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codex-runner

codex-runner

github.com/robsonrungAgent 工作流276 次安装3 天前更新
代码仓库

关于 codex-runner

codex-runner 是一项技能，通过本地已认证的 Codex CLI 执行调用方限定的提示词，面向需要控制模型路由和运行边界的 Agent 工作流，并核验实际响应的提供方。

主要功能

  1. 01通过本地 Codex CLI 执行
  2. 02按批准路由选择模型和 effort
  3. 03分析默认使用只读沙箱
  4. 04处理回退与运行凭据
  5. 05核验结果和实际提供方

适用场景

  1. 01通过 Codex 执行限定任务
  2. 02分发已批准的模型路由
  3. 03检查执行后的提供方与回退状态

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/robsonrung/rar-skills --skill codex-runner

安装后在 Claude Code 中输入/codex-runner确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

agents/
openai.yaml
references/
command-reference.md
continuation.md
prompting.md
runtime-reference.md
schemas/
review-output.schema.json
scripts/
run_codex.py
tests/
test_run_codex.py

详细介绍

Codex Runner

先使用 shared/references/model-preview.md 选择分支。确定性检查无需选择模型。实际派发使用一个具体且已批准的快照；嵌套调用沿用该快照，不重新解析，也不增加工作线程。

通过本地 CLI 执行调用方限定范围内的提示词。共享角色、信封键和结果处理方式见 shared/references/runner-common.md。保持席位忠实度：注明实际作答的提供方，并如实报告不可用或未经验证的席位。

原生路由

选择外部路由前，先阅读 shared/references/host-model-execution.md。如果当前宿主能在原生子 Agent 或任务线程中，以所需的工作量、隔离和回执策略派发确切选定的 Astra、Sol 或 Terra 模型，请使用该路由。agents/openai.yaml 是宿主 UI 元数据，不会派发原生模型。

调用

在同一次 shell 调用中，将 SKILL_DIR 设为此已加载技能目录：

SKILL_DIR="<absolute path of this skill directory>";
python3 "$SKILL_DIR/scripts/run_codex.py" "<scoped prompt>" \
  --model <approved-model-id> --effort <approved-effort> --disable-fallback --json

从选定的快照中复制确切的模型和工作量。添加其角色、工具模式、回执策略和限制。仅当选定的路由由运行时控制时，才省略工作量标记。嵌套调用使用这些已保存的选项，不再解析默认值。此示例不授予共享源代码或使用工具的权限。

运行时边界

  • 在 exec 模式下使用本地已认证的 codex CLI。分析角色默认使用只读沙箱。
  • --tool-profile repo_read_only 还会禁用插件、应用、网页搜索和 MCP 服务，并记录 configured 工具回执。codex exec 不会报告启动工具，因此此回执证明的是配置，而非观察结果。用户 Codex hooks 仍会运行；它们不是模型工具。Codex 无法运行 no_tools。
  • --allow-write、显式沙箱或 --full-auto 只能在调用方权限范围内更改此边界。无人值守运行需要批准才能使用 Full auto。
  • 提示词和文件上下文可能会发送给已配置的提供方。将 --working-dir 设为任务对应的仓库或软件包。
  • 包装器会传递模型和工作量。当前的无头输出无法证明实际提供服务的模型；仅有已配置的标签时，回执仍未经验证。
  • 直接调用在 CLI 缺失时可回退到 claude-runner 一次。已批准的路由会禁用回退。原生恢复无法回退到其他运行器。
  • 仅当提示词需要澄清或需要设计输出契约时，才阅读 references/prompting.md。这是可选指引，并非必需的步骤。

按需加载

结果

阅读 agent_message 和包装器信封。检查是否成功、实际提供服务的模型回执、有效的运行器/提供方，以及是否发生回退或输出格式错误。进程完成本身不能证明执行了请求的任务或使用了指定模型。如果调用方授权了编辑，请报告修改过的文件。

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