SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD codex-autopilot

Система автоматизации CLI Codex для нескольких проектов с использованием tmux + launchd. Цикл, управляемый сторожевым таймером, который отслеживает несколько сессий Codex в tmux, автоматически подталкивает неактивные сессии, обрабатывает разрешения, управляет сжатием контекста, выполняет инкрементальные проверки кода и распределяет задачи из очереди. Используйте при управлении несколькими параллельными сессиями кодирования Codex, автоматизации рабочих процессов разработки или оркестрации параллельного кодирования с помощью ИИ в разных проектах. Триггеры: автопилот, сторожевой таймер, автоматизация Codex, tmux codex, многопроектный codex, авто-подталкивание codex, управление сессиями codex.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«tmux + launchd multi-project Codex CLI automation system. Watchdog-dri…»

tmux + launchd multi-project Codex CLI automation system. Watchdog-driven loop that monitors multiple Codex sessions in tmux, auto-nudges idle sessions, handles permissions, manages context compaction, runs incremental code reviews, and dispatches tasks from a queue. Use when managing multiple concurrent Codex CLI coding sessions, automating development workflows, or orchestrating parallel AI-assisted coding across projects. Triggers: autopilot, watchdog, codex automation, tmux codex, multi-project codex, auto-nudge codex, codex session management.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 58 файлов · 20 скриптов тело ≈ 1 779 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Система автоматизации CLI Codex для нескольких проектов с использованием tmux + launchd.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияDiscordTelegramРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
64/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
55
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 8

  • высокая Опасные команды cmd-persistence install.sh:243
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl load "$PLIST_PATH"
Средние и низкие: 7
  • средняя Опасные команды cmd-persistence install.sh:24
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    PLIST_PATH="${HOME}/Library/LaunchAgents/${PLIST_NAME}.plist"
    строка в коде
  • средняя Опасные команды cmd-persistence install.sh:264
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    local p="${HOME}/Library/LaunchAgents/${name}.plist"
    строка в коде
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url lib/telegram_bot.py:69
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    self.api_base = f"https://api.telegram.org/bot{bot_token}"
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url lib/telegram_notifier.py:63
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    self.api_base = f"https://api.telegram.org/bot{bot_token}"
    в кавычках
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/autopilot-lib.sh:667
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot${LIB_TG_TOKEN}/sendMessage" \
  • низкая Опасные команды cmd-background-process README.md:235
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup bash scripts/watchdog.sh &
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scripts/autopilot-lib.sh:667
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot${LIB_TG_TOKEN}/sendMessage" \
    заглушка

Просканировано файлов: 49. 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 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (codex-autopilot) не совпадает с папкой (autopilot)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1779 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -32 из 22 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 554 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.