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Codex Skills

一套可安装、可验证、可跨项目继承的 role-based agent workflow。它不是 prompt 合集:agent-role-orchestrator 先让 总控 / CEO 判断目标、范围、风险和预算,再由 架构 / CTO内容主编 或其他负责人组织执行角色闭环。

核心设计亮点:CEO-first 入口、可折叠多窗口 Loop、来源窗口主动回调、Fail-Closed Tool Layer、按需 skill 路由、模型与 Token 预算、可量化的技能命中率,以及证据驱动的 Skill 体系治理。

详细资料:技术亮点与设计取舍 · 插件拆包与安装 · 跨机器安装与更新 · 路由、Token 与 Skill 评估 · 角色与运行规则 · 机器可读 skill 清单 · 来源治理 · 新增 skill

30 秒上手

推荐把仓库注册为插件 marketplace。core 是唯一默认包,其余领域包按当前任务启用:

codex plugin marketplace add Dirtytrii/codex-skills --ref main
codex plugin add codex-skills-core@dirtytrii-codex-skills
codex plugin add codex-skills-engineering@dirtytrii-codex-skills

也可以在 Codex 桌面的 Plugins 面板添加该 marketplace,并按任务安装领域包。CLI 安装显式执行 plugin add codex-skills-core,不要只依赖 marketplace 的默认安装标记。若只做总控分流、浏览器能力选择或项目压力测试,保持默认 core 即可;其他机器的日常刷新见跨机器安装与更新

安装策略 适用任务
codex-skills-core 默认 总控/角色路由、浏览器路由、项目压力测试
codex-skills-engineering 按需 架构、开发、测试、QA、工程发布
codex-skills-operations 按需 运维诊断、安全、部署前后门禁、恢复规划
codex-skills-content 按需 内容研究、写作、公众号、小红书与发布准备
codex-skills-visual-delivery 按需 UI、视觉资产、PPT、PDF 与交付文档

内容配图、UI 文案等跨域任务先审计组合;未超预算时可以同时启用多个 domain,超出时拆成带压缩交接的阶段任务。不要把所有包长期常驻;可同时检查预估目录开销和旧平铺安装重复项:

python scripts/audit_plugin_context.py --plugin codex-skills-content --scan-user-roots --strict

插件机制不可用时,仍可从 canonical skills/ 复制所需目录到 $HOME/.agents/skills;这是兼容路径,不再推荐一次安装全部。目录必须整体复制,不能只拿 SKILL.md。安装后在新任务中使用:

使用 $agent-role-orchestrator,先按总控角色梳理这个需求,并选择最小安全 Loop、负责人和模型预算。

也可以单独唤起:架构内容主编开发UI/PPT测试QA安全DBA运维公众号发布小红书视频知识库技能维护文档/交付

角色与任务流

体系分成三层:

层次 职责 事实来源
角色编排 入口分流、任务规模、模型预算、台账、回调、最终验收 agent-role-orchestrator
能力执行 技术、内容、视觉、测试、运维等角色按需加载 skill skills/*
治理继承 来源、公开边界、registry、校验、跨机器同步 registry/skills.jsondocs/*scripts/*
总控 / CEO
├─ 架构 / CTO
│  ├─ 开发、UI/PPT、测试、QA、安全、DBA、运维
├─ 内容主编
│  ├─ 公众号发布、小红书、视频、UI/PPT 视觉协作
├─ 知识库
├─ 技能维护
└─ 文档/交付

总控只直接对接负责人层。技术执行默认由 架构 / CTO 派发和验收,内容执行默认由 内容主编 派发和验收;总控负责项目结果、范围、优先级、风险和最终 go/no-go,不默认写代码、测试脚本或验收脚本。

Loop 深度按任务折叠,而不是默认走最长链路:

深度 链路 适用
L0 用户 -> 执行角色 明确、低风险的小任务
L1 总控 -> 负责人层 只需路线、风险或结果判断
L2 总控 -> 负责人 -> 执行 -> 负责人 -> 总控 普通复杂交付
L3 L2 + 独立门禁 关键 PR、发布、生产、账号、安全、数据库或公开声明

总控在行动前输出 任务分发决策tiny 可自办,small 可直派一个短小开发任务,medium 交负责人判断,large 启动完整团队,critical 进入 L3 门禁。

规划契约由生成器隐性注入,不要求用户调用额外命令:总控只定义价值、成功标准、非目标、负责人和预算;CTO 做有范围的代码库 Recon/Vet 并产出技术规格;Dev Lead 把规格编译成带基线 commit、文件边界、逐步验证和 STOP 条件的零上下文执行卡;QA 只做证据复核。任务规模决定契约深度,不会自动触发全库审计或 3-5 个 subagent fan-out。方法细节见隐性规划契约

生成器会先统一输入值,再选择模型与 Prompt:

