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Agent Skill · AI 工具

codex-readiness-integration-test(Codex readiness 集成测试)

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

codex-readiness-integration-test 是AI 工具类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 889。

总安装 1,717周安装 73GitHub Stars 17,927下载 602核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:codex-readiness-integration-test(Codex readiness 集成测试)
来源仓库:https://github.com/openai/skills
仓库路径:skills/codex-readiness-integration-test
安装命令:
npx skills add https://github.com/openai/skills --skill codex-readiness-integration-test
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/openai/skills --skill codex-readiness-integration-test

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力,例如接模型、接检索、接外部服务。

codex-readiness-integration-test 执行多阶段集成测试,验证代理执行质量。始终在 execute 模式下运行,输出包含日志与评估结果。需先通过 repo-local HOME 完成 Codex CLI 认证。每次运行生成独立时间戳目录,避免结果覆盖。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/codex-readiness-integration-test

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/openai/skills --skill codex-readiness-integrat…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

codex-readiness-integration-test 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/openai/skills --skill codex-readiness-integration-test。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

codex-readiness-integration-test 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

codex-readiness-integration-test 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/openai/skills --skill codex-readiness-integration-test;npx skills add openai/skills --skill "codex-readiness-integration-test" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

codex-readiness-integration-test 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

codex-readiness-integration-test 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,717 次,近一周安装 73 次,下载 602 次,GitHub 17,927 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

codex-readiness-integration-test 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 来源仓库有 17,927 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理AI 工具类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
executing-plans

执行计划 · Codex、Claude

1,515,336173,110只读MIT通过
verification-before-completion

完成前的验证 · Codex、Claude

1,319,472173,121权限未标注MIT通过
subagent-driven-development

子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude

1,312,416173,138只读MIT通过
copy-editing

复制编辑 · Codex、Claude

1,209,57625,632只读MIT通过
paywall-upgrade-cro

付费专区升级 cro · Codex、Claude

1,030,17625,617只读MIT通过
codex-readiness-integration-test

Codex readiness 集成测试 · 本页

1,71717,927执行命令MIT有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

LLM Codex Readiness Integration Test

This skill runs a multi-stage integration test to validate agentic execution quality. It always runs in execute mode (no read-only mode).

Outputs

Each run writes to .codex-readiness-integration-test/<timestamp>/ and updates .codex-readiness-integration-test/latest.json.

New outputs per run:

  • agentic_summary.json and logs/agentic.log (agentic loop execution)
  • llm_results.json (automatic LLM evaluation)
  • summary.txt (human-readable summary)

Pre-conditions (Required)

  • Authenticate with the Codex CLI using the repo-local HOME before running the test. Run these in your own terminal (not via the integration test): HOME=$PWD/.codex-home XDG_CACHE_HOME=$PWD/.codex-home/.cache codex login HOME=$PWD/.codex-home XDG_CACHE_HOME=$PWD/.codex-home/.cache codex login status
  • The integration test creates {repo_root}/.codex-home and {repo_root}/.codex-home/.cache/codex as its first step.

Workflow

  1. Ask the user how to source the task.

- Offer two explicit options: (a) user provides a custom task/prompt, or (b) auto-generate a task. - Do not run the entry point until the user chooses one option.

  1. Generate or load {out_dir}/prompt.pending.json.

- Use the integration test's expected prompt path, not prompt.json at the repo root. - With the default out dir, this path is .codex-readiness-integration-test/prompt.pending.json. - If --seed-task is provided, it is used as the starting task. - If not provided, generate a task with skills/codex-readiness-integration-test/references/generate_prompt.md and save the JSON to {out_dir}/prompt.pending.json. - The user must approve the prompt before execution (no auto-approve mode). Make sure to output a summary of the prompt when asking the user to approve.

  1. Execute the agentic loop via Codex CLI (uses AGENTS.md and change_prompt).
  2. Run build/test commands from the prompt plan via skills/codex-readiness-integration-test/scripts/run_plan.py.
  3. Collect evidence (evidence.json), deterministic checks, and run automatic LLM evals via Codex CLI.
  4. Score and write the report + summary output.

Configuration

Optional fields in {out_dir}/prompt.pending.json:

  • agentic_loop: configure Codex CLI invocation for the agentic loop.
  • llm_eval: configure Codex CLI invocation for automatic evals.

If these fields are omitted, defaults are used.

Requirements

  • The LLM evaluator must fail if evidence mentions the phrase Context compaction enabled.
  • Use qualitative context-usage evaluation (no strict thresholds).

What this test covers well

  • Runs Codex CLI against the real repo root, producing real filesystem edits and git diffs.
  • Executes the approved change prompt and then runs the build/test plan in-repo.
  • Captures evidence, deterministic checks, and LLM eval artifacts for review.

What this test does not represent

  • The agentic loop may use non-default flags (e.g., bypass approvals/sandbox), so interactive guardrails differ.
  • Uses a dedicated HOME (.codex-home), which can change auth/config/cache vs normal CLI use.
  • Auto-generated prompts and one-shot execution do not simulate interactive guidance.
  • MCP servers/tools are not exercised unless explicitly configured.

Notes

  • The prompts in skills/codex-readiness-integration-test/references/ expect strict JSON.
  • Use skills/codex-readiness-integration-test/references/json_fix.md to repair invalid JSON output.
  • This skill calls the codex CLI. Ensure it is installed and available on PATH, or override the command in {out_dir}/prompt.pending.json.
  • If the agentic loop detects sandbox-blocked tool access, it now writes requires_escalation: true to {run_dir}/agentic_summary.json and exits with code 3. Re-run the integration test with escalated permissions in that case.

平台分布

Claude Code

26.6%
按下载量换算160

OpenCode

23.93%
按下载量换算144

Codex

15.94%
按下载量换算96

Gemini CLI

12.74%
按下载量换算77

Antigravity

8.33%
按下载量换算50

Cursor

3.59%
按下载量换算22

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/openai/skills --skill codex-readiness-integration-test;npx skills add openai/skills --skill "codex-readiness-integration-test" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

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