Codex Dev Stack je Docker-based vývojové prostředí pro práci s AI coding agenty. Jeho hlavní praktická hodnota je v tom, že sjednocuje nástroje, konfiguraci LLM providerů a code-intelligence utility do jednoho izolovaného kontejneru. Místo instalace Codexu, OpenCode, GrepAI, Sereny nebo GitNexus přímo na hostitelský systém je stack připraví uvnitř image. Projekty přitom zůstávají na hostu a do kontejneru se pouze mountují přes /workspaces.
Za projektem stojí Eduard Tomášek, který ho publikoval na GitHubu pod účtem eduardtomasek. Repozitář je veřejný a obsahuje Dockerfile, docker-compose.yml, konfigurační skripty, dokumentaci a bundlované skills pro agentní workflow. Smyslem není vytvořit další editor nebo IDE, ale opakovatelný pracovní shell pro AI-assisted software work. Persistentní volume ai-dev-home drží login state a konfiguraci nástrojů mezi jednotlivými spuštěními kontejneru.
V praxi řeší hlavně nepořádek kolem lokálních instalací a různých AI CLI nástrojů. Stack počítá s tím, že vývojář může přepínat mezi codex-login, OpenAI API, OpenRouterem nebo Ollamou běžící na hostu. Podle proměnné LLM_PROVIDER se při startu nastavuje konfigurace Codexu pro zvolený režim. To je užitečné hlavně tehdy, když člověk střídá interaktivní login přes ChatGPT subscription, API klíče a lokální modely.
Kontejner při startu automaticky zapojuje MCP servery pro ripgrep, GrepAI, Serena a GitNexus. Volitelně umí přidat také AgentMemory, včetně MCP integrace pro Codex a OpenCode. Pokud se kontejner spustí přímo v konkrétním Git repozitáři, entrypoint může připravit GrepAI projektovou konfiguraci a synchronizovat bundlované skills do domovských adresářů. Tím se z běžného shellu stává předpřipravené prostředí pro navigaci v kódu, semantické vyhledávání a práci s agentní pamětí.
Důležitý detail je oddělení /workspaces a /home/dev. První cesta obsahuje mountnuté projekty z hosta, druhá perzistentní konfiguraci uvnitř kontejneru. Díky tomu se repozitáře nezapékají do image, ale přihlášení do Codexu, nastavení Sereny nebo SSH konfigurace mohou přežít mezi běhy. Startovací flow je jednoduché: vytvořit .env, nastavit PROJECTS_DIR, sestavit image přes Docker Compose a spustit shell v adresáři konkrétního projektu.
Zdroje:
