Add RoboCasa365 env (robocasa group: envs, code, assets)

EXCLUDED.md

@@ -24,3 +24,7 @@ hf download facebook/sam2.1-hiera-large --revision 665f8e2ad61cf5f53d65644ff27c8
 | `miniconda3/pkgs`、uv 下载缓存 | 下载缓存，用不到 |
 | `RoboDojo/eval_result`、`robodojo/{cache,drivers,logs,selftest}` | 评测结果和可重新生成的缓存 |
 | `robodojo/robodojo_env`（`rd-*` 工具） | 私有 GitHub 仓库；恢复后用 `rd-deploy` 推送 |
+| Daedalus 代码（`/workspace/robocasa/Daedalus-robocasa`，`robocasa/e11` @ `b222173`） | 私有 GitHub 仓库；从 st-gpu01 `~/workspace/daedalus-robocasa-e11-b222173.bundle` 克隆后 `git checkout b222173` |
+| RoboCasa 的 Codex 配置（`codex-home-robocasa/config.toml`） | 含私有中转地址；从 st-gpu01 `~/codex-home-robocasa/config.toml` 复制，key 只放环境变量 |
+| `robocasa/asset_zips` | 与解开后的 Assets 重复；原始来源是公开的 HF 仓 `twilighted/Robocasa365-Assets` @ `605c6475` |
+| `robocasa/{.uv-cache,smoke}` | uv 下载缓存、冒烟测试输出 |

MANIFEST.sha256

@@ -1,9 +1,13 @@
 383b332fe2799b29e88c889c9b4d692dd2a2fb94803b50990f0bfc4452e4ebae  perception/yuheng_services.tar.zst.part-00
+c41414e88bd161fbca4cd168c0880cab3ad6ffc2b6215cf3c027a21e12b5439f  robocasa/assets.tar.zst.part-00
+edf15e285e6e0987ef5fa0f3fbec08f01c09bc60a6dc8328667937ab11b2a485  robocasa/assets.tar.zst.part-01
+af87446b43fcf57b13452cc7d017962b6cbd5f44288d29986f961d836d6775ce  robocasa/code.tar.zst.part-00
+f931b553bcd56ed67132f1a693ea59c616a96f156cb1f7daef5bec0417de5ec1  robocasa/envs.tar.zst.part-00
+b2aefa698a580c74dfb9afeb2e30fc864542ddf0f6c426699e19bb8034792902  robodojo/miniconda3.tar.zst.part-00
+a8e99fc7128e702314ad0603529d7ac3f9fb46fe5a3a0e592913350d297a8fed  robodojo/miniconda3.tar.zst.part-01
+6f92a1421eaa9834b1fa44356acd12d228dc657484f9d89957b7aa3556cf9537  robodojo/probe-env.tar.zst.part-00
 ca7d990fe69ccb8b782600859dd9d817783bb1a8a23243eec364c805c95dd078  robodojo/RoboDojo_Assets.tar.zst.part-00
 b2f4d5b12f75f680591ed78894001f2ccbc16aefed1e51a92ccad60389c2437a  robodojo/RoboDojo_Assets.tar.zst.part-01
 5abaa00a13fd9c8b69ba5004b8e6cc6d2f51e2e403c39d9cc0e61bb6e6d26631  robodojo/RoboDojo_Assets.tar.zst.part-02
 cf85424804125a714c8850c7f1f70cf3cdda52d36cc4534c73a0a62d3043e69b  robodojo/RoboDojo_Assets.tar.zst.part-03
 7377101973ac9afce3eca55d169d45a7f2865ed19dce198e20168264854d246e  robodojo/RoboDojo_code.tar.zst.part-00
-b2aefa698a580c74dfb9afeb2e30fc864542ddf0f6c426699e19bb8034792902  robodojo/miniconda3.tar.zst.part-00
-a8e99fc7128e702314ad0603529d7ac3f9fb46fe5a3a0e592913350d297a8fed  robodojo/miniconda3.tar.zst.part-01
-6f92a1421eaa9834b1fa44356acd12d228dc657484f9d89957b7aa3556cf9537  robodojo/probe-env.tar.zst.part-00

README.md

@@ -4,10 +4,10 @@ pretty_name: harness_env
 viewer: false
 ---
 
-# harness_env：两台 RTX PRO 6000 服务器的 /workspace 备份
+# harness_env：RTX PRO 6000 服务器的 /workspace 备份
 
-gpu01 / gpu02（8× RTX PRO 6000，k8s pod）的 `/workspace` 是 emptyDir：pod 被删除或宕机重建时会清空。
-这里是 2026-10-29 的快照，用来在新 pod 上几分钟内恢复环境。
+gpu01–gpu05（RTX PRO 6000，k8s pod）的 `/workspace` 是 emptyDir：pod 被删除或宕机重建时会清空。
+这里是快照（RoboDojo 与感知服务 2026-10-29，RoboCasa365 2026-10-30），用来在新 pod 上几分钟内恢复环境。
 
