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openai/codex 研究分析

本轮结论

openai/codex 的核心价值不是“官方 CLI 怎么写”，而是展示了成熟 coding agent 必须有执行控制面。 它把配置、沙箱、执行策略、工具、技能、项目上下文和交互入口拆成显式对象，避免让高风险行为只靠 提示词自觉。

本仓最应该迁移的是治理思想：凡是能执行命令、改文件、访问网络或影响仓库状态的入口，都必须有 owner、风险等级、输入输出、dry-run、CI 状态和审计边界。

本地证据

• 研究对象：openai/codex
• 当前研究角色：官方 coding agent 工具源码
• 原始仓库：raw/repository/
• 原始来源清单：raw/sources.yml
• 事实摘要：domain.yml
• 深度证据：deep-dive.md

对标拆解

项	内容
参考对象	openai/codex
它解决的核心问题	让本地 coding agent 的命令执行、文件修改和工具调用进入可配置、可审计、可限制的系统
核心机制	config、sandboxing、linux-sandbox、tools、skills、docs/exec*、AGENTS.md 分层
真正带来结果的动作	把执行风险做成系统对象，而不是把风险控制写成提示词愿望
可迁移做法	脚本登记表、风险等级、自动执行边界、人工审批边界、dry-run 和审计说明
不可迁移条件	不复制 Rust workspace、Bazel/Nix、CLI runtime 和产品级沙箱实现
下一步试用动作	先为本仓 scripts/ 建立 manifest.yml 或等价登记表

改良迭代

改良目标	原模式	本仓版本	验证指标
脚本控制面	Codex 将执行策略和沙箱显式化	scripts/manifest.yml 记录脚本 owner、风险、输入、输出、CI 状态	Agent 能判断哪些脚本可自动执行，哪些必须人工确认
Agent 上下文接口	Codex 使用 AGENTS.md 承载项目规则	保持根目录和子目录 AGENTS.md 为正式上下文入口	新目录或架构变更后索引和 AGENTS 同步
技能治理	Codex 将 skills 作为可复用能力对象	本仓 skills 必须有触发条件、边界、输入输出和验证	skill 不再只是 prompt 收藏

可迁移清单

• 对所有写仓库、网络访问、高风险发布或迁移脚本标注风险等级。
• 对脚本补齐输入、输出、幂等性、dry-run、失败恢复和审计说明。
• 把 Agent 可自动执行与必须人工确认的边界写进 scripts/AGENTS.md。
• 把命令执行策略沉淀到 docs/references/ 或 docs/workflow/。

不可迁移清单

• 不把本仓改造成 Codex 类 runtime 产品。
• 不为了“看起来企业级”引入复杂沙箱、Bazel、Nix 或多语言构建系统。
• 不把官方产品实现等同于本仓必须采用的唯一标准。

验证动作

动作	成功信号	失败信号
抽样 5 个 scripts/ 文件登记 owner、风险、输入输出	维护者能一眼判断脚本能否自动跑	仍需要读源码才知道脚本风险
给写仓库脚本补 dry-run 或说明为何不能 dry-run	高风险动作有预演或审计路径	脚本一运行就产生不可逆副作用
把脚本风险边界加入 scripts/AGENTS.md	Agent 执行前能引用明确规则	每次仍靠对话临时判断

沉淀判断

• 稳定结论应下沉到 scripts/、docs/workflow/ 和 docs/references/。
• deep-dive.md 保留源码证据；本文件负责把证据转成迁移动作。