输入 负责决定 关键规则
task-size 默认组织路径 large 至少 L2;critical 进入 L3
risk 风险和模型余量 critical/extreme 进入 L3 与高风险路由
loop-depth 角色链路深度 显式 L3 会把普通风险提升为 critical
profile Prompt 字段量 默认 auto;不应拿 compact 删减高风险门禁

因此 large 默认得到 L2 + standard,critical 默认得到 critical risk + L3 + full。模型、Spark 资格、Loop 和 Profile 使用同一组 effective controls,不会各自猜测。完整推导、命令和指标解释见 路由、Token 与 Skill 评估指南

多窗口闭环遵循来源窗口:A 派 B,B 回 A;B 再派 C,C 回 B。完成、阻塞或需要决策时必须同时更新并提交 .codex/role-windows.md,并向来源 thread 主动发送压缩回调;仅完成台账更新不算闭环。没有发送工具时,以 <codex_delegation>压缩回调 开头供转发。

Fail-Closed Tool Layer

Markdown 管原则和角色边界,脚本管固定字段、枚举、模板、状态和统计。校验失败时不继续派发或关闭 Loop。

脚本 作用
ensure_project_role_files.py 检查或创建 AGENTS.md.codex/role-windows.md 托管规则
prepare_role_window.py 按角色和必选 Skill 解析所需插件;缺失时阻断并输出启用命令,通过后才生成 prompt
render_role_prompt.py 前置检查通过后的底层 prompt 生成器
validate_role_loop.py 校验台账、prompt、回调和技能命中字段
check_codegraph.py 检查新代码项目的 CodeGraph 可用性和初始化状态
aggregate_skill_hits.py 仅从含路由声明或技能回调的文件聚合自报命中、漏召、有效使用、真实误召和不一致回传
evaluate_skill_routing.py 对实际选择做离线评分,覆盖应命中与无需 Skill 的负样本
audit_skill_catalog.py 递归检查 Skill 目录、描述预算和隐式调用策略
audit_skill_system.py 汇总目录、角色、插件、bundle、路由 case 和可选运行时证据;缺少实际观测时明确返回 not_evaluable(不可评估)

角色运行脚本位于 skills/agent-role-orchestrator/scripts/;目录审计和路由评估属于仓库级 PR 工具,位于 scripts/。典型用法:

python skills/agent-role-orchestrator/scripts/ensure_project_role_files.py --project /path/to/project --write
python skills/agent-role-orchestrator/scripts/prepare_role_window.py --role 开发 --objective "修复订单筛选" --source-role 架构 --profile auto --required-skill gstack --validation "pytest"
python skills/agent-role-orchestrator/scripts/validate_role_loop.py --prompt /path/to/prompt.md --callback /path/to/callback.md
python scripts/evaluate_skill_routing.py --validate-only --strict

生成后先看 任务控制模型建议Token Budget Profile 是否一致。统计时区分三层:目录审计只证明 Skill 可发现;回调聚合只反映角色自报;路由评分需要外部提供实际 selected_skills,当前脚本不会自动运行 Codex。无需 Skill 的负样本也必须保持空选择,用来发现过度加载。

新本地代码项目由架构先运行 check_codegraph.py,技术方案确认后再做有边界的开源/可借鉴方案扫描。项目台账有 thread id 就复用,状态不明写 待确认,不能靠聊天记忆编造。

稳定模型路由与 Spark 机会通道

长期 owner 使用稳定路由:

角色 默认 升级条件
总控 / CEO gpt-5.6-terra + high 资金、上线、生产恢复、跨角色最终 go/no-go:Sol/xhigh
架构 / CTO gpt-5.6-sol + high 实盘架构、事故根因、DB/并发/安全、不可逆方案:xhigh
开发负责人 / Dev Lead gpt-5.6-terra + high 资金、账本、PnL/fee、并发、重复返工:Sol/xhigh
QA运维DBA、内容与治理 owner gpt-5.6-terra + high 关键门禁、生产/数据风险、高风险公开声明:Sol/xhigh

开发执行 subagent 是当前开发窗口内一次性 worker,不写入角色台账、不长期复用:

Executor tier 模型 边界
mechanical gpt-5.4-mini + high 单文件、规格和测试明确、无业务判断
bounded gpt-5.6-luna + high 边界清楚、有限语义、可独立验证
semantic gpt-5.6-terra + high 跨少量相关文件,需要业务语义
high-risk gpt-5.6-sol + xhigh 由 Dev Lead 亲自处理,不下放廉价 executor

Spark Opportunity Lane 不是稳定第五级。Spark 当前可用且独立预览额度有剩余时,mechanical/bounded executor 可用 gpt-5.3-codex-spark + high;通过 --prefer-spark --spark-available 显式启用,未确认可用时回退 Mini/Luna。它不承担 owner、跨文件集成、最终 QA、critical/high-risk 或长上下文任务,并且任务卡必须显式运行验证命令。

默认串行。并行必须有互斥范围和独立验证;3-5 个 worker 只能显式使用 --execution-profile parallel --worker-count N --disjoint-scope ... --independent-validation ...,不会因为“任务很大”自动扩散。

