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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。
• 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。