align: ChatGPT Codex 对齐第一批：技能包 + 对照表
对照用户提供的 ChatGPT Codex 工具目录，区分可对齐与 不照搬：核心编程工作流已对齐，ChatGPT 托管专属 （CUA、宠物、Docs/Sites 连接器、图片生成模型）不在 开源宿主编排层范围，不凭空宣称对齐。 第一批只补技能层，不改 worker、不改生产行为： - cloud/skills/live-info：天气/时区/股票/体育，查一级 来源、带来源和快照时间，绝不编数字。 - cloud/skills/document-tools：LaTeX/Word/PDF/表格/ 演示文稿，先核查工具、缺了明说、产出后重读验证。 - cloud/skills/image-workflow：已有图片处理 + 生成工具 已配置时才生成，未配置时明说、绝不顶替。 - docs/chatgpt-codex-alignment.md：逐项对照表与不照搬 的诚实边界，方向为自动化编程任务平台。 - cloud/tests/test_chatgpt_codex_skills.py：校验技能 frontmatter、名字与目录一致、正文非空、无密钥占位。 验证：新测试 2 项全过。播种进租户 codex-home、 worker 改动、CUA/连接器/图片模型均不在本批，另行评审。
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6d4f87e286
commit
8a26d1973c
5 files changed
+272
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@@ -0,0 +1,55 @@
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name: document-tools
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description: 创建或编译 LaTeX 项目，处理 Word、PDF、表格和演示文稿时使用。先核查本机工具有没有，缺工具就明说，绝不假装产出了文件。
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# document-tools：文档处理
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## 何时用
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用户要做 LaTeX 编译、Word（.docx）读写、PDF 读写、表格
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（.xlsx / .csv）处理、演示文稿（.pptx）制作时用。
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## 何时不用
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- 只是读一段纯文本、改代码、写 Markdown：不用本技能，
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直接用文件工具。
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- 用户没说要产出文档，只是问文档里写了什么：先读文件，
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不用走编译流程。
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## 工具前提（先核查，不满足就明说）
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在工作区 shell 里先查，缺什么就报什么，不要跳过核查直接写：
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- LaTeX：`latexmk` / `pdflatex` / `xelatex` 是否存在。
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- 通用转换：`pandoc` 是否存在。
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- Python 库：`python3 -c "import docx, openpyxl, pptx, fitz"`，
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哪个 import 失败就说明哪个缺失。
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- PDF 阅读：`pdftotext` 或 Python 的 `fitz` / `pypdf`。
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核查命令本身不产出文件，核查失败时回答里写清“缺 XX，
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本环境无法编译 / 无法处理该格式”，并给出可替代的方案
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（例如只产出 Markdown / CSV），不要伪造一个文件路径。
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## 步骤
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1. 先确认输入和输出：输入文件路径、输出格式、输出路径、
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语言（中文 LaTeX 优先 xelatex + CJK 字体，缺字体先报）。
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2. 选最小工具链：能用 pandoc 就不用手写 LaTeX 模板；
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能用 Python 库读写就不用先转格式。
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3. 编译 / 生成后必须验证产出：
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- 文件确实存在，大小不是 0。
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- LaTeX：编译日志无致命错误（error / Emergency stop），
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页数符合预期。
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- docx / xlsx / pptx：用对应库重新打开一次，能读回
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刚才写的内容（标题、表头、页数/幻灯片数）。
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- PDF：能用 `pdftotext` 或 `fitz` 读回文本，确认不是空白页。
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4. 验证失败时不要把半成品当成品交，先贴出报错，再修。
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## 输出要求
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- 交代产出文件的真实路径、页数 / 幻灯片数 / 表格行数，
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以及用哪条命令验证过。
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- 不要编造页数、字数、文件大小；写不出的就写“未验证”。
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- 涉及用户数据的文件不要写到工作区以外，不要上传到
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第三方服务，除非用户明确要求。
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@@ -0,0 +1,52 @@
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name: image-workflow
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description: 查看、裁剪、缩放、格式转换已有图片，或在图片生成工具已配置时按描述生成/编辑图片时使用。未配置生成工具时必须明说无法生成，绝不把已有图片或占位图当成生成结果。
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# image-workflow：图片查看与处理
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## 何时用
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- 查看已有图片、裁剪、缩放、转格式、读图片尺寸和格式。
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- 用户明确要求“按描述生成一张图”或“按描述改这张图”，
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且本环境已配置图片生成工具 / API 时。
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## 何时不用
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- 只是写代码、改文本、查文档：不用本技能。