Token Budget Profile 控制 prompt 体积:compact 用于 tiny/small 和普通 medium 小闭环,standard 用于 large、L2、架构或新项目,full 用于 critical、L3 与高风险门禁,并额外要求独立复核、失败回退和 go/no-go 决策方。显式 --profile 优先于自动路由。上下文预算只传状态增量、证据句柄、决策和下一回流对象;长任务依靠台账、提交、PR 和压缩交接卡接续。

能力路由

角色只加载当前任务需要的能力,不把所有 skill 塞进一个超级 prompt:

任务 推荐入口
技术规划、实现、评审、发布 架构 / CTO + gstack-*,执行角色按任务加载调查、Review、QA、Ship 方法
浏览器交互与登录态复用 browser-automation-router:应用内 Browser 处理公开页/localhost,Chrome 插件复用现有登录态;Playwright 留给 CI/回归
UI、网页 PPT、社交卡 UI/PPT + ui-implementation-workflow:统一页面分类、按需视觉方向、预览图实现路线选择、参考台账与失败维度动态换源、设计规则/Token、骨架优先和 1440/768/390 截图闭环;旧审美偏好停用,实际截图反馈从新基线记录为原始审核信号;design-taste-frontend 仅保留为旧名称兼容入口
公众号 wechat-ai-app-opswechat-tech-writerwechat-article-formatter
小红书 xhs-visual-directorxhs-publish-assistantxhs-automation-publisherxhs-comment-researchcheat-on-content
中文正式对外文案 social-text-websense-gate + 反老登味 / 反 AI 味内容闸门 + humanizer-zh;叙事按需用 story-deslop
测试与安全 test-case-report-builderplaywrightauthorized-blackbox-web-security 或 Codex Security 系列
运维与数据库 只读诊断 skills + 运维/DBA 角色;写操作和危险动作单独授权
Skill 架构、Token/命中与插件治理 技能维护 + skill-system-governance:自动先跑只读审计,允许 no-change,只有证据和授权齐全才做最小修复
知识与交付 知识库、文档/交付角色按边界处理

浏览器能力从 Codex Desktop 2026-06-11 发布版本起作为最低能力门槛,并且必须在当前任务中实际检测到 Browser/Chrome 插件;完整路由和旧版降级见 docs/browser-automation.md

内容分支保留三道明确门禁:

  • X MCP 内容研究源:由内容主编统筹爆款、热点、选题和对标账号研究;默认只读,官方文档为 https://docs.x.com/tools/mcp,写操作另行授权。
  • 内容语气闸门:正式对外中文先去掉说教、爹味、模板化和 AI 味,再用 humanizer-zh;不改变事实、数据、来源、授权或发布状态。
  • 小红书自动化发布门禁xhs-automation-publisher 默认预览/填充;发布、评论、点赞、收藏、切号等动作必须二次确认,cookie 与账号状态不进仓库。

skill 命中通过回调量化:负责人声明候选/必选/可选/跳过,下游回传实际使用、漏召、误召和产出影响。长期触发漂移、README/docs 混乱和跨角色 Token 过重由 技能维护 调用 skill-system-governance 收敛,不让总控或架构长期背负;没有实际路由观测或回调样本时不编造命中率。

仓库与维护

skills/                         可安装 skill;每个目录包含 SKILL.md 及按需 references/scripts/assets
registry/skills.json            active skill、来源、维护归属和角色消费关系
registry/plugin-packages.json   core/domain 唯一归属、依赖和默认安装策略
plugins/                        从 skills/ 生成的 Codex 插件 bundle;禁止直接维护
.agents/plugins/marketplace.json 仓库级插件 marketplace
docs/technical-highlights.md    角色编排、Loop、Token 和 Fail-Closed 的设计取舍
docs/plugin-packaging.md        插件安装、拆包边界、迁移和上下文审计
docs/plugin-update-guide.md     跨机器安装、缓存刷新、新任务验证和回滚
docs/routing-token-and-evaluation.md  路由推导、模型/Profile、指标和评估输入格式
docs/role-usage.md              完整角色边界、模型、回调和平台运行规则
docs/source-policy.md           local / external-github / hermes 来源治理
scripts/validate_public_skills.py 公开 skill 总校验入口
scripts/validate_role_system.py    角色体系、README 和工具契约校验

仓库只同步可公开复用内容,不提交 token、密钥、cookie、登录态、生产日志、服务器真实路径、本机 memory、项目私有台账或插件运行时。

常规维护:从实际使用发现问题,优先沉淀到对应 skill;跨角色规则交给 技能维护;同步 registry/docs;运行:

python scripts/test_role_system_tools.py
python scripts/test_plugin_packages.py
python scripts/sync_plugin_bundles.py --check
python scripts/validate_plugins.py
python scripts/validate_role_system.py
python scripts/validate_public_skills.py
git diff --check

提交保持小颗粒、中文说明,并通过 PR 合并。完整流程见 docs/publication-checklist.md

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