LU-CODEX-EXECUTION-GUARD-001|Codex 执行防护、代码归属标记与可复现测试使用说明

Antigravity CLI实战:终端多模型调度与reasoning_content回传问题解析 AI辅助编程正日益深入日常开发,但多个模型与工具之间的频繁切换往往导致上下文割裂。统一入口与协议兼容成为提升开发效率的关键。Antigravity CLI 作为本地代理,通过兼容Codex接口的方式将请求转发至DeepSeek-V4-Flash、GPT-5.6 Luna等不同模型,让开发者以一致的命令行交互完成模型调度,大大降低了工具切换成本。本文将基于oh my pi构建的终端环境,展示如何将提示符状态可视化与模型路由相结合。针对DeepSeek-V4-Flash在thinking mode下返回空rea 阅读详情

龍魂 AI|CNSH Engineering Wiki & Origin Traceability
文档状态: PROPOSED|工程使用说明,不代表已部署运行时安全系统
项目归属标识: UID9622|龍魂 AI(LongHun AI)

1. 目标与职责

让使用者用自然语言提出需求,由 Codex 在明确授权的本地工作区执行代码编辑、生成测试、运行测试并交付证据。

  • ChatGPT / 设计审查者: 整理需求、执行范围、权限边界、验收标准;编写 Codex 指令并审查回执。未实际访问本地文件时,不得声称已编辑本地代码。
  • Codex / 本地执行者: 在授权工作区读取真实源码、实施完整编辑、生成测试、执行获准测试、保存差异和交付证据。
  • UID9622 / 所有者: 决定目标、授权范围、是否接受修改、是否提交或发布。

完整本地代码编辑与获准测试由 Codex 在用户设备和授权工作区执行。

2. 最短使用流程

  1. 把需求交给 ChatGPT,明确目标、范围和验收条件。
  2. 将最终执行指令复制给 Codex CLI。
  3. Codex 检查工作目录、仓库根目录、Git 状态、目标文件和冻结面。
  4. 输出 preflight 和拟修改清单。
  5. 保护原件,在授权范围内最小化编辑。
  6. 根据代码结构生成单元、集成、异常、安全边界和回归测试。
  7. 实际运行获准测试,记录命令、环境、退出码和结果。
  8. 检查 diff、依赖变化、敏感信息、副作用和回滚方式。
  9. 交付源码、测试、来源清单、哈希和报告。
  10. 由独立审查者复核;实施者自测不等于独立验收。

3. 权限分级

等级操作要求
R0只读搜索、检查、分析在授权范围内执行
R1候选副本、测试文件、报告明确输出位置,保护原件
R2修改指定范围源码明确编辑目标和验收条件
R3修改正式配置、权限、启动项单独授权
R4删除、迁移、提交、推送、发布、生产变更单独授权,不从历史授权推定

不得自行扩大工作区、权限、网络访问或副作用范围。授权不清、命中冻结面、原件发生未知变化、需要未授权提权、疑似凭据暴露、测试可能触碰生产数据或无法回滚时,停止相关操作并报告。

4. 可复制的 Codex 任务模板

# LU-CODEX-TASK|<TASK-ID>
目标:<自然语言描述>
工作区:<明确仓库目录>
允许读取:<范围>
允许创建:<范围>
允许修改:<范围>
允许测试:<命令或范围>
禁止:不删除未授权文件;不清理既有 Git 修改;不提权;不访问未授权服务;不提交、推送或发布;不输出密钥和私人数据;不触碰冻结面。
步骤:preflight → 保护原件 → 输出修改计划 → 授权范围内编辑 → 生成测试 → 实际执行测试 → 检查 diff 与副作用 → 输出交付报告。
验收条件:<可客观验证条件>
测试状态:PASS / FAIL / BLOCKED / NOT_RUN / PARTIAL / UNKNOWN。
不得将静态检查说成动态测试通过;不得把自测说成独立审查;不得把未执行写成通过。

5. 代码归属标记与来源清单

对确由 UID9622 提出需求、在龍魂 AI 项目中组织和维护的原创部分,可在适当源码文件头部使用对应语言的注释形式:

