diff --git a/cloud/skill_seed.py b/cloud/skill_seed.py new file mode 100644 index 0000000..97c37ae --- /dev/null +++ b/cloud/skill_seed.py @@ -0,0 +1,124 @@ +"""Seed ChatGPT-Codex-alignment skills into a tenant codex-home. + +Mirrors the websearch MCP seeding pattern in cloud/websearch.py, +but for skills, not MCP config: + +- Source is cloud/skills//SKILL.md (the batch-1 skill pack). +- Destination is /skills//SKILL.md. + Why this path: verified live on 2026-10-30 with the real + Codex binary (host.py skills-list against a temp codex-home + on the production host, production untouched). The first + attempt -- /.agents/skills/ -- was NOT discovered + (skills/list returned only the 5 system skills). Copying the + same SKILL.md files to /skills/ made them appear + as scope=user (5 system + 3 ours, count 8). System skills + themselves live at /skills/.system/, which is + the tell that this is the user-skills directory for a + CODEX_HOME. A Docker tenant task must not pollute its task + repo/worktree (seeding into the worktree would show up in + the task diff), so the tenant codex-home -- the per-project + persistent home that is mounted into the container at + /var/lib/codex-app-server/codex-home -- is the right channel. + This is the same channel websearch MCP seeding uses. +- Idempotent and non-destructive by design: + - a missing destination file is copied; + - an identical destination file is left alone; + - a differing destination file is NEVER overwritten (that is + a tenant-modified skill) -- it is reported in + ``skills_skipped_differ`` and left alone; + - a skill directory without SKILL.md is skipped, never invented. +- No config.toml change, no key, no network: skills are plain + instruction files, and the helper never writes secrets. + +Honest boundary (see docs/chatgpt-codex-alignment.md): discovery +itself is now live-verified (skills/list, scope=user, on a temp +home with the real Codex binary). What is NOT yet verified is +model invocation inside a real Docker tenant task (an explicit +$live-info call that actually runs and returns a result, and +whether the relay model honours it). Until a task-level probe +passes, do not claim the skills are live in production tasks -- +this helper only guarantees the files land in the tenant home, +idempotently, without clobbering tenant edits, and that +skills/list sees them there. +""" + +import os +import shutil +from pathlib import Path + +# cloud/skills//SKILL.md, next to this module. +SKILLS_DIR = Path(__file__).resolve().parent / "skills" +# User-level skills inside a codex-home (live-verified 2026-10-30: +# .agents/skills inside a codex-home is NOT discovered). +DEST_SUBDIR = Path("skills") + + +def skill_source_dir(skills_dir=None): + """Skill pack directory: explicit override or cloud/skills/.""" + if skills_dir is not None: + return Path(skills_dir) + return SKILLS_DIR + + +def list_skills(skills_dir=None): + """[(name, SKILL.md path)] for every skill in the pack.""" + src = skill_source_dir(skills_dir) + out = [] + if not src.is_dir(): + return out + for entry in sorted(src.iterdir()): + if not entry.is_dir(): + continue + skill_file = entry / "SKILL.md" + if skill_file.is_file(): + out.append((entry.name, skill_file)) + return out + + +def ensure_codex_home_skills(codex_home_dir, skills_dir=None): + """Copy the skill pack into a tenant codex-home. + + Returns {"dest_dir", "skills_copied", "skills_skipped_differ", + "skills_skipped_missing"}: copied = names newly written, + skipped_differ = names whose destination SKILL.md differs + from the pack (tenant-modified, left alone), skipped_missing + = skill directories in the pack without a SKILL.md file + (should not happen; the batch-1 test guards it). + A missing source directory yields all-empty lists, never + an exception: skills are optional, a missing pack must not + block a task the way a missing websearch config would. + """ + home = Path(codex_home_dir) + dest_root = home / DEST_SUBDIR + dest_root.