ChatGPT Codex App Plus
把好用的 Codex 客製化，變成可安裝、可驗證、可持續同步的公開工具箱。
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社群維護的獨立專案，並非 OpenAI、Anthropic 或其他上游專案的官方發行版。
Codex 很強，但真正順手的工作環境通常散落在個人設定、skills、PowerShell 工具與長期累積的操作規則裡。這個 repo 把其中可公開、可重用的部分整理成一套「Plus」層：
- 工程技能不分叉：review、長跑監督、驗證與 incident workflows 統一指向獨立的 canonical toolkit，不再維護第二份副本。
- Session 工作看得清楚：Context Canvas 把 hook transport identity、可選的任務地圖、明示 offload 的可回取 references，以及一次性 opt-in 歷史 snapshot 分開；另附只在 meaningful checkpoint 觸發的 evidence-first reflection skill。缺少 Canvas 不會把原本可做的工作卡住。
- 分工有煞車：需要 subagent 時先做成本、獨立性與寫入所有權判斷，再用原生 per-spawn model／effort 路由合適的 worker。
- 設定可重現：提供安全預設、全域
AGENTS.md範例與可選安裝器。 - 同步不洩密：只有 manifest allow-list 內的檔案能進 repo；任何憑證、私有路徑或未知檔案都會 fail closed。
| Component | 解決什麼問題 | 發佈方式 |
|---|---|---|
context-canvas-codex |
可選的 session 任務導航、跨 session 明示延續、具 digest-bound range 與 deterministic preview 的文字 references、default-off 一次性 snapshots，以及 advisory bounded reflection | 內含 plugin、選配 |
smart-agentic-engineering-toolkit |
工程 skills，涵蓋規格、實作、審查與驗收；區分模擬、真實事件回放及真實派工證據 | canonical repo，版本鎖定 pointer |
operate-a2a-superhub |
A2A Superhub 的 bounded operation 與診斷流程 | 內含、選配 |
baton-fanout-skill |
通用 dispatch brake，加上 Codex 原生 Luna/max bounded codegen／低判斷力 scout route 與相對 working lane 的 review floor | canonical repo |
| Understand Anything | codebase knowledge graph 與理解工具 | 上游 pointer |
| OpenAI skills | 官方與 curated skills | 上游 pointer |
完整需求、成熟度與來源請看 component catalog。已有 canonical public repo 的項目不重複 vendoring，以避免授權混淆與 fork 漂移。
Context Canvas 的 Hermes 對照、Codex 適配、安全邊界與可重跑效能量測整理在 技術說明。
git clone https://github.com/phenomenoner/Chatgpt-Codex-App-Plus.git
Set-Location Chatgpt-Codex-App-Plus
python scripts/public_sync.py validate安裝 canonical Smart Agentic Engineering Toolkit：下列固定 commit 包含 v0.5.0 之後的驗收回報更新，並非新的版本標籤。未完成真實派工時，會分別說明自動測試預算與必要的人工操作。
codex plugin marketplace add phenomenoner/smart-agentic-engineering-toolkit --ref e64c60f946fb42289ffaabecd59660a4940c0826
codex plugin add smart-agentic-engineering-toolkit@smart-agentic-engineering-toolkit
codex plugin list安裝 Context Canvas plugin：
codex plugin marketplace add phenomenoner/Chatgpt-Codex-App-Plus --ref context-canvas-codex-v0.7.0
codex plugin add context-canvas-codex@codex-app-plus
codex plugin list先開一個新 task，確認模型真的收到該 task 的 opaque Context Canvas ID。
若只有 plugin／skill／MCP 出現、卻沒有新 ID，請從本 repo 根目錄安裝同一份
SessionStart＋UserPromptSubmit＋PostToolUse hooks 到 Codex 的 user config layer：
python -I plugins/context-canvas-codex/scripts/install_context_canvas_hook.py install