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- 用户要生成图片，但本环境没有生成工具：不要硬做，
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走下面的“未配置”分支。
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## 工具前提（先核查，不满足就明说）
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1. 查看和处理已有图片：查 `python3 -c "import PIL"`，
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以及 `convert` / `magick`（ImageMagick）是否存在。
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有其一即可做裁剪、缩放、转格式；都没有就明说。
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2. 生成 / 编辑图片：先查任务环境里是否已配置图片生成
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工具或 MCP / API（包括需要什么 key、走哪个 endpoint）。
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没有配置时，回答必须是“本环境未配置图片生成工具，
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无法按描述生成”，并给出替代方案（例如用 shell 画示意图、
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或用户提供已有图片后做裁剪/缩放），绝不能：
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- 把网上找来的图、占位图、已有图片说成是刚生成的；
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- 编造一个图片路径或图片内容描述。
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## 步骤（已有图片处理）
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1. 先读原图信息：格式、尺寸、文件大小，确认输入路径存在。
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2. 按用户要求做裁剪 / 缩放 / 转格式，产出到用户指定的
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路径（未指定时用工作区内的新文件名，不覆盖原图）。
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3. 验证产出：重新打开产出图，确认格式、尺寸符合要求，
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文件大小不是 0。
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## 步骤（生成 / 编辑，仅当工具已配置时）
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1. 把用户描述原样记下来，不要自己加没说的元素。
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2. 调已配置的生成工具，记录工具名、提示词、产出路径。
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3. 验证产出图存在且能打开，再交给用户；失败时贴出
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工具报错，不要换一张别的图顶替。
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## 输出要求
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- 每个产出图都要给真实路径和尺寸，生成类还要给提示词。
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- 未配置时不要绕弯子说“已生成”，直接说缺什么、
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用户补什么才能生成。
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@@ -0,0 +1,55 @@
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name: live-info
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description: 查询天气、时区、股票价格、体育赛程等实时公开信息时使用。只用可查证的公开来源，绝不编造数字，回答必须带来源和快照时间。
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# live-info：实时公开信息查询
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## 何时用
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用户问天气、时区换算、某只股票的当前价、某场比赛的赛程或比分等
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“现在是多少”类问题时用。编程任务里需要查官方文档、发布说明、
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最新版本时，同样走本技能的查证流程，不要凭记忆给数字。
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## 何时不用
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- 用户只问概念、历史、代码怎么写：不用本技能。
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- 已经有任务内文件、数据库、日志能直接回答的：以任务内证据为准，
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不用再上网。
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## 工具前提（先核查，不满足就明说）
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1. 先确认本任务里是否有网页搜索工具（codex-app-server 里是
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websearch MCP 的 `web_search` / `web_fetch`，生产 worker 需
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带 `--websearch-mcp` 才播种）。没有搜索工具时，直接告诉用户
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“本环境无联网查询工具，无法核实实时数字”，不要编一个。
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2. 有搜索工具时，优先查官方或一级来源：气象部门、交易所、
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联赛/球队官网、时区数据库说明。聚合新闻、论坛、二手转载
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只能当线索，不能当唯一来源。
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## 步骤
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1. 把问题拆成可查的实体 + 时间 + 地点：例如“北京明天天气”
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→ 城市 = 北京，日期 = 明天（换算成具体日期并写出来），
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指标 = 气温/降水/风力。
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2. 用 `web_search` 查 1-2 个一级来源，打开来源页核对数字，
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不要只抄搜索摘要。
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3. 股票：只报快照价 + 涨跌 + 快照时间，并说明“快照价不是
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投资建议，盘中价格会变”。不要给买入/卖出建议。
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4. 时区：先写出两个时区的 UTC 偏移和夏令时状态，再换算，
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不要只给换算结果。
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5. 体育赛程：写清联赛、主客队、开赛时间（含时区）、比分
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是“已结束 / 进行中 / 未开始”哪一种。
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## 输出要求
