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部署与构建

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部署与构建

本指南介绍 CLI 的构建与发布工作流：模板生命周期（abx template init → abx deploy → abx create）。Python SDK 不构建也不部署任何东西，它只负责启动结果（见相关 SDK 文档）。

模板生命周期

一个沙箱模板要经过三步，每一步只做一件事，“模板是什么”写在 template.yaml 里，而不是命令行参数里。

步骤 命令 输入 是否用 AI
1. 编写 abx template init / abx template init "描述" / abx template init --adopt [目录] 脚手架 case、一句描述，或一个已有项目 可选
2. 发布 abx deploy [PATH] 模板目录（Dockerfile、template.yaml 等） 从不
3. 启动 abx create --template <TEMPLATE_ID> 模板 ID 从不

abx create "描述" 是 1 + 2 + 3 合在一条命令里（推送任何东西之前都会先确认）。

# 1a. 已有项目：文件写回同一个目录
abx template init --adopt ./app --hint "监听 8080"
abx deploy ./app --acr-namespace my-ns

# 1b. 用一句话新建项目：文件落在 ./<name>/
abx template init "一个 Python 数据分析环境"
abx deploy ./<name> --acr-namespace my-ns

abx create --template <TEMPLATE_ID>               # 3. 启动沙箱

--adopt 会把项目源码的一份副本发给模型（密钥已排除），写回的只有模板文件。规则、预览和 --dry-run 见 编写模板 — 适配已有项目。

否则你要在部署时对 AI 说明的那些内容——服务是什么、端口、资源、能力、环境变量、自定义命令——都在第 1 步写进 template.yaml（以及 Dockerfile / commands.py），在那里可以审阅、纳入版本管理。描述只需要在编写时说一次。

abx deploy — 发布步骤

abx deploy 是一条固定、确定性的流水线，不需要 LLM，也不需要 LLM Key：

  1. docker build 项目的 Dockerfile
  2. 把镜像推送到阿里云 ACR
  3. 注册为模板（CreateTemplate）
  4. 等待模板就绪

它与 abx template deploy DIR 是同一条流水线，只是 PATH 默认为 .，并接受后者的全部选项（--acr-namespace、--alias、--yes、-v/--verbose、--region 等）。它从 template.yaml 读取模板 name（未指定 --acr-repo 时用作 ACR 仓库名）、resources.cpu、resources.memory 和 generation；命令行选项优先。

交互式终端上，构建、推送和等待 READY 各自显示 message... 12s 标题，标题下方以灰色滚动最近六行日志，长时间的 docker build 不会只剩一个停住的转圈。某一步暂时没有输出时，耗时仍每秒刷新。--verbose 改为逐行打印完整日志。--json、--quiet、CI 和非 TTY 仍只留一行 progress。创建沙箱、上传、下载、拉取模板、用镜像注册模板、安装 coding-agent，以及 abx kill --all，在终端上使用同一套会走动的标题。Agent 工作时，灰色行会带上一小段已脱敏的工具详情（命令、url、查询或路径）；其余时候是路径、阶段和构建输出。文件内容、思考内容和凭证保持隐藏。这些命令在非终端上不为标题打印任何内容。

abx deploy --acr-namespace my-ns          # 发布 ./（需要 ./Dockerfile）
abx deploy ./my-template --yes -v         # 非交互，输出调试日志

目录里没有 Dockerfile 时命令会停下，并提示使用 abx template init --adopt（已有项目）、abx template init "描述"，或 abx template init -t。

下一步

相关 SDK 文档