codex-ai

name	codex-ai
description	当用户要求"code review / 代码审查 / review 未提交变更"，或提到"算法设计 / 复杂算法 / 分布式算法 / 并发控制"、"架构分析 / 架构评审 / 系统设计 / 扩展性分析"、"性能优化 / 瓶颈分析 / p99 / 性能调优"等复杂技术任务（核心逻辑 >10 行、多约束权衡、系统级设计）时使用本技能，通过 Codex MCP 工具调起外部模型协作分析。
allowed-tools	["mcp__plugin_codex-ai_codex-ai__codex","mcp__plugin_codex-ai_codex-ai__codex-reply","Bash"]

Codex-AI 协作技能

通过 codex-ai 外部插件调用 Codex，处理需要深度推理的代码审查、算法设计、架构分析与性能优化任务。任务执行一律通过 MCP 工具调用，避免直接执行 codex exec。

说明：本文中出现的 model 值（如 gpt-5.3-codex / gpt-5.4）仅为示例，请按当前 Codex 实际可用版本替换；建议在 Codex 的 config.toml 固定模型，MCP 调用层仅在需要覆盖时显式传入。

何时使用

触发此技能的典型场景：

• 代码审查：review、code review、审查代码、审查未提交变更
• 算法设计：复杂算法（核心逻辑 >10 行）、数据结构设计、并发/分布式算法
• 架构分析：架构评审、系统设计、扩展性分析、重构方案
• 性能优化：瓶颈分析、性能调优、p99 延迟、吞吐量问题

何时不使用

• 简单任务（<10 行代码、基本语法）——直接生成即可
• 文档查询——使用 Context7
• 简单调试（读日志、定位空指针）——用常规工具
• 一次性的代码生成——无需深度推理

工作流程

1. 识别任务类型：代码审查 / 算法设计 / 架构分析 / 性能优化
2. 选择模型：简单任务 → gpt-5.3-codex；复杂任务 → gpt-5.4（详见 references/api-reference.md#模型选择详解）
3. 准备上下文：用 Bash 收集 git diff / 代码片段 / 性能指标 / 约束条件
4. 调用 Codex：通过 mcp__plugin_codex-ai_codex-ai__codex 发起新会话（保留返回的 threadId）
5. 追问细节（可选）：用 codex-reply + threadId 继续同一会话
6. 格式化输出：用下文标准模板把结果呈现给用户

输出格式模板

📊 分析结果
- 任务类型: <代码审查 / 算法设计 / 架构分析 / 性能优化>
- 使用模型: <gpt-5.3-codex / gpt-5.4>

📝 Codex 建议
<结构化分析，按 Codex 原输出整理>

💡 下一步行动
<对用户的可执行建议>

MCP 工具调用

发起新会话

{
  "name": "mcp__plugin_codex-ai_codex-ai__codex",
  "parameters": {
    "prompt": "<任务描述，包含目标、约束、期望输出格式>",
    "model": "gpt-5.3-codex",
    "config": {"model_reasoning_effort": "xhigh"},
    "approval-policy": "never",
    "sandbox": "read-only"
  }
}

参数要点：

• 代码审查用 sandbox: "read-only"，避免 Codex 意外改动文件。
• 设计 / 开发用 sandbox: "workspace-write"，允许 Codex 写入当前工作区。
• approval-policy: "never"：自动化场景避免审批阻塞；交互式调试可用 on-failure。
• 模型名：按当前 Codex 实际可用版本替换（见文首说明），不确定时优先更强的那一档。

续聊

{
  "name": "mcp__plugin_codex-ai_codex-ai__codex-reply",
  "parameters": {
    "threadId": "<上一次返回的 threadId>",
    "prompt": "<追问内容>"
  }
}

完整参数与更多示例：references/api-reference.md#mcp-工具完整参考

模型选择（速览）

• gpt-5.3-codex：代码审查、简单重构、单一目标算法（响应快、成本低）
• gpt-5.4：复杂算法、架构评审、性能优化、多约束权衡（深度推理）

决策树与完整对照：references/api-reference.md#模型选择详解

错误处理

症状	优先检查	详细方案
工具列表找不到 codex-ai	marketplace.json 与 external_plugins/codex-ai	references/api-reference.md#诊断流程
MCP 调用返回底层错误	Codex CLI 安装 / 登录	运行 scripts/check-codex-mcp.sh
输出泛泛	prompt 缺约束	用 AskUserQuestion 补齐指标、边界
响应超时	任务过大 / xhigh 过重	拆任务 / 临时降到 high

附加资源

参考文件（references/）

按需加载，避免一次性塞满上下文：

• references/quick-reference.md — 常用 MCP 调用模版、模型与参数速查表
• references/api-reference.md — 完整参数、场景示例、模型详解、诊断流程、FAQ

示例（examples/）

• examples/review-workflow.md — 端到端代码审查工作流（git diff 采集 → 首轮 MCP → codex-reply 续聊 → 格式化输出）

脚本（scripts/）

• scripts/check-codex-mcp.sh — 一键诊断 Codex CLI 与 MCP server 状态

用户入口

• README.md — 面向使用者的快速入门