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- 数字后面必须跟来源和时间，例如“来源：XX 官网，查询时间
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2026-10-30 00:00 CST”。
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- 查不到、来源冲突、或时间已过期时，明说查不到 / 冲突，
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不要选一个看起来顺眼的数字。
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- 不要把预测（天气预报、分析师目标价）写成事实。
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## 校验
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回答前自查：每个数字都有来源吗？时间写了吗？时区写了吗？
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有一项没有，就补查或删掉该数字。
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@@ -0,0 +1,52 @@
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"""ChatGPT Codex 对齐第一批：技能包校验。
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只校验技能文件本身，不启动 worker、不跑模型、不改生产行为：
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每个 cloud/skills/<名>/SKILL.md 必须有 name + description
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frontmatter、名字与目录一致、正文非空、不含密钥占位。
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"""
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import os
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import re
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import unittest
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from pathlib import Path
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SKILLS_DIR = Path(__file__).resolve().parents[1] / "skills"
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EXPECTED = {"live-info", "document-tools", "image-workflow"}
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def _frontmatter(text):
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m = re.match(r"^---\n(.*?)\n---\n", text, re.DOTALL)
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if not m:
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return None
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out = {}
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for line in m.group(1).splitlines():
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if ":" in line:
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k, v = line.split(":", 1)
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out[k.strip()] = v.strip()
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return out
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class ChatGptCodexSkillsTestCase(unittest.TestCase):
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def test_expected_skills_exist(self):
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names = {p.name for p in SKILLS_DIR.iterdir() if p.is_dir()}
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self.assertEqual(names, EXPECTED)
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def test_skill_frontmatter_and_body(self):
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for name in sorted(EXPECTED):
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path = SKILLS_DIR / name / "SKILL.md"
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self.assertTrue(path.is_file(), str(path))
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text = path.read_text(encoding="utf-8")
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fm = _frontmatter(text)
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self.assertIsNotNone(fm, name)
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self.assertEqual(fm.get("name"), name)
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desc = fm.get("description", "")
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self.assertTrue(desc, name)
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self.assertLessEqual(len(desc), 200, name)
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body = text.split("---", 2)[-1].strip()
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||||
self.assertTrue(len(body) > 200, name)
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for bad in ("API_KEY", "sk-", "password"):
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||||
self.assertNotIn(bad, text, name)
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if __name__ == "__main__":
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unittest.main()
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@@ -0,0 +1,58 @@
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# codex-app-server 对齐 ChatGPT Codex：工具目录对照
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来源：用户 2026-10-30 提供的 ChatGPT Codex 工具目录（ChatGPT Codex
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在其自有 app 里的工具清单），对照对象是 codex-app-server 现生产
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（main d4a517f，2026-10-29）与本分支第一批。
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方向先说清：用户 2026-10-29 已定，往自动化编程任务平台方向
