Verwenden Sie die CLI.
Starten Sie eine Ausführung und überprüfen Sie ihren Status vom Terminal aus. Verwenden Sie dieselben Befehle in Skripten, um wiederkehrende Executions zu automatisieren.
Integrieren Sie Codeausführung über ein SDK oder eine API in Ihr Produkt. Verarbeiten Sie Dateien und Aufgaben in isolierten virtuellen Maschinen, mit festgelegten Ressourcen für jede Ausführung.
Jede Execution startet eine virtuelle Maschine, um Ihren Code auszuführen. Generieren Sie PDFs, transformieren Sie Daten oder verarbeiten Sie Dateien, die von Ihrer Anwendung gesendet werden.
Wenn die Execution endet, wird die Maschine heruntergefahren. Gesammelte Ergebnisse und Dateien bleiben zum Abrufen verfügbar.
Starten Sie Ausführungen über das Terminal, nutzen Sie das Dashboard oder integrieren Sie sie in Ihre Anwendung.
Starten Sie eine Ausführung und überprüfen Sie ihren Status vom Terminal aus. Verwenden Sie dieselben Befehle in Skripten, um wiederkehrende Executions zu automatisieren.
Erstellen und überwachen Sie Executions im runvibe_-Dashboard. Wählen Sie Code und Ressourcen und prüfen Sie anschließend Status, Protokolle und erzeugte Dateien.
Starten Sie Executions mit dem SDK aus Ihrem Anwendungscode. Verfolgen Sie die Ausführung und verwenden Sie das Ergebnis im nächsten Verarbeitungsschritt.
Ihre Anwendung übermittelt eine Aufgabe, verfolgt die Ausführung und verwendet das Ergebnis im nächsten Schritt. runvibe_ prüft vor dem Start Berechtigungen und Konfiguration.
Eine KI-Anwendung kann eine Datei zur Verarbeitung übermitteln und die gesammelten Ergebnisse abrufen, um die Aufgabe fortzusetzen.
Verbinden Sie ein MCP-kompatibles Tool wie Codex, Claude Code oder Cursor, um Executions zu starten und Ergebnisse abzurufen.
Beschreiben Sie, was ausgeführt werden soll und welche Ressourcen in einer TOML-Datei benötigt werden. Fügen Sie Variablen, Volumes, Netzwerkregeln und ein Zeitlimit hinzu. Verwenden Sie das Manifest erneut, um die Ausführung mit derselben Konfiguration zu starten.
Geben Sie das zu verwendende Package, die Startdatei und deren Argumente an. Die Execution startet diese Datei; Aufrufe bestimmter Funktionen gehören in den Code selbst.
Bei prüfungspflichtiger Nutzung muss der genaue Inhalt des Packages freigegeben sein. Die Freigabe ersetzt weder Ausführungsberechtigungen noch Richtlinien.
Freigabeablauf kennenlernen ↗Stellen Sie Dateien aus Volumes unter dem von Ihrem Skript oder Container erwarteten Pfad bereit. Die Execution erhält das ursprüngliche Volume; beschreibbare Kopien in Containern sind temporär.
Deklarieren Sie die vom Prozess benötigten Konfigurationswerte im Manifest. Für Container-Executions definieren Sie Variablen für jeden Container.
Speichern Sie Tokens, Passwörter und API-Schlüssel im Secrets-Tresor. Ordnen Sie in der Execution-Konfiguration eine Secret-Referenz der von Ihrer Anwendung erwarteten Umgebungsvariable zu. Der Prozess erhält den Wert zur Laufzeit, ohne dass Sie ihn in Code oder Manifest schreiben müssen.
Deaktivieren Sie Outbound-Netzwerke für Executions, die nur die bereitgestellten Daten verarbeiten.
Beschränken Sie ausgehenden Datenverkehr nach IP-Adresse, Adressbereich oder Domain mit festgelegten Protokollen und Ports.
Der Host setzt die Regeln durch und blockiert den Zugriff auf private Netzwerke, lokale Adressen und Infrastrukturmetadaten, auch im öffentlichen Modus.
Konfigurieren Sie für Container eine Richtlinie zum Herunterladen von Images und eine weitere zum Ausführen von Code. Die Freigabe einer Registry für den Download erlaubt keinen Zugriff darauf während der Execution.
Senden Sie ein Skript, ein Package oder eine Containerkonfiguration. Skripte und Packages können in unterstützten Laufzeitumgebungen ein vorbereitetes Image verwenden.
Senden Sie Python- oder JavaScript-Code direkt und wählen Sie eine Laufzeitumgebung. Das Skript startet in seinem Arbeitsverzeichnis mit den konfigurierten Variablen und Volumes.
Verwenden Sie dieses Format für einmalige Automatisierung, Datentransformation oder KI-generierten Code. Direkte Uploads erfordern keine Verpackung des Projekts in einem ZIP.