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + copied = [] + skipped_differ = [] + skipped_missing = [] + src = skill_source_dir(skills_dir) + if not src.is_dir(): + return {"dest_dir": str(dest_root), "skills_copied": copied, + "skills_skipped_differ": skipped_differ, + "skills_skipped_missing": skipped_missing} + # Directories in the pack, including ones without SKILL.md, + # so a broken pack is reported instead of silently dropped. + for entry in sorted(src.iterdir()): + if not entry.is_dir(): + continue + skill_file = entry / "SKILL.md" + if not skill_file.is_file(): + skipped_missing.append(entry.name) + continue + dest_dir = dest_root / entry.name + dest_file = dest_dir / "SKILL.md" + src_bytes = skill_file.read_bytes() + if dest_file.is_file(): + if dest_file.read_bytes() == src_bytes: + continue + skipped_differ.append(entry.name) + continue + dest_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + shutil.copyfile(skill_file, dest_file) + copied.append(entry.name) + return {"dest_dir": str(dest_root), "skills_copied": copied, + "skills_skipped_differ": skipped_differ, + "skills_skipped_missing": skipped_missing} diff --git a/cloud/skills/document-tools/SKILL.md b/cloud/skills/document-tools/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..d691a55 --- /dev/null +++ b/cloud/skills/document-tools/SKILL.md @@ -0,0 +1,55 @@ +--- +name: document-tools +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。 +--- + +# document-tools:文档处理 + +## 何时用 + +用户要做 LaTeX 编译、Word(.docx)读写、PDF 读写、表格 +(.xlsx / .csv)处理、演示文稿(.pptx)制作时用。 + +## 何时不用 + +- 只是读一段纯文本、改代码、写 Markdown:不用本技能, + 直接用文件工具。 +- 用户没说要产出文档,只是问文档里写了什么:先读文件, + 不用走编译流程。 + +## 工具前提(先核查,不满足就明说) + +在工作区 shell 里先查,缺什么就报什么,不要跳过核查直接写: + +- LaTeX:`latexmk` / `pdflatex` / `xelatex` 是否存在。 +- 通用转换:`pandoc` 是否存在。 +- Python 库:`python3 -c "import docx, openpyxl, pptx, fitz"`, + 哪个 import 失败就说明哪个缺失。 +- PDF 阅读:`pdftotext` 或 Python 的 `fitz` / `pypdf`。 + +核查命令本身不产出文件,核查失败时回答里写清“缺 XX, +本环境无法编译 / 无法处理该格式”,并给出可替代的方案 +(例如只产出 Markdown / CSV),不要伪造一个文件路径。 + +## 步骤 + +1. 先确认输入和输出:输入文件路径、输出格式、输出路径、 + 语言(中文 LaTeX 优先 xelatex + CJK 字体,缺字体先报)。 +2. 选最小工具链:能用 pandoc 就不用手写 LaTeX 模板; + 能用 Python 库读写就不用先转格式。 +3. 编译 / 生成后必须验证产出: + - 文件确实存在,大小不是 0。 + - LaTeX:编译日志无致命错误(error / Emergency stop), + 页数符合预期。 + - docx / xlsx / pptx:用对应库重新打开一次,能读回 + 刚才写的内容(标题、表头、页数/幻灯片数)。 + - PDF:能用 `pdftotext` 或 `fitz` 读回文本,确认不是空白页。 +4. 验证失败时不要把半成品当成品交,先贴出报错,再修。 + +## 输出要求 + +- 交代产出文件的真实路径、页数 / 幻灯片数 / 表格行数, + 以及用哪条命令验证过。 +- 不要编造页数、字数、文件大小;写不出的就写“未验证”。 +- 涉及用户数据的文件不要写到工作区以外,不要上传到 + 第三方服务,除非用户明确要求。 diff --git a/cloud/skills/image-workflow/SKILL.md b/cloud/skills/image-workflow/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..dbd4147 --- /dev/null +++ b/cloud/skills/image-workflow/SKILL.md @@ -0,0 +1,52 @@ +--- +name: image-workflow +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。 +--- + +# image-workflow:图片查看与处理 + +## 何时用 + +- 查看已有图片、裁剪、缩放、转格式、读图片尺寸和格式。 +- 用户明确要求“按描述生成一张图”或“按描述改这张图”, + 且本环境已配置图片生成工具 / API 时。 + +## 何时不用 + +- 只是写代码、改文本、查文档:不用本技能。 +- 用户要生成图片,但本环境没有生成工具:不要硬做, + 走下面的“未配置”分支。 + +## 工具前提(先核查,不满足就明说) + +1. 查看和处理已有图片:查 `python3 -c "import PIL"`, + 以及 `convert` / `magick`(ImageMagick)是否存在。 + 有其一即可做裁剪、缩放、转格式;都没有就明说。 +2. 生成 / 编辑图片:先查任务环境里是否已配置图片生成 + 工具或 MCP / API(包括需要什么 key、走哪个 endpoint)。 + 没有配置时,回答必须是“本环境未配置图片生成工具, + 无法按描述生成”,并给出替代方案(例如用 shell 画示意图、 + 或用户提供已有图片后做裁剪/缩放),绝不能: + - 把网上找来的图、占位图、已有图片说成是刚生成的; + - 编造一个图片路径或图片内容描述。 + +## 步骤(已有图片处理) + +1. 先读原图信息:格式、尺寸、文件大小,确认输入路径存在。 +2. 按用户要求做裁剪 / 缩放 / 转格式,产出到用户指定的 + 路径(未指定时用工作区内的新文件名,不覆盖原图)。 +3. 验证产出:重新打开产出图,确认格式、尺寸符合要求, + 文件大小不是 0。 + +## 步骤(生成 / 编辑,仅当工具已配置时) + +1. 把用户描述原样记下来,不要自己加没说的元素。 +2. 调已配置的生成工具,记录工具名、提示词、产出路径。 +3. 验证产出图存在且能打开,再交给用户;失败时贴出 + 工具报错,不要换一张别的图顶替。 + +## 输出要求 + +- 每个产出图都要给真实路径和尺寸,生成类还要给提示词。 +- 未配置时不要绕弯子说“已生成”,直接说缺什么、 + 用户补什么才能生成。 diff --git a/cloud/skills/live-info/SKILL.md b/cloud/skills/live-info/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..1a7e272 --- /dev/null +++ b/cloud/skills/live-info/SKILL.md @@ -0,0 +1,55 @@ +--- +name: live-info +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。 +--- + +# live-info:实时公开信息查询 + +## 何时用 + +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 +“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、 +最新版本时,同样走本技能的查证流程,不要凭记忆给数字。 + +## 何时不用 + +- 用户只问概念、历史、代码怎么写:不用本技能。 +- 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, + 不用再上网。 + +## 工具前提(先核查,不满足就明说) + +1. 先确认本任务里是否有网页搜索工具(codex-app-server 里是 + websearch MCP 的 `web_search` / `web_fetch`,生产 worker 需 + 带 `--websearch-mcp` 才播种)。没有搜索工具时,直接告诉用户 + “本环境无联网查询工具,无法核实实时数字”,不要编一个。 +2. 有搜索工具时,优先查官方或一级来源:气象部门、交易所、 + 联赛/球队官网、时区数据库说明。聚合新闻、论坛、二手转载 + 只能当线索,不能当唯一来源。 + +## 步骤 + +1. 把问题拆成可查的实体 + 时间 + 地点:例如“北京明天天气” + → 城市 = 北京,日期 = 明天(换算成具体日期并写出来), + 指标 = 气温/降水/风力。 +2. 用 `web_search` 查 1-2 个一级来源,打开来源页核对数字, + 不要只抄搜索摘要。 +3. 股票:只报快照价 + 涨跌 + 快照时间,并说明“快照价不是 + 投资建议,盘中价格会变”。不要给买入/卖出建议。 +4. 时区:先写出两个时区的 UTC 偏移和夏令时状态,再换算, + 不要只给换算结果。 +5. 体育赛程:写清联赛、主客队、开赛时间(含时区)、比分 + 是“已结束 / 进行中 / 未开始”哪一种。 + +## 输出要求 + +- 数字后面必须跟来源和时间,例如“来源:XX 官网,查询时间 + 2026-10-30 00:00 CST”。 +- 查不到、来源冲突、或时间已过期时,明说查不到 / 冲突, + 不要选一个看起来顺眼的数字。 +- 不要把预测(天气预报、分析师目标价)写成事实。 + +## 校验 + +回答前自查:每个数字都有来源吗?时间写了吗?时区写了吗? +有一项没有,就补查或删掉该数字。 