python -I plugins/context-canvas-codex/scripts/install_context_canvas_hook.py check接著在 Codex CLI 用 /hooks 檢查並信任三個定義。若目前 task 的下一個 prompt
收到 opaque ID，代表這個版本有載入 UserPromptSubmit；缺少 ID 只代表 Canvas
能力不可用，不會阻塞原任務。若要驗證 capture，再開一個全新 task 重驗
SessionStart ID，先用 snapshot_capture_next 指定下一個 harmless tool call，
再確認 _snapshots/events 出現且只出現該次 request 的新 manifest。
Codex CLI 0.146.0 的先前本機實測是
plugin MCP/skill 會載入、plugin-bundled hook 卻未執行；這個顯式 installer
就是相容層。它只接受精確 manifest-bound v1/v2/v3 hook generations 與可證明
owned 的 adapter bytes，保留既有 hooks 與 hash-addressed backup。顯式 install
可以在備份後接管已完全等同目前定義的 groups；uninstall 則必須先由 canonical
manifest 或精確的目前 adapter 證明刪除權，只有 group 結構相等並不足夠。單一
Codex-home-scoped OS lock 序列化 cooperating install/check/uninstall；該 lock
只是 host coordination metadata，不是 ownership 證據、Canvas 狀態或工作 gate。安裝、catalog
discovery 或 tool call 顯示 started 都不等於實際執行完成。
本 repo 不再複製 general-engineering skills。若要安裝仍由這裡維護的選配
operate-a2a-superhub，先預覽安裝位置與動作：
pwsh -File scripts/install.ps1 -Skill operate-a2a-superhub -WhatIf確認後安裝：
pwsh -File scripts/install.ps1 -Skill operate-a2a-superhubCodex 目前會從 user-level .agents/skills、repo-level .agents/skills 與系統位置載入 skills；如新增 skill 後未立即出現，重啟 Codex。Plugin 則可同時包 skills、MCP server 與 lifecycle hooks。詳見官方 Build skills 與 Package plugins。
config/config.example.toml 採 workspace-write＋on-request，不把個人的 full-access 設定包裝成公開 quick start。config/AGENTS.example.md 則把最小充分測試、review fixed point、Baton 與公開 hygiene 組成可選的全域規則範例。
Codex 現在支援 [agents] default_subagent_model、default_subagent_reasoning_effort 與每次 spawn 的明確 override；explicit spawn 值優先於全域 default。範例把 defaults 留在註解中，因為 Baton 依 task class 路由：穩定 codegen 與低判斷力 bounded scouts 可用 Luna/max，架構、安全與獨立 review 不應被同一個 default 誤派。詳見官方 Subagents 與 Config reference。
scripts/public_sync.py 不會掃描或鏡像整個 Codex home。它只接受 public source manifest 內逐項核准的來源，並且：
- 拒絕 source/destination path escape、symlink、binary、backup 與 runtime-state 檔案。
- 拒絕個人絕對路徑、token、secret assignment 與 private runtime 訊號。
- 將文字正規化為 UTF-8/LF，再生成逐檔 SHA-256 lock。
- 對少數非機密但容易誤判的字串，只允許 manifest 內逐檔、逐 finding、附理由的例外。
- 新來源、新 component 或擴大的 include pattern 必須先由人工修改 allow-list；既有核准 component 內的新檔仍須通過完整 public diff 檢閱，自動化不得自行擴權。
架構與 threat model 見 docs/architecture.md，每週同步契約見 docs/weekly-sync.md。
0.7 延續 0.6 的四層 Canvas core，並加上一個獨立的 context-canvas-reflection v0 preview skill。它只在 repeated same-cause、關鍵假設被推翻、local green 但 real use 失敗、scope 漂移、material phase boundary 或尚未取得 owner approval 的 authority-sensitive 下一步等 meaningful checkpoint 進行一次 reflection；先重驗 current evidence，再輸出一個 bounded CONTINUE、INVESTIGATE 或 ESCALATE disposition。第一次普通失敗、健康前進、固定時間間隔或只是有／沒有 Canvas 都不構成 trigger。它是 advisory companion，不是 controller，也不擁有 replan、rollback、pause、publication 或 external effect。Public plugin 預設關閉 implicit invocation；使用者可用 $context-canvas-reflection 明示呼叫，或在自己控制的 AGENTS.md 加入 bounded trigger policy 來 opt in。