 ## 有什么
 
@@ -18,6 +18,9 @@ gpu01 / gpu02（8× RTX PRO 6000，k8s pod）的 `/workspace` 是 emptyDir：pod
 | `robodojo/RoboDojo_Assets` | RoboDojo Assets（HF revision 35efbc7dedfd，含已生成的 curobo.yml） | 36G | 4 |
 | `robodojo/probe-env` | rd-selftest、rd-assets 用的小环境 `/workspace/robodojo/probe-env` | 95M | 1 |
 | `perception/yuheng_services` | VGGT/SAM 感知服务代码和它的 venv、uv python，解到 `/workspace/yuheng/services` | 4.5G | 1 |
+| `robocasa/envs` | RoboCasa365 的两个 venv（`envs/robocasa` py3.10.12、`envs/daedalus` py3.12.15）和 uv 0.13.5 及其 Python，解到 `/workspace/robocasa` | 4.3G | 1 |
+| `robocasa/code` | RPent d903f38 和 robocasa/robosuite/RLDX-1/RLinf 源码（固定 commit）、RPent 任务记忆库、安装脚本与核对记录、`env.sh` | 1.1G | 1 |
+| `robocasa/assets` | RoboCasa365 Assets（解开后的 `robocasa_assets`，123,440 个文件，与 st-gpu01 逐文件一致） | 11G | 2 |
 
 每个包是 `tar | zstd` 后按 10 GB 切成的 `.part-NN`，解开后路径从 `/workspace` 下开始。`MANIFEST.sha256` 是所有分块的校验和。
 **没有**放进来的内容（凭据、需要授权的模型权重、可重新生成的缓存、私有代码）见 [EXCLUDED.md](EXCLUDED.md)，
@@ -31,6 +34,7 @@ gpu01 / gpu02（8× RTX PRO 6000，k8s pod）的 `/workspace` 是 emptyDir：pod
 curl -fsSLO https://huggingface.co/datasets/siyuhsu/harness_env/resolve/main/restore.sh
 bash restore.sh robodojo         # RoboDojo 仿真环境
 bash restore.sh perception       # VGGT/SAM 感知服务代码 → /workspace/yuheng/services
+bash restore.sh robocasa         # RoboCasa365 环境 → /workspace/robocasa
 ```
 
 每块下载完会校验 sha256，中断后重跑会接着下载。也可以用 `hf download siyuhsu/harness_env --repo-type dataset` 先整体下载，
@@ -42,3 +46,8 @@ bash restore.sh perception       # VGGT/SAM 感知服务代码 → /workspace/yu
   补系统层（apt、Vulkan）、核对环境（已解开的内容不会重装），然后在服务器上跑 `rd-selftest` 确认能渲染。
 - **感知服务**：按 [EXCLUDED.md](EXCLUDED.md) 用有授权的 HF 账号把模型下载到 `/workspace/yuheng/hf_cache`，再按
   `/workspace/yuheng/services/README_pro6000.md` 启动（`svc.sh`）。
+- **RoboCasa365**：`source /workspace/robocasa/env.sh`。还差两样不在公开仓里的东西（见 [EXCLUDED.md](EXCLUDED.md)）：
+  Daedalus 的 RoboCasa 分支代码要放到 `/workspace/robocasa/Daedalus-robocasa`（`robocasa/e11` @ `b222173`），
+  `envs/daedalus` 已经以可编辑方式指向这个路径，放好即可用，不用重装；Codex 的 `config.toml` 放到 `/workspace/robocasa/codex-home-robocasa/`。
+  然后在一张空闲卡上跑 `python3 /workspace/robocasa/setup/rc_smoke.py --gpu <N> --n 1` 确认能建环境、能渲染。
+  要从头重装可以用 `/workspace/robocasa/setup/rc-setup.sh`。

restore.sh

@@ -1,10 +1,11 @@
 #!/usr/bin/env bash
 # 从 Hugging Face 公开仓 siyuhsu/harness_env 恢复 /workspace 下的数据。
 #
-#   bash restore.sh <组>...        组：robodojo  perception
+#   bash restore.sh <组>...        组：robodojo  perception  robocasa
 #
 #   robodojo     RoboDojo 仿真环境：/workspace/miniconda3、/workspace/RoboDojo（含 Assets）、/workspace/robodojo/probe-env
 #   perception   VGGT/SAM 感知服务的代码和运行环境：/workspace/yuheng/services（模型权重不在里面，见 EXCLUDED.md）
+#   robocasa     RoboCasa365 环境：/workspace/robocasa（RPent 与依赖源码、两个 venv、uv、Assets；Daedalus 代码不在里面）
 #
 # 只需要 curl、sha256sum、tar、zstd（没有 zstd 会用 apt 装）。公开仓，不需要 HF token。
 # 每块下载完都校验 sha256；中断后重跑会接着下载。解开后删除下载的分块。
@@ -19,6 +20,7 @@ DL=${DL_DIR:-$DEST/_restore}
 declare -A GROUP=(
   [robodojo]="robodojo/miniconda3 robodojo/RoboDojo_code robodojo/RoboDojo_Assets robodojo/probe-env"
   [perception]="perception/yuheng_services"
+  [robocasa]="robocasa/envs robocasa/code robocasa/assets"
 )
 for g in "$@"; do [ -n "${GROUP[$g]:-}" ] || { echo "未知的组 $g（可选：${!GROUP[*]}）"; exit 2; }; done
 

robocasa/assets.tar.zst.part-00

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:c41414e88bd161fbca4cd168c0880cab3ad6ffc2b6215cf3c027a21e12b5439f
+size 10737418240

robocasa/assets.tar.zst.part-01

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:edf15e285e6e0987ef5fa0f3fbec08f01c09bc60a6dc8328667937ab11b2a485
+size 114253382

robocasa/code.tar.zst.part-00

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:af87446b43fcf57b13452cc7d017962b6cbd5f44288d29986f961d836d6775ce
+size 1127125553

robocasa/envs.tar.zst.part-00

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f931b553bcd56ed67132f1a693ea59c616a96f156cb1f7daef5bec0417de5ec1
+size 4535480964