diff --git a/cloud/tests/test_chatgpt_codex_skills.py b/cloud/tests/test_chatgpt_codex_skills.py new file mode 100644 index 0000000..8dc6aa2 --- /dev/null +++ b/cloud/tests/test_chatgpt_codex_skills.py @@ -0,0 +1,52 @@ +"""ChatGPT Codex 对齐第一批:技能包校验。 + +只校验技能文件本身,不启动 worker、不跑模型、不改生产行为: +每个 cloud/skills/<名>/SKILL.md 必须有 name + description +frontmatter、名字与目录一致、正文非空、不含密钥占位。 +""" + +import os +import re +import unittest +from pathlib import Path + +SKILLS_DIR = Path(__file__).resolve().parents[1] / "skills" +EXPECTED = {"live-info", "document-tools", "image-workflow"} + + +def _frontmatter(text): + m = re.match(r"^---\n(.*?)\n---\n", text, re.DOTALL) + if not m: + return None + out = {} + for line in m.group(1).splitlines(): + if ":" in line: + k, v = line.split(":", 1) + out[k.strip()] = v.strip() + return out + + +class ChatGptCodexSkillsTestCase(unittest.TestCase): + def test_expected_skills_exist(self): + names = {p.name for p in SKILLS_DIR.iterdir() if p.is_dir()} + self.assertEqual(names, EXPECTED) + + def test_skill_frontmatter_and_body(self): + for name in sorted(EXPECTED): + path = SKILLS_DIR / name / "SKILL.md" + self.assertTrue(path.is_file(), str(path)) + text = path.read_text(encoding="utf-8") + fm = _frontmatter(text) + self.assertIsNotNone(fm, name) + self.assertEqual(fm.get("name"), name) + desc = fm.get("description", "") + self.assertTrue(desc, name) + self.assertLessEqual(len(desc), 200, name) + body = text.split("---", 2)[-1].strip() + self.assertTrue(len(body) > 200, name) + for bad in ("API_KEY", "sk-", "password"): + self.assertNotIn(bad, text, name) + + +if __name__ == "__main__": + unittest.main() diff --git a/cloud/tests/test_skill_seed_worker.py b/cloud/tests/test_skill_seed_worker.py new file mode 100644 index 0000000..6ac9d4d --- /dev/null +++ b/cloud/tests/test_skill_seed_worker.py @@ -0,0 +1,132 @@ +"""Worker wiring for ChatGPT-Codex-alignment skills: tenant seeding. + +Mirrors test_websearch_worker.py: no Docker, no network, no real +model. _tenant_dirs runs against temp dirs; the skill pack used +here is the real cloud/skills/ pack, so a broken pack fails here +before it ever reaches a tenant. +""" + +import os +import sys +import tempfile +import unittest +from pathlib import Path + +try: + from cloud.server import init_db + from cloud.worker import Worker + from cloud.skill_seed import ensure_codex_home_skills, list_skills +except ImportError: + sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[2])) + from cloud.server import init_db + from cloud.worker import Worker + from cloud.skill_seed import ensure_codex_home_skills, list_skills + + +class SkillSeedHelperTestCase(unittest.TestCase): + def setUp(self): + self.tmp = tempfile.TemporaryDirectory() + + def tearDown(self): + self.tmp.cleanup() + + def _src(self): + src = os.path.join(self.tmp.name, "pack") + for name in ("live-info", "document-tools"): + d = os.path.join(src, name) + os.makedirs(d, exist_ok=True) + open(os.path.join(d, "SKILL.md"), "w").write( + "---\nname: %s\ndescription: test\n---\nbody\n" % name) + return src + + def test_copy_idempotent_and_missing_source(self): + home = os.path.join(self.tmp.name, "home") + out = ensure_codex_home_skills(home, self._src()) + self.assertEqual(sorted(out["skills_copied"]), + ["document-tools", "live-info"]) + self.assertEqual(out["skills_skipped_differ"], []) + out2 = ensure_codex_home_skills(home, self._src()) + self.assertEqual(out2["skills_copied"], []) + out3 = ensure_codex_home_skills( + os.path.join(self.tmp.name, "home2"), + os.path.join(self.tmp.name, "no-such-pack")) + self.assertEqual(out3["skills_copied"], []) + + def test_tenant_modified_skill_is_never_overwritten(self): + home = os.path.join(self.tmp.name, "home") + src = self._src() + ensure_codex_home_skills(home, src) + dest = os.path.join(home, "skills", + "live-info", "SKILL.md") + open(dest, "w").write("tenant edited version\n") + out = ensure_codex_home_skills(home, src) + self.assertEqual(out["skills_skipped_differ"], ["live-info"]) + self.assertEqual(open(dest).read(), "tenant edited version\n") + + def test_real_pack_lists_three_skills(self): + names = [n for n, _p in list_skills()] + self.assertEqual(names, + ["document-tools", "image-workflow", + "live-info"]) + + +class WorkerSkillSeedTestCase(unittest.TestCase): + def setUp(self): + self.tmp = tempfile.TemporaryDirectory() + self.db_path = os.path.join(self.tmp.name, "control.db") + init_db(self.db_path) + self.template_home = os.path.join(self.tmp.name, "tpl-home") + os.makedirs(self.template_home) + open(os.path.join(self.template_home, "config.toml"), + "w").write('[model_provider.xcmapi]\n' + 'base_url="https://xcmapi.org/v1"\n') + self.template_repo = os.path.join(self.tmp.name, "tpl-repo") + os.makedirs(os.path.join(self.template_repo, ".git")) + open(os.path.join(self.template_repo, "sample.py"), + "w").write("def add(a, b):\n return a + b\n") + + def tearDown(self): + self.tmp.cleanup() + + def _worker(self, **kwargs): + kwargs.setdefault("env", {"XCM_API_KEY": "test-placeholder"}) + kwargs.setdefault("tenants_root", + os.path.join(self.tmp.name, "tenants")) + kwargs.setdefault("tenant_template_home", self.template_home) + kwargs.setdefault("tenant_template_repo", self.template_repo) + kwargs.setdefault("tenant_isolation", True) + return Worker(self.db_path, "/fake/host.py", **kwargs) + + def _skill_path(self, dirs, name): + return os.path.join(dirs["codex_home"], "skills", + name, "SKILL.md") + + def test_flag_off_is_old_behaviour(self): + worker = self._worker() + self.assertFalse(worker.seed_skills) + dirs = worker._tenant_dirs("projA") + self.assertFalse(os.path.exists( + os.path.join(dirs["codex_home"], "skills"))) + + def test_flag_on_seeds_real_pack(self): + worker = self._worker(seed_skills=True) + dirs = worker._tenant_dirs("projA") + for name in ("live-info", "document-tools", "image-workflow"): + path = self._skill_path(dirs, name) + self.assertTrue(os.path.exists(path), path) + self.assertIn("name: %s" % name, open(path).read()) + + def test_old_tenant_merges_and_user_edit_survives(self): + worker = self._worker() + dirs = worker._tenant_dirs("projA") + worker2 = self._worker(seed_skills=True) + worker2._tenant_dirs("projA") + path = self._skill_path(dirs, "live-info") + self.assertTrue(os.path.exists(path)) + open(path, "w").write("tenant edited version\n") + worker2._tenant_dirs("projA") + self.assertEqual(open(path).read(), "tenant edited version\n") + + +if __name__ == "__main__": + unittest.main() diff --git a/cloud/tests/test_websearch_mcp_env.py b/cloud/tests/test_websearch_mcp_env.py new file mode 100644 index 0000000..4f8d083 --- /dev/null +++ b/cloud/tests/test_websearch_mcp_env.py @@ -0,0 +1,71 @@ +"""ensure_websearch_mcp_env: MCP env lives in config.toml, because +Codex's MCP subprocess does not inherit the Codex process env +(2026-10-30: Codex bash had SEARXNG_URL + proxy, MCP chain was +still ["duckduckgo"] only; adding the config env section made +the same task return real SearXNG results).""" + +import os +import sys +import tempfile +import unittest + +sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "..")) +from cloud.websearch import ensure_websearch_mcp_env # noqa: E402 + + +BASE = ("model = \"gpt-6.1-sol\"\n\n" + "[mcp_servers.websearch]\n" + "command = \"python3\"\n" + "args = [\"/var/lib/codex-app-server/codex-home/" + "websearch_mcp.py\"]\n") + + +class TestMcpEnv(unittest.TestCase): + def _home(self, text): + tmp = tempfile.mkdtemp() + with open(os.path.join(tmp, "config.toml"), "w") as fh: + fh.write(text) + return tmp + + def _read(self, home): + with open(os.path.join(home, "config.toml")) as fh: + return fh.read() + + def test_insert_env_after_websearch_section(self): + home = self._home(BASE) + self.assertTrue(ensure_websearch_mcp_env( + home, {"SEARXNG_URL": "http://searx.test", + "http_proxy": "http://10.0.0.1:8888"})) + text = self._read(home) + self.assertIn("[mcp_servers.websearch.env]", text) + self.assertIn('SEARXNG_URL = "http://searx.test"', text) + self.assertIn('http_proxy = "http://10.0.0.1:8888"', text) + self.assertIn('command = "python3"', text) + + def test_replace_existing_env_preserves_other_sections(self): + home = self._home(BASE + "[mcp_servers.websearch.env]\n" + "SEARXNG_URL = \"http://old.test\"\n\n" + "[other]\nfoo = 1\n") + self.assertTrue(ensure_websearch_mcp_env( + home, {"SEARXNG_URL": "http://new.test"})) + text = self._read(home) + self.assertIn('SEARXNG_URL = "http://new.test"', text) + self.assertNotIn("old.test", text) + self.assertIn("[other]\nfoo = 1", text) + + def test_empty_env_writes_nothing(self): + home = self._home(BASE) + self.assertFalse(ensure_websearch_mcp_env(home, {})) + self.assertEqual(self._read(home), BASE) + + def test_idempotent_second_write(self): + home = self._home(BASE) + env = {"SEARXNG_URL": "http://searx.test"} + self.assertTrue(ensure_websearch_mcp_env(home, env)) + self.assertFalse(ensure_websearch_mcp_env(home, env)) + self.assertEqual(self._read(home).count( + "[mcp_servers.websearch.env]"), 1) + + +if __name__ == "__main__": + unittest.main() diff --git a/cloud/tests/test_websearch_searxng.py b/cloud/tests/test_websearch_searxng.py new file mode 100644 index 0000000..58b17ea --- /dev/null +++ b/cloud/tests/test_websearch_searxng.py @@ -0,0 +1,52 @@ +"""SearXNG provider: engines are pinned, not left to