Canvas core 仍把四件事拆開：hook-derived opaque ID 只是 Canvas transport provenance；session map 提供目標、決策、進度、依賴、阻塞與下一步導航；大型文字結果用 reference_put/search/preview/read/delete 明示 offload 與有界回取；歷史 tool payload 只有先呼叫 snapshot_capture_next 才保存下一個匹配 callback。Canvas 不是 source of truth、授權系統、WAL、release gate 或 workflow engine，缺少 identity、map 或 lineage 不會阻塞工作。canvas_start 只在導航有具體價值時建立；同 ID 的文字差異只回報 conflict、不覆寫，跨 session 延續仍用 canvas_continue 明示前身以保留 v3 相容性。
明示 reference 會先套用文字 redaction，再以 bounded UTF-8 chunks 原生回取。內容搜尋結果帶有 source digest、精確 UTF-8 byte range 與可直接使用的 read hint；reference_preview 則用 log-v1 或嚴格 line-oriented search-results-v1 產生 ephemeral exact slices。Preview 不會自動執行、不改寫 stored body、不建立衍生 cache，也不以 lossy summary 冒充原文；無法形成更小的安全預覽時會回傳明確 bounded status。Reference 是歷史資料，若要做 current-state claim 仍需重查 live source。Snapshot capture 預設關閉；armed request 有 expiry、只消耗一次、精確 tool mismatch 不會消耗，Canvas 自己的工具也會被忽略。前版留下且其他欄位完全 canonical 的 wildcard request 只允許 cancel、exact replace 或 expiry retirement，永不匹配 callback；其他 malformed state 保留並 fail closed。匹配時保存 hook 收到的完整 model-facing payload（依宣告 policy sanitization，超過上限則整筆跳過而不截斷），並以 SHA-256＋deterministic gzip 做 dedupe。Sanitizer 與既有 TTL、pin、transitive blob 驗證及 GC 相容行為保留。snapshot_list 回傳 manifest；snapshot_read(include_payload=true) 可明示讀取 bounded chunks，完整本機檔案 export 仍走 CLI。
目前 Codex 會在支援的 handler 回傳已 opt-in post-tool payload 時呼叫 PostToolUse；這是 host transport surface，不是 Canvas 的自動保存規則。Bash 即使 non-zero exit 仍可能有 callback；dispatch／handler failure 若沒有 callback payload 就無法保存。安裝後應在全新 task 先 arm 一次 harmless exact tool call，再檢查新 manifest；不能只看 plugin catalog 或設定檔推論 capture 已生效。
repo 內附 machine-readable benchmark，涵蓋 persistent MCP read、fresh CLI、snapshot store write、warm dedupe、manifest read、exact GC preview，以及 cold small／large hook。直接 store-write 的量測不代表產品預設會 capture。GC 會驗證 event/object/blob graph 並找出 orphan；數字也會受 Python、ACL、儲存、防毒、同機負載與 payload shape 影響。
非互動 CLI 若採 approval_policy = "never"，需要核准的 MCP call 會被取消，
不是自動放行。驗收時必須明確設定已審過的 plugin-scoped MCP approval
policy，並以 completed tool receipt 加 canonical JSON readback 判定；詳見
技術說明。
這個 repo 現在提供可直接安裝的 Context Canvas community plugin、選配 A2A skill，以及指向 canonical engineering toolkit 的版本鎖定 pointer。它不是 OpenAI 官方 plugin；repo marketplace 只是讓來源、版本與安裝路徑可檢查、可重現。
本 repo 自有內容採 MIT License。Pointer 指向的第三方或上游內容仍適用各自的授權；本 repo 不重新授權那些內容。詳見 NOTICE.md。