Nutzen Sie ein Image mit bereits installierten Werkzeugen und Abhängigkeiten. Sie können es in einem Workspace vorbereiten. Skripte und Packages nutzen diese Umgebung in unterstützten Laufzeitumgebungen.
Jede Ausführung erhält eine beschreibbare Kopie des Images. Installationen und Änderungen bleiben in dieser Kopie; das veröffentlichte Image bleibt für spätere Executions erhalten.
Geben Sie ein OCI-Image, einen Befehl und Umgebungsvariablen an. Ergänzen Sie unterstützende Dienste, wenn Ihre Execution sie benötigt. Container derselben Execution teilen sich CPU, Arbeitsspeicher und Netzwerk.
Verwenden Sie dieses Format für Anwendungen, die bereits in Containern verpackt sind. Exit-Codes und Protokolle für jeden Container sind nach der Sammlung verfügbar.
Bündeln Sie Projektcode und Dateien in einer ZIP-Datei, um sie gemeinsam hochzuladen. Verwenden Sie Packages, wenn die Verarbeitung mehrere Dateien benötigt, etwa Python-Module und Berichtsvorlagen.
Verwenden Sie ein Package in neuen Executions wieder, ohne die Dateien erneut hochzuladen.
Rufen Sie nach der Sammlung Ergebnisse und Dateien mit der Execution-ID über API, CLI oder MCP ab. Schreiben Sie strukturierte Ergebnisse in result.json und Dateien nach outputs/.
Schreiben Sie Daten in result.json. Rufen Sie das JSON-Ergebnis über die API ab und verwenden Sie es in Ihrer Anwendung.
Speichern Sie Berichte, Dokumente und weitere Dateien in outputs/. Rufen Sie Artefakte über die API ab und fordern Sie die benötigte Datei an. Es gelten die Limits und Aufbewahrungsfristen der Plattform.
Verwenden Sie die CLI, um Ergebnisse abzurufen und Artefakte mit der Execution ID herunterzuladen. Bitten Sie ein KI-Tool, das über MCP verbunden ist, Ergebnisse oder generierte Dateien abzurufen und mit ihnen weiter zu arbeiten.
Prüfen Sie Standardausgabe und Fehler in stdout und stderr. Verfolgen Sie Status, Dauer und Ressourcenmetriken. Containerprotokolle stehen nach der Sammlung am Ende der Ausführung zur Verfügung.
Die Execution läuft in einer virtuellen Maschine mit einem eigenen Kernel, getrennt vom Host und anderen Ausführungen. Container derselben Execution teilen sich den Kernel dieser Maschine.
Leiten Sie Ports über die CLI für aktive Container- oder Package-Executions ohne Zeitlimit weiter. Direkte Skripte unterstützen diesen Zugriff nicht. Die Weiterleitung endet mit der Execution.
Wählen Sie CPU und Speicher für jede Ausführung basierend auf der Arbeit, die sie erledigen muss.
Legen Sie ein Zeitlimit für die Execution fest und fordern Sie bei Bedarf deren Abbruch an.
In der runvibe_-Cloud verbraucht die Verarbeitung Ihr Tarifguthaben entsprechend den Ressourcen und der Laufzeit.
Die Ausführungsgebühren enden mit der Aufgabe; für Abonnement und Speicherung gelten die Regeln Ihres Tarifs.
Meine Nutzung schätzen ↗Code, Eingaben und Konfiguration sind festgelegt
Die Nutzung hängt von ausgewählten Ressourcen und Laufzeit ab
Execution beendet · Rechenumgebung freigegeben
Nein. Starten Sie eine Execution mit Python- oder Node.js-Code, einem Package oder Containern. Nutzen Sie einen Workspace, um ein Umgebungs-Image für die Wiederverwendung vorzubereiten und zu testen.
Ein Package enthält Code und Dateien; das Manifest definiert, wie diese ausgeführt werden und welche Ressourcen verwendet werden. Konfiguration ansehen ↗
Schreiben Sie Daten in result.json und Dateien nach outputs/. Rufen Sie sie nach der Sammlung mit der Execution-ID ab. Ergebnisse und Dateien anzeigen ↗
Ja, in Laufzeitumgebungen, die vorbereitete Images unterstützen. So können Sie eine Umgebung mit installierten Abhängigkeiten wiederverwenden. Container-Executions nutzen OCI-Images und eine eigene Konfiguration.
Prüfen Sie in den Ausführungsdetails Status, stdout, stderr und aufgezeichnete Metriken. Containerprotokolle werden am Ende einer Execution gesammelt.
Verwenden Sie Execution für die Verarbeitung mit einem definierten Start und Ende, integriert in Ihre Anwendung oder Automatisierung. Wählen Sie Workspace, um Ihre Anwendung zu entwickeln, zu testen und die Arbeit in derselben Umgebung fortzusetzen.