the default +general category (2026-10-30: default took 20s in a Docker task, +pinned bing,360search took 0.47s via the same egress proxy).""" + +import json +import os +import sys +import unittest + +sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "..")) +from cloud.websearch import _provider_searxng # noqa: E402 + + +class _FakeHttp: + def __init__(self): + self.urls = [] + + def get(self, url, headers=None): + self.urls.append(url) + body = json.dumps({"results": [ + {"title": "Beijing weather", "url": "https://example.test/w", + "content": "sunny"}]}).encode("utf-8") + return 200, body, "application/json" + + +class TestSearXNGEngines(unittest.TestCase): + def test_default_pins_bing_360search(self): + http = _FakeHttp() + results, _ = _provider_searxng( + "Beijing weather", 3, {"SEARXNG_URL": "http://searx.test"}, + http) + self.assertEqual(len(results), 1) + self.assertIn("engines=bing%2C360search", http.urls[0]) + + def test_env_overrides_pin(self): + http = _FakeHttp() + _provider_searxng( + "q", 3, {"SEARXNG_URL": "http://searx.test", + "SEARXNG_ENGINES": "bing"}, http) + self.assertIn("engines=bing", http.urls[0]) + self.assertNotIn("360search", http.urls[0]) + + def test_empty_env_restores_unpinned(self): + http = _FakeHttp() + _provider_searxng( + "q", 3, {"SEARXNG_URL": "http://searx.test", + "SEARXNG_ENGINES": ""}, http) + self.assertNotIn("engines=", http.urls[0]) + + +if __name__ == "__main__": + unittest.main() diff --git a/cloud/websearch.py b/cloud/websearch.py index 7dd9dc7..2adc38c 100644 --- a/cloud/websearch.py +++ b/cloud/websearch.py @@ -267,8 +267,22 @@ def _provider_searxng(query, limit, env, http): base = (env.get("SEARXNG_URL") or "").rstrip("/") if not base: raise WebSearchError("searxng not configured (SEARXNG_URL unset)") - url = (base + "/search?" - + urllib.parse.urlencode({"q": query, "format": "json"})) + # Engines are pinned, not left to SearXNG's default "general" + # category. Measured 2026-10-30 on the production host: + # default general search took 20.0s in a Docker task container + # (wikipedia / wikidata / brave / duckduckgo / google engines + # all timing out, only bing + 360search returning), which hits + # the MCP's 20s timeout and then falls through to DuckDuckGo, + # which itself times out via the egress proxy -- so the whole + # chain fails even though SearXNG can answer. Pinning to the + # two proven-fast engines cuts the same query to 0.47s via + # the same proxy. SEARXNG_ENGINES overrides the pin; an empty + # value restores the old unpinned behaviour. + params = {"q": query, "format": "json"} + engines = env.get("SEARXNG_ENGINES", "bing,360search") + if engines: + params["engines"] = engines + url = base + "/search?" + urllib.parse.urlencode(params) _status, body, _ctype = http.get(url, _default_headers(env, "searxng")) data = json.loads(body.decode("utf-8", errors="replace")) results = [] @@ -633,3 +647,79 @@ def ensure_codex_home_websearch(codex_home_dir, command_args=None, "config_changed": config_changed, "script_changed": script_changed, "script_differs": script_differs} + + +def ensure_websearch_mcp_env(codex_home_dir, env): + """Write [mcp_servers.websearch.env] into a tenant config.toml. + + Why this exists (measured 2026-10-30, not guessed): Codex's + MCP server subprocess does NOT inherit the Codex process env. + A Docker task whose Codex bash env contained SEARXNG_URL and + http_proxy still ran web_search with chain ["duckduckgo"] + only, failing instantly with "Temporary failure in name + resolution" -- SEARXNG_URL never reached the MCP process, and + without a proxy the container has no direct DNS. Adding an + explicit ``env`` table to the MCP config made the same task + return real SearXNG results. Container env (docker -e) is + therefore NOT sufficient for MCP tools; the env must live in + config.toml, where Codex actually reads it for MCP servers. + + Idempotent: an existing env subsection is replaced in place, + other sections are left untouched, and a missing websearch + section is created first (command/args only, no env values + invented). Values are written as TOML basic strings via + json.dumps (safe for URLs and proxy URLs). Returns True when + the file was written, False when env is empty or the file + could not be written (caller logs, never crashes the task). + """ + if not env: + return False + home = os.path.abspath(codex_home_dir) + config_path = os.path.join(home, "config.toml") + try: + existing = "" + if os.path.exists(config_path): + with open(config_path, encoding="utf-8") as fh: + existing = fh.read() + if "[mcp_servers.websearch]" not in existing: + existing += ("\n[mcp_servers.websearch]\n" + "command = \"python3\"\n" + "args = [\"/var/lib/codex-app-server/" + "codex-home/websearch_mcp.py\"]\n") + env_lines = ["[mcp_servers.websearch.env]"] + for key in sorted(env): + env_lines.append("%s = %s" % (key, json.dumps(env[key]))) + env_block = "\n".join(env_lines) + "\n" + lines = existing.splitlines(keepends=True) + start = end = None + for i, line in enumerate(lines): + if line.strip() == "[mcp_servers.websearch.env]": + start = i + elif start is not None and line.startswith("["): + end = i + break + if start is not None: + if end is None: + end = len(lines) + lines[start:end] = [env_block] + new_text = "".join(lines) + else: + insert_at = None + in_section = False + for i, line in enumerate(lines): + if line.strip() == "[mcp_servers.websearch]": + in_section = True + elif in_section and line.startswith("["): + insert_at = i + break + if insert_at is None: + insert_at = len(lines) + lines.insert(insert_at, env_block) + new_text = "".join(lines) + if new_text == existing: + return False + with open(config_path, "w", encoding="utf-8") as fh: + fh.write(new_text) + return True + except Exception: + return False diff --git a/cloud/worker.py b/cloud/worker.py index 797535d..9fc8fd5 100644 --- a/cloud/worker.py +++ b/cloud/worker.py @@ -166,6 +166,8 @@ from cloud.peer_messages import peer_message_prefix as _peer_prefix from cloud.peer_messages import row_get as _row_get from cloud.sub2api import ensure_user_gateway_key as _ensure_sub2api_key from cloud.websearch import ensure_codex_home_websearch as _ensure_websearch_mcp +from cloud.websearch import ensure_websearch_mcp_env as _ensure_websearch_mcp_env +from cloud.skill_seed import ensure_codex_home_skills as _ensure_skills from cloud.sub2api import gateway_name as _gateway_name from cloud.sub2api import gateway_origin as _gateway_origin from cloud.sub2api import list_gateway_models as _list_gateway_models @@ -412,7 +414,7 @@ class Worker: tenant_isolation=False, tenants_root=None, tenant_template_home=None, tenant_template_repo=None, egress_proxy_port=0, claim_executor_only=False, - websearch_mcp=False, + websearch_mcp=False, seed_skills=False, host_name=None, pr_jobs_only=False, upload_dir=None, digest_interval_seconds=3600, @@ -565,6 +567,14 @@ class Worker: # [mcp_servers.websearch](容器内路径,见 _tenant_dirs)。 # 老租户下一次任务自动合并,已有 section 不重写。 self.websearch_mcp = bool(websearch_mcp) + # 技能播种:默认关(老行为:租户 codex-home 只有模板 + # config.toml + 可选的 websearch MCP)。开启后 + # _tenant_dirs 在 websearch 播种之后调用 skill_seed + # 的播种助手,把 cloud/skills/ 的 SKILL.md 拷进租户 + # codex-home/skills/(用户级技能路径,实测见 + # skill_seed.py 的路径说明)。老租户下一次任务自动 + # 合并;租户改过的技能文件绝不覆盖,只上报 differs。 + self.seed_skills = bool(seed_skills) # HA 阶段 1:本 worker 所在主机名。认领任务时写进 # tasks.worktree_host,/pr 据此判断 worktree 在哪台主机。 # 容器内 worker 的 socket.gethostname() 是容器名、不是宿主名, @@ -2403,6 +2413,24 @@ class Worker: "python3", "/var/lib/codex-app-server/codex-home/" "websearch_mcp.py"]) + if self.seed_skills: + # 技能播种失败绝不阻塞任务:技能是可选的流程 + # 说明,不是 websearch 那种“已宣传就必须有”的 + # 工具;播种助手本身对缺包、已存在、租户改动 + # 都是静默处理,只在文件系统本身出错时才抛, + # 那种情况下任务仍应派发(技能缺失只影响流程, + # 不影响 agent 本身跑起来)。 + try: + _ensure_skills(dirs["codex_home"]) + except Exception as exc: + # 只记日志不阻塞:技能缺失只影响流程说明, + # 不应把一次可选播种失败变成任务派发失败。 + # 但绝不静默吞掉——日志里要留下来供排查。 + try: + self.logger.warning( + "skill seeding failed: %s", exc) + except Exception: + pass if not os.path.exists(os.path.join(dirs["test_repo"], ".git")) \ and not os.path.exists(dirs["test_repo"] + "/sample.py"): # 目标为空目录(刚 mkdir 出来的)才播种;已有内容 @@ -2789,12 +2817,29 @@ class Worker: # 走 extra_env(容器内进程本就需要它调 API)。 search_env = { k: os.environ[k] - for k in ("SEARXNG_URL", "PERPLEXITY_API_KEY", "EXA_API_KEY", + for k in ("SEARXNG_URL", "SEARXNG_ENGINES", + "PERPLEXITY_API_KEY", "EXA_API_KEY", "TAVILY_API_KEY", "BRAVE_API_KEY") if os.environ.get(k) } if search_env: proxy_env = _merge_env(proxy_env, search_env) + # MCP env must live in config.toml, not just docker -e: + # Codex's MCP subprocess does not inherit the Codex + # process env (2026-10-30实测:Codex bash 里有 + # SEARXNG_URL + proxy,MCP 链却只有 duckduckgo, + # DNS 瞬间失败;给 config 加 [mcp_servers.websearch.env] + # 后同一任务立刻返回真实 SearXNG 结果)。网关在此时 + # 才已知,所以这里、容器启动前写租户 config,绝不 + # 在播种时写死一个网关。写失败只记日志,不阻塞任务。 + if self.tenant_isolation and proxy_env: + try: + home = self._tenant_dirs( + task.get("project_id"))["codex_home"] + _ensure_websearch_mcp_env(home, proxy_env) + except Exception as exc: + self.logger.warning( + "websearch MCP env write failed: %s" % exc) return (True, tenant_mounts, tenant_network, proxy_env, None) def _run_fork(self, task, quota_check=None): @@ -5672,6 +5717,12 @@ def main(argv=None): " [mcp_servers.websearch] 并拷入" " websearch.py / websearch_mcp.py;" "默认关,老租户不受影响") + parser.add_argument("--seed-skills", action="store_true", + help="租户 codex-home 自动播种对齐技能包:" + "_tenant_dirs 把 cloud/skills/ 的 SKILL.md" + " 拷进租户 codex-home/skills/;" + "默认关,老租户不受影响;租户改过的" + "技能文件绝不覆盖") parser.add_argument("--task-timeout", type=float, default=1800, help="每任务截止时间(秒,默认 1800);0 表示不限时" "(与 host --turn-timeout 0 同约定,worker 级" @@ -5733,7 +5784,8 @@ def main(argv=None): tenant_template_repo=args.tenant_template_repo, egress_proxy_port=args.egress_proxy_port, claim_executor_only=args.claim_executor_only, - websearch_mcp=args.websearch_mcp) + websearch_mcp=args.websearch_mcp, + seed_skills=args.seed_skills) # CLI 启动清理兜底(常驻与单次都做):清掉上一轮残留容器。 worker.cleanup_stale_containers() # CLI 起 worker 前先建表/迁移:全新库直接起循环不应因缺表而炸。 diff --git a/deploy/egress/tinyproxy-filter b/deploy/egress/tinyproxy-filter index 9f70c14..3f9447a 100644 --- a/deploy/egress/tinyproxy-filter +++ b/deploy/egress/tinyproxy-filter @@ -31,3 +31,17 @@ ^\(.*\.\)*search\.brave\.com$ ^\(.*\.\)*duckduckgo\.com$ ^searx\.diante\.me$ +# live-info primary sources (2026-10-30, user-approved): time +# APIs + weather primary sources only, so web_fetch can verify +# numbers instead of failing 403 Filtered. Deliberately NOT +# included: time.is / time.org.cn / time.ms (commercial or +# secondary time sites; worldtimeapi + timeapi cover time), +# and no general news/social domains -- the whitelist stays +# fail-closed, these are the only fetch destinations live-info +# needs. Each line is domain + subdomains, same BASIC form. +^\(.*\.\)*worldtimeapi\.org$ +^\(.*\.\)*timeapi\.io$ +^\(.*\.\)*open-meteo\.com$ +^\(.*\.\)*weather\.com\.cn$ +^\(.*\.\)*meteoblue\.com$ +^\(.*\.\)*accuweather\.com$ diff --git a/docs/chatgpt-codex-alignment.md b/docs/chatgpt-codex-alignment.md new file mode 100644 index 0000000..ab184ed --- /dev/null +++ b/docs/chatgpt-codex-alignment.md @@ -0,0 +1,210 @@ +# codex-app-server 对齐 ChatGPT Codex:工具目录对照 + +来源:用户 2026-10-30 提供的 ChatGPT Codex 工具目录(ChatGPT Codex +在其自有 app 里的工具清单),对照对象是 codex-app-server 现生产 +(main d4a517f,2026-10-29)与本分支第一批。 + +方向先说清:用户 2026-10-29 已定,往自动化编程任务平台方向 +做生产级提升,不是个人 agent OS 方向。所以本对照只对齐 +“编程任务平台”相关的能力,ChatGPT 托管专属能力不照搬, +见文末“不照搬”一节。 + +## 对照表 + +| ChatGPT Codex 能力 | codex-app-server 现状 | 结论 | +|---|---|---| +| 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 | +| 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) | +| 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 | +| 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 | +| 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 | +| 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 | +| 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 | +| 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 | +| 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 | +| 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 | +| 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 | +| 专项能力:ChatGPT 宠物 | 无,ChatGPT app 专属 | 不照搬 | +| 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 | + +## 第一批做了什么(本分支) + +- `cloud/skills/live-info/SKILL.md`:天气/时区/股票/体育, + 查一级来源、带来源和快照时间、不编数字。 +- `cloud/skills/document-tools/SKILL.md`: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/SKILL.md`: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。 +- `cloud/tests/test_chatgpt_codex_skills.py`:校验每个技能 + 都有 name + description、名字与目录一致、无密钥占位、 + 正文非空。技能本身不改 worker 行为,生产行为不变。 +- 本分支不改 worker 播种、不改生产配置、不部署。把技能 + 播种进租户 codex-home(仿 websearch MCP 的播种方式) + 是下一批,需要单独评审 worker 改动。 + +## 第二批:技能播种进租户(本分支新增) + +- `cloud/skill_seed.py`:仿 websearch MCP 播种,把 + `cloud/skills/` 的 SKILL.md 拷进租户 + `codex-home/skills/<名>/SKILL.md`。路径是实测纠正过的: + 2026-10-30 主机实测,临时 codex-home(生产未动)先播 + `.agents/skills/`,skills/list 只返回 5 个系统技能、3 个 + 自有技能一个没出现;改播 `skills/` 后返回 8 个,3 个自有 + 技能以 scope=user 出现。系统技能本身就在 + `skills/.system/` 下,这就是用户技能目录的证据。租户 + 任务绝不能往任务 worktree 里播种(会污染任务 diff), + 所以用租户 codex-home——这也是 websearch MCP 播种用的 + 通道。附带发现:Codex 自带系统技能里已有 imagegen + (生成/编辑位图),所以图片生成在 Codex 本体里不是 + “无技能”,只是中转模型是否支持图片工具另待实测。 +- `cloud/worker.py`:新增 `--seed-skills`(默认关,仿 + `--websearch-mcp`),只在 `_tenant_dirs` 里调用播种; + 老租户下一次任务自动合并;租户改过的技能文件绝不 + 覆盖(只上报 differs);播种失败只记日志、不阻塞任务 + (技能是可选流程说明,不是已宣传就必须有的工具)。 +- `cloud/tests/test_skill_seed_worker.py`:播种助手 + (拷、幂等、缺包、租户改动不覆盖)+ worker 开关 + (关 = 老行为、开 = 播真实包、老租户合并 + 改动存活)。 +- 诚实边界:发现已实测(skills/list,scope=user), + 模型在真实 Docker 租户任务里是否真调用 `$live-info` + 并返回结果仍未实测——那需要带 `--seed-skills` 的 + worker(部署或临时 worker,另等用户定),不是本批 + 能宣称的。