Project: LongHun AI / 龍魂 AI
Project-Origin: UID9622
SPDX-FileCopyrightText: 2026 UID9622 (龍魂 AI)
Generated-or-Modified-By: Codex
Task-ID: <TASK-ID>
Source-Trace: <manifest-or-origin-record>

Codex 应记录实际工具版本;未知时写 UNKNOWN,不得编造。

每次交付生成 PROVENANCE_MANIFEST.json,至少包含:project_name、project_origin、requested_by、task_id、generated_or_modified_by、tool_version、created_at、source_files、modified_files、generated_files、third_party_components、dependency_versions、test_records、sha256、license_status、review_status。

示例:

{
  "project_name": "LongHun AI",
  "project_origin": "UID9622",
  "requested_by": "UID9622",
  "task_id": "<TASK-ID>",
  "generated_or_modified_by": "Codex",
  "tool_version": "UNKNOWN",
  "license_status": "NOT_YET_SELECTED",
  "review_status": "PENDING"
}

归属边界:

  • 归属标记用于声明项目来源和工程追溯,不自动构成法律裁定或完整知识产权证明。
  • 用户原创、AI 辅助生成、第三方代码、复制或改编内容必须区分。
  • 第三方版权声明与许可证必须保留,不得覆盖或冒领。
  • 未经所有者选择,不得擅自给项目添加开源许可证;未决定时写 NOT_YET_SELECTED。
  • 哈希、数字签名、版权声明和版本记录证明的事项不同,不能互相替代。
  • 不得在代码注释中写入私人身份信息、账号、密钥或设备路径。

6. 测试与结果

类型检查内容
单元测试函数、类、模块输入输出
集成测试模块接口、数据结构、调用链
异常测试空值、非法输入、超时、权限不足、部分失败
安全边界测试未授权操作拒绝、只读无副作用、敏感信息不进入日志
回归测试原有功能没有因修改而退化

每项测试记录测试文件、目的、执行命令、环境、预期结果、实际结果、退出码和日志位置。

  • PASS:实际执行且通过。
  • FAIL:实际执行但失败。
  • BLOCKED:权限、环境或依赖导致无法执行。
  • NOT_RUN:没有执行。
  • PARTIAL:仅部分测试完成。
  • UNKNOWN:证据不足。

单元测试通过不代表生产环境安全;静态分析不代表运行时验证;Codex 自测不代表独立第三方验收。

7. 推荐交付目录

OUTPUT/engineering/<TASK-ID>/
├── 00_PREFLIGHT/
├── 01_DESIGN/
├── 02_PATCH/
├── 03_TESTS/
├── 04_EVIDENCE/
├── 05_PROVENANCE/
└── 06_DELIVERY/

至少交付 preflight 报告、修改摘要、适用时的 diff、测试源码与结果、PROVENANCE_MANIFEST.json、SHA-256 清单、回滚说明和交付报告。

8. 透明执行与外部发布

交付报告说明读取范围、修改范围、执行过的命令、测试结果、未完成事项、副作用和回滚方式。透明不等于公开密钥、个人数据、私人对话和设备路径;所有日志与公开材料必须脱敏。

面向 X 先发布方法、去敏架构、示例代码、可复现测试和失败案例;不公开私人设备取证材料、凭据、内部私密页面和未验证事件。对外区分 PROPOSED、IMPLEMENTED、TESTED、INDEPENDENTLY_REVIEWED,只有证据满足条件才升级状态。

9. 当前状态

本页是工程使用说明和设计提案,不表示规范已自动注入 Codex、已部署运行时强制闸门或通过独立安全认证。

原则:让每一份 AI 产出的代码,都能看见来源、看见修改、看见测试、看见责任边界。

评估在代码上训练的大型语言模型 CodeX 我们介绍了 Codex,一个在来自 GitHub 的公开代码上微调的 GPT 语言模型,并研究了它的 Python 代码编写能力。Codex 的一个不同的生产版本为 GitHub Copilot提供支持。在HumanEval上,这是一个我们发布的新评估集,用于衡量从文档字符串合成程序的功能正确性,我们的模型解决了28.8% 的问题,而 GPT-3 解决了 0%的问题,GPT-J 解决了 11.4% 的问题。此外,我们发现,从模型中重复采样对于生成对困难提示的有效解决方案是一种非常有效的策略。 阅读详情

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