소스 정보
- 저장소
- mturac/everything-openai-codex
- 최근 소스 활동
- 2026년 5월 18일 18:23
- 감지된 SKILL.md 언어
- 일본어
- 스타
- 87
- 포크
- 4
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/mturac/everything-openai-codex --skill eval-harness명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
Use this skill to monitor and verify a deployed URL or public OSS launch surface after releases — checks HTTP endpoints, SSE streams, static assets, console errors, performance regressions, PR queue health, maintainer feedback, and listing-review blockers after deploys, merges, submissions, or dependency upgrades. Smoke / canary / post-deploy / PR-watch verification.
Build reputation-safe open-source marketing from verifiable project evidence, not hype, spam, or repeated public pings. Use for launch copy, directory targeting, community posts, proof packets, and maintainer-facing positioning.
Turn public launch, directory, community, or list rejections into repo fixes and better proof without arguing, spamming, or resubmitting blindly. Use after Hacker News, Product Hunt, GitHub list PR, marketplace, or community rejection.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | eval-harness |
| description | OpenAI Codexセッションの正式な評価フレームワークで、評価駆動開発（EDD）の原則を実装します |
| tools | Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob |
OpenAI Codexセッションの正式な評価フレームワークで、評価駆動開発（EDD）の原則を実装します。
評価駆動開発は評価を「AI開発のユニットテスト」として扱います：
Codexが以前できなかったことができるようになったかをテスト：
[CAPABILITY EVAL: feature-name]
タスク: Codexが達成すべきことの説明
成功基準:
- [ ] 基準1
- [ ] 基準2
- [ ] 基準3
期待される出力: 期待される結果の説明
変更が既存の機能を破壊しないことを確認：
[REGRESSION EVAL: feature-name]
ベースライン: SHAまたはチェックポイント名
テスト:
- existing-test-1: PASS/FAIL
- existing-test-2: PASS/FAIL
- existing-test-3: PASS/FAIL
結果: X/Y 成功（以前は Y/Y）
コードを使用した決定論的チェック：
# ファイルに期待されるパターンが含まれているかチェック
grep -q "export function handleAuth" src/auth.ts && echo "PASS" || echo "FAIL"
# テストが成功するかチェック
npm test -- --testPathPattern="auth" && echo "PASS" || echo "FAIL"
# ビルドが成功するかチェック
npm run build && echo "PASS" || echo "FAIL"
Codexを使用して自由形式の出力を評価：
[MODEL GRADER PROMPT]
次のコード変更を評価してください：
1. 記述された問題を解決していますか？
2. 構造化されていますか？
3. エッジケースは処理されていますか？
4. エラー処理は適切ですか？
スコア: 1-5（1=不良、5=優秀）
理由: [説明]
手動レビューのためにフラグを立てる：
[HUMAN REVIEW REQUIRED]
変更内容: 何が変更されたかの説明
理由: 人間のレビューが必要な理由
リスクレベル: LOW/MEDIUM/HIGH
「k回の試行で少なくとも1回成功」
「k回の試行すべてが成功」
## 評価定義: feature-xyz
### 能力評価
1. 新しいユーザーアカウントを作成できる
2. メール形式を検証できる
3. パスワードを安全にハッシュ化できる
### リグレッション評価
1. 既存のログインが引き続き機能する
2. セッション管理が変更されていない
3. ログアウトフローが維持されている
### 成功メトリクス
- 能力評価で pass@3 > 90%
- リグレッション評価で pass^3 = 100%
定義された評価に合格するコードを書く。
# 能力評価を実行
[各能力評価を実行し、PASS/FAILを記録]
# リグレッション評価を実行
npm test -- --testPathPattern="existing"
# レポートを生成
評価レポート: feature-xyz
========================
能力評価:
create-user: PASS (pass@1)
validate-email: PASS (pass@2)
hash-password: PASS (pass@1)
全体: 3/3 成功
リグレッション評価:
login-flow: PASS
session-mgmt: PASS
logout-flow: PASS
全体: 3/3 成功
メトリクス:
pass@1: 67% (2/3)
pass@3: 100% (3/3)
ステータス: レビュー準備完了
/eval define feature-name
.codex/evals/feature-name.mdに評価定義ファイルを作成
/eval check feature-name
現在の評価を実行してステータスを報告
/eval report feature-name
完全な評価レポートを生成
プロジェクト内に評価を保存：
.codex/
evals/
feature-xyz.md # 評価定義
feature-xyz.log # 評価実行履歴
baseline.json # リグレッションベースライン
## EVAL: add-authentication
### フェーズ 1: 定義（10分）
能力評価:
- [ ] ユーザーはメール/パスワードで登録できる
- [ ] ユーザーは有効な資格情報でログインできる
- [ ] 無効な資格情報は適切なエラーで拒否される
- [ ] セッションはページリロード後も持続する
- [ ] ログアウトはセッションをクリアする
リグレッション評価:
- [ ] 公開ルートは引き続きアクセス可能
- [ ] APIレスポンスは変更されていない
- [ ] データベーススキーマは互換性がある
### フェーズ 2: 実装（可変）
[コードを書く]
### フェーズ 3: 評価
Run: /eval check add-authentication
### フェーズ 4: レポート
評価レポート: add-authentication
==============================
能力: 5/5 成功（pass@3: 100%）
リグレッション: 3/3 成功（pass^3: 100%）
ステータス: 出荷可能