本批不改生产配置、不部署,autoscaler 的 + worker 参数里加 `--seed-skills` 是部署时另行应用的 + 主机步骤(unit 文件不在 deploy tar 里,仿 websearch)。 + +## 真实任务实测(2026-10-30,临时 worker,生产未部署) + +- 隔离方式:测试任务带 `depends_on: ["skill-test-gate-never"]`, + 生产 worker 只认领依赖已完成的任务,永远不会认领它; + 临时 worker 不跑循环,只跑一次 `run_one(task=指定任务)`, + 认领走 CAS,只跑这一个任务。临时 worker 代码在主机 + `/tmp/skill-temp-worker/`(对齐分支 git archive),不动 + `/opt` 生产代码;跑时用 codexsvc 身份 + 生产 DB 环境, + 否则租户目录属主对不上容器 1003。 +- 第一次失败,教训已记:用 repo_url 项目时 GitHub clone + 在 684K 卡了 6 分钟以上,且 `run_one` 单任务模式没有 + run_loop 的心跳线程,任务在 300 秒时被生产 worker 的 + sweep 标 interrupted(心跳停滞),而 clone 还没完、 + 播种根本没跑到。第二次改用无 repo_url 的 test-repo + 项目(本地模板,不 clone)+ 临时 runner 里补心跳线程 + (每 30 秒刷 `_heartbeat_running_tasks`),问题消失。 +- 第二次成功,任务 7235de8f…(临时用户 skilltest-15fd9f58, + 临时项目 59961c66…,Docker,effort low,实际模型 + gpt-5.6-sol,约 40 秒 completed,tokens 64335, + cost_record 425,error 空):租户 codex-home/skills/ + 里确有 3 个技能的 SKILL.md;trace 里 agent 真执行了 + `sed -n '1,240p' /var/lib/codex-app-server/codex-home/skills/live-info/SKILL.md` + (容器内挂载路径),即技能不只是被列出,而是被读了; + 最终答案以 `SKILL: live-info` 开头,并按技能规则明说 + web_search 不可用、不编造实时数字。 +- 仍未解决的独立问题:Docker 任务里 web_search 本身 + 因 DNS/联网失败而不可用(与 2026-10-28 websearch e2e + 探针的 DuckDuckGo DNS 失败同类),技能发现/调用已证, + 但 live-info 要真正查到天气/时间,还得先修 web_search + 在 Docker 里的联网问题——那是另一批工作,不在本批 + 宣称范围内。 + +## web_search Docker 联网修法(2026-10-30,下一批) + +- 定位(容器内直接跑 websearch.py,绕过模型): + SearXNG 默认 general 类别在容器里要 20.0 秒才回 + (wikipedia / wikidata / brave / duckduckgo / google + 引擎全部超时,只有 bing + 360search 回),正好撞 + MCP 默认 20 秒超时;随后 DuckDuckGo 经 egress 代理 + 也超时(不是 DNS,是对方本身超时),于是整条链 + 失败。代理本身没问题:Tinyproxy 白名单早已放行 + searx.diante.me 与 duckduckgo.com,容器经网关 8888 + 能到 SearXNG,只是太慢。 +- 修法(本分支,未部署):`_provider_searxng` 默认 + 传 `engines=bing,360search`(`SEARXNG_ENGINES` 可 + 覆盖,空值恢复旧行为);worker 的搜索 env 透传 + 补上 `SEARXNG_ENGINES`。实测:同一容器、同一代理, + 钉住引擎后 SearXNG 0.26 秒回 3 条(首条北京天气), + auto 链 0.15 秒走 SearXNG 成功;旧代码 20.0 秒。 +- 测试:新增 `test_websearch_searxng.py` 3 项(默认 + 钉住、env 覆盖、空值恢复),连同 MCP / worker 测试 + 共 21 项全过。生产仍未部署此修法,live-info 端到 + 端再测另等用户定。 + +## MCP env 真正根因 + 端到端再测(2026-10-30) + +- 再测先失败,暴露了更深一层:临时 worker 新代码 + 跑 live-info,MCP 链只有 duckduckgo,DNS 瞬间失败, + 而同一任务里 Codex bash 的 env 明明有 SEARXNG_URL + 与 proxy。结论:Codex 的 MCP 子进程不继承 Codex + 进程 env,docker -e 再全也没用,env 必须写进 + config.toml 的 `[mcp_servers.websearch.env]`。 + 手动给租户 config 加 env 后,同一项目里 web_search + 立刻返回真实北京天气 3 条,证实。 +- 代码修法(提交 dc9b29e):`ensure_websearch_mcp_env` + 写/替换租户 config 的 env 小节(其它小节不动, + 空 env 不写),worker 在 `_docker_task_context` + 算出网关后、容器启动前调用它(网关此时才已知)。 + 测试新增 `test_websearch_mcp_env.py` 4 项,相关 + 共 33 项全过。 +- 全新项目端到端再测(任务 537f8b7c,临时 worker + dc9b29e,生产未部署):代码修法生效——租户 + config 里自动写进了 MCP env(含网关 10.20.21.1:8888 + 的 proxy 与 SEARXNG_URL),技能 3 个都在,web_search + 6 次里 5 次成功;但最终仍未报出天气与时间,因为 + web_fetch 4 次全败于 Tinyproxy `403 Filtered`: + 模型要 fetch 的一级来源(open-meteo、worldtimeapi、 + timeapi.io、time.is 等)都不在 egress 白名单里, + 搜索摘要本身又没有可靠数字。下一层修法不是代码, + 是主机 egress 白名单加这些一级来源域名并 reload + tinyproxy(同时改仓库 deploy/egress/tinyproxy-filter, + 否则下次部署会 revert),属生产安全配置变更, + 另等用户定。清理已核:两次测试的用户/项目/任务、 + 租户目录与网络、临时代码全删,用户剩余 0, + 生产 health 当时 fd9fe5f、worker_ok。 + +## 白名单加完后端到端全绿(2026-10-30 01:0x) + +- 白名单(用户点选后执行,提交 8255e6a): + worldtimeapi.org、timeapi.io、open-meteo.com、 + weather.com.cn、meteoblue.com、accuweather.com; + 刻意不加 time.is / time.org.cn / time.ms。 + 主机 /etc/tinyproxy/tinyproxy-filter 已同步(旧文件 + 备份 /tmp/tinyproxy-filter.bak-202610300105,diff + 只多了新行),tinyproxy reload 成功(pid 未变)。 + curl 经代理验:timeapi.io、open-meteo、 + weather.com.cn 均 200;time.is 仍正确 403; + worldtimeapi 被放行但自身 TLS 握手失败(站侧, + 时间有 timeapi.io 兜底)。 +- 全新项目端到端(任务 6a267baf,临时 worker + 8255e6a,生产未部署代码):completed,web_search + 6/6 成功,web_fetch 1/4 成功(成功的是 + weather.com.cn,其余被挡的仍是未加白名单的 + 次级天气站,属预期);最终答案以 SKILL: live-info + 开头,报出 Asia/Shanghai 2026-10-30 01:08:59 + (UTC+8)(来源:容器 UTC 时钟 + UTC+8 偏移, + 快照 2026-10-29 17:08:59 UTC,无夏令时)与 + 北京 2026-10-29 晴、5°C、风力 3 级以下(来源: + 中国天气网 weather.com.cn 101010100 页面, + 标 2026-10-29 18:00 更新,未编造日高低温)。 + 诚实边界:时间来自系统时钟 + 偏移换算,不是 + timeapi.io 的 fetch 结果;天气数字来自 fetch + 成功的一级来源页。清理已核:用户/项目/任务、 + 租户目录与网络、临时代码全删,用户剩余 0, + 生产 health 仍 fd9fe5f、worker_ok,主机白名单 + 新域名仍在(回滚办法:恢复备份文件 + reload)。 +- 清理已核:第二次测试的用户/项目/任务、租户目录、 + 临时 worker 代码与临时 key 全部删除,用户剩余 0, + 生产 health 仍 3696dad、worker_ok;第一次测试的 + 临时行与租户目录也已同样清理。 + +## 不照搬(诚实边界) + +- CUA / 桌面操作:需要浏览器自动化 + 桌面操作基础设施, + 不是加一个技能就能对齐的,且与“自动化编程任务平台” + 方向不符;若用户另行立项,再单独评估 Playwright / + 浏览器 MCP 路线。 +- 图片生成模型:需要图片生成模型或 API 配置,codex-app-server + 现用中转 chat 模型,没有图片生成工具;技能只能管“有工具 + 时怎么用、没工具时怎么明说”,不能凭空变出生成能力。 +- ChatGPT 连接器目录(Docs / Sites 等)与宠物:ChatGPT + 托管服务专属,需要 OAuth 与托管后端,不在开源宿主编排层 + 的范围里。 +- AIMemory Runner:已停用,不为对齐而恢复;恢复需用户 + 另行定是否启用 docker 自启与数据清理。