’endroit idéal pour exécuter le travail, appliquer les approbations spécifiques à la plate-forme et observer le comportement d’exécution.

Ce que gère le transfert de projet#

Project Handoff gère une mémoire de projet durable qui doit survivre à un changement de modèle, d’exécution, de fournisseur, d’équipe, d’entreprise ou de session.

• État actuel du dépôt local, contraintes, décisions, progrès, plans de vérification et briefing humain.
• Vérité acceptée du projet que les futurs agents devraient lire avant de planifier ou de modifier.
• Un endroit pour réécrire le travail terminé, les décisions et les preuves une fois l’exécution terminée.
• Une couche portable pour les équipes qui utilisent OpenAI aujourd’hui et qui peuvent également utiliser Claude, des agents locaux, des fournisseurs ou une révision uniquement humaine plus tard.

Offre groupée de dépôt minimum#

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

Les six premiers fichiers constituent le minimum pratique pour un travail sérieux. .uai/test-plan.uai est sélectionné pour les petits projets et attendu lorsque les agents ont besoin de savoir quelles vérifications exécuter, lesquelles sont hors de portée et quelles preuves rapporter.

Exemple AGENTS.md#

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

# 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.

Exemple .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.

Exemple .uai/test-plan .uai#

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

Comment lancer une exécution d’agent#

1. Commencez par AGENTS.md et .uai/readme.human.
2. Chargez uniquement les fichiers @uai[] répertoriés pour la tâche et signalez les fichiers manquants, circulaires, contradictoires ou illisibles.
3. Résumez la vérité actuelle du projet en 3 à 5 puces avant des modifications générales.
4. Traduisez .uai/constraints.uai en garde-fous d’exécution, portes d’approbation, outils bloqués ou rappels d’examen humain.
5. Traduisez .uai/test-plan.uai en contrôles ciblés et en contrôles explicites hors champ.
6. Exécutez le workflow OpenAI, Codex ou autre agent avec ces instructions visibles.

Comment réécrire les résultats après l’exécution#

1. Mettez à jour .uai/progress.uai avec le travail terminé, les bloqueurs restants et les prochaines vérifications.
2. Mettez à jour .uai/decisions.uai lorsque l’exécution a accepté ou annulé une décision durable.
3. Mettez à jour l’historique de l’agent AGENTS.md lorsque la vérité du projet a changé.
4. Conservez les traces d’exécution, les résultats des tests, les demandes d’extraction et les preuves de déploiement liées ou résumées sans copier de secrets ou de données privées dans le transfert.
5. Archiver ou éliminer les dossiers d’admission active viaTransfert de fichiers agentavant que de vastes travaux sans rapport ne se poursuivent.

Ce qu’il ne faut pas mettre dans le transfert#

• Secrets, informations d’identification, clés privées, jetons, chaînes de connexion ou instructions d’invite masquées.
• Données brutes des clients, des patients, des employés, des utilisateurs ou des tiers, sauf si un processus sécurisé et approuvé existe.
• Analyse juridique privée, détails de sécurité sensibles, stratégie de tarification ou réclamations internes uniquement qui ne devraient pas voyager avec le repo.
• Transcriptions brutes des discussions traitées comme source de mémoire de vérité.
• Résumés générés non révisés, anciennes pages wiki ou traces d’exécution promues comme vérité gouvernante sans examen humain.
• Charges utiles exécutables qu’un futur agent pourrait exécuter sans approbation.

Liste de contrôle d’approbation humaine#

• L’agent a-t-il besoin d’un accès à la production, d’un déploiement, de modifications du cache/CDN, de modifications DNS, de publication de packages ou de modifications de découverte racine?
• La tâche nécessite-t-elle des opérations destructrices sur le système de fichiers ou Git?
• Le travail pourrait-il révéler des secrets, des informations d’identification, des données client, des données de tiers ou des éléments juridiques/de sécurité privés?
• La tâche nécessite-t-elle des extractions externes, des lectures du répertoire parent, des inclusions générées ou des fichiers exécutables supprimés?
• Le résultat ferait-il des réclamations de support actuelles concernant l’importation hébergée, les écritures automatiques dans le référentiel, la synchronisation automatique, SDK, CLI, la certification, l’approbation ou la prise en charge officielle de l’adaptateur OpenAI?
• Les contrôles ciblés, les contrôles intentionnellement ignorés et le cheminement des preuves sont-ils suffisamment clairs pour un examinateur?

Flux de travail simple#

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

Documents OpenAI à associer avec ce guide#

• Guide OpenAI Codex AGENTS.mdUtilisez-le pour aligner les instructions de dépôt avec le comportement du Codex.
• Agents OpenAI SDKPrimitives d’exécution pour les agents, les outils, les transferts, les garde-fous et le traçage.
• Agents OpenAI SDK TransfertsDélégation d’exécution entre agents spécialisés.
• Agents OpenAI SDK Garde-corpsValidation d’exécution et comportement de tripwire.
• Agents OpenAI SDK TraçageExécutez des preuves pour les générations, les outils, les transferts, les garde-fous et les événements personnalisés.

Résumé en langage simple#

OpenAI est efficace pour exécuter des agents, appeler des outils, suivre des sessions, demander des approbations et produire des traces. Le transfert du projet est différent. Il dit à n’importe quel agent: voici le projet, voici ce qui compte, voici ce qui a changé, voici les règles, voici les décisions déjà prises, voici ce que vous devez vérifier, et voici ce que vous n’êtes pas autorisé à faire sans un humain.

Les environnements d’exécution de l’agent s’exécutent. Project Handoff se souvient.

Enregistrements UAIX associés#

• Transfert de projetLe principal modèle de mémoire de projet portable.
• Guide des agents de codageAppliquez le même ensemble local sur Codex, Claude Code, Cursor, Copilot et Gemini Code Assist.
• Suivre le guide des objectifsUtilisez le mode Codex Goal ou les invites structurées OpenAI comme état d’exécution spécifique à la configuration tandis que les fichiers UAIX restent une mémoire durable.
• Spécification de liaison AGENTS.md .uaiSyntaxe des liens et comportement du chargeur.
• Transfert de fichiers agentRéception des fichiers abandonnés et disposition des archives.
• Mémoire IACadrage de mémoire portable plus large et offres groupées de démarrage.
• Feuille de routeAdaptateur, schéma, validateur, SDK, CLI, certification et limites de prise en charge.
• Journal des changementsDossier de modification public daté.

Objectifs à long terme#

Le Codex /goal ou les invites structurées OpenAI peuvent porter l’objectif d’exécution pour un travail prolongé, maisExécution des objectifs à long termeconserve les points de contrôle, les bloqueurs, les transferts, les propositions de mémoire, les rapports finaux et les réécritures acceptées dans les enregistrements UAIX.