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做生产级提升，不是个人 agent OS 方向。所以本对照只对齐
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“编程任务平台”相关的能力，ChatGPT 托管专属能力不照搬，
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见文末“不照搬”一节。
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## 对照表
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| ChatGPT Codex 能力 | codex-app-server 现状 | 结论 |
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|---|---|---|
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| 终端与文件：shell、读写工作区、看图片、apply_patch、看终端输出 | codex-core 工具 + worktree + 沙箱，host/cloud 已有 | 对齐 |
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| 联网查询：网页搜索、打开网页、找页面内容 | websearch MCP（SearXNG / DuckDuckGo / Brave），生产 worker 带 `--websearch-mcp` 才播种 | 对齐（搜索本体） |
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| 联网查询：天气、时区、股票、体育赛程 | 无专用垂类工具；本分支新增 `live-info` 技能，教 agent 用 web_search 查一级来源、带来源和快照时间，绝不编数字 | 第一批：技能对齐，工具未新增 |
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| 图片生成：按描述生成、按已有图片编辑 | 无图片生成模型工具；查看/裁剪/缩放靠 PIL / ImageMagick（若装了）。本分支新增 `image-workflow` 技能，未配置生成工具时必须明说无法生成，绝不拿占位图顶替 | 第一批：流程对齐，生成能力仍缺工具 |
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| 浏览器与界面操作（CUA）：读界面、开网页、操作标签页、桌面应用 | 无。README 已写：Computer Use 是另一条管线，不在 host / CLI 中间层 | 不照搬，见下 |
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| 协作代理：启动代理、发任务、看进度、等结果 | host delegate、模型内子代理、云端协调员/子任务 | 对齐 |
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| Codex 任务与工作区：列项目/任务、读任务记录、建/切 worktree、开文件或终端面板、管理标题、归档、附件 | projects / tasks / fork / archive / uploads 已有；任务文件读取在 PR #146（未合） | 对齐，文件端点待 #146 |
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| 自动化：创建/查看/更新定时任务和提醒 | automations --add + run-due、云端自动化 | 对齐 |
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| 文档工具：LaTeX 编译、Word / PDF / 表格 / 演示文稿 | 无一等工具，只能靠 shell 调系统里装好的工具。本分支新增 `document-tools` 技能：先核查 pandoc / latexmk / python-docx 等，缺了明说，产出后必须重读验证 | 第一批：技能对齐，工具未新增 |
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| 连接的应用与服务：GitHub、文档会话、Sites 等，须安装/授权 | GitHub PR 链路、MCP / skills / 插件已有；ChatGPT 的 Docs / Sites 连接器目录没有 | 部分，不照搬连接器目录 |
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| 专项能力：管理插件、技能 | skills/list、`.agents/skills`、MCP 已有；本分支在 `cloud/skills/` 新增 3 个技能包 | 部分，第一批补技能包 |
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| 专项能力：ChatGPT 宠物 | 无，ChatGPT app 专属 | 不照搬 |
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| 专项能力：AIMemory Runner 远程运维 | 2026-10-28 已停用全部 7 个 aimemory 容器，数据未删但不在活跃能力里 | 不照搬，现不活跃 |
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## 第一批做了什么（本分支）
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- `cloud/skills/live-info/SKILL.md`：天气/时区/股票/体育，
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查一级来源、带来源和快照时间、不编数字。
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- `cloud/skills/document-tools/SKILL.md`：LaTeX / Word / PDF /
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表格 / 演示文稿，先核查工具、缺了明说、产出后重读验证。
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- `cloud/skills/image-workflow/SKILL.md`：已有图片处理 +
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生成工具已配置时才生成，未配置时明说、绝不顶替。
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- `cloud/tests/test_chatgpt_codex_skills.py`：校验每个技能
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都有 name + description、名字与目录一致、无密钥占位、
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正文非空。技能本身不改 worker 行为，生产行为不变。
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- 本分支不改 worker 播种、不改生产配置、不部署。把技能
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播种进租户 codex-home（仿 websearch MCP 的播种方式）
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是下一批，需要单独评审 worker 改动。
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## 不照搬（诚实边界）
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- CUA / 桌面操作：需要浏览器自动化 + 桌面操作基础设施，
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不是加一个技能就能对齐的，且与“自动化编程任务平台”
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方向不符；若用户另行立项，再单独评估 Playwright /
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浏览器 MCP 路线。
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- 图片生成模型：需要图片生成模型或 API 配置，codex-app-server
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现用中转 chat 模型，没有图片生成工具；技能只能管“有工具
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时怎么用、没工具时怎么明说”，不能凭空变出生成能力。
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- ChatGPT 连接器目录（Docs / Sites 等）与宠物：ChatGPT
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托管服务专属，需要 OAuth 与托管后端，不在开源宿主编排层
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的范围里。
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- AIMemory Runner：已停用，不为对齐而恢复；恢复需用户
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另行定是否启用 docker 自启与数据清理。
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