SKILLEMALL.ai

AC openai-codex-multi-oauth

Управляйте и отлаживайте несколько профилей OpenAI Codex OAuth в OpenClaw, включая нативные хранилища аутентификации с несколькими профилями и внешние маршрутизаторы, где один активный слот поддерживается репозиторием нескольких идентификаторов OAuth. Используйте при исправлении переключения профилей Codex, синхронизации сеанса `authProfileOverride`, несоответствий `/status` или использования, поведения `auth.order`, маршрутизации активных слотов, восстановления поврежденных токенов или ошибок выбора одного и того же адреса электронной почты для разных учетных записей/рабочих пространств.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage and debug multiple OpenAI Codex OAuth profiles inside OpenClaw,…»

Manage and debug multiple OpenAI Codex OAuth profiles inside OpenClaw, including native multi-profile auth stores and external-router setups where one active slot is backed by a repository of multiple OAuth identities. Use when fixing Codex profile switching, session `authProfileOverride` sync, `/status` or usage mismatches, auth.order behavior, active-slot routing, broken-token recovery, or same-email different-account/workspace selection bugs.

ClawHub Agent Skills автор: WTHH031230 v1.2.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 993 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Управляйте и отлаживайте несколько профилей OpenAI Codex OAuth в OpenClaw, включая нативные хранилища аутентификации с несколькими профилями и внешние…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 89
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1993 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 449 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 89 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent Codex profile debugging skill, but it exposes local account/session details and can use stored OAuth tokens to query usage data, so users should review it carefully before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.