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openai/codex-security
GitHub用于安全扫描阶段，基于威胁模型将验证后的漏洞候选项转化为具体的攻击路径故事。通过梳理服务映射、暴露面及信任边界，校准严重性并评估可报告性，最终生成结构化的攻击路径决策与报告。
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Skills in Collection (13)
用于安全扫描阶段，基于威胁模型将验证后的漏洞候选项转化为具体的攻击路径故事。通过梳理服务映射、暴露面及信任边界，校准严重性并评估可报告性，最终生成结构化的攻击路径决策与报告。
用户明确要求追踪安全发现从源头到终点的攻击路径
Codex处于安全扫描的攻击路径分析阶段
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执行深度、多轮且降低方差的安全扫描，通过独立发现与语义合并生成统一威胁模型，并进行验证、攻击路径分析及报告。适用于仓库级或指定路径的 exhaustive 安全分析。
需要深度安全扫描
要求降低扫描结果方差
执行仓库级安全审计
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定义、审查或更新仓库的安全策略文件（SECURITY.md），明确安全审查范围、威胁模型及属性，辅助自动化安全扫描。
用户需要定义或更新仓库的安全政策
用户希望澄清安全审查的范围和边界
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在安全扫描的发现阶段，针对代码变更或仓库检测潜在的安全漏洞。依据威胁模型和策略指南，通过生成排序输入、执行深度审查等流程，识别并记录候选安全问题，支持PR、提交或全库扫描场景。
用户明确要求发现代码中的安全发现项
Codex处于安全扫描的发现发现阶段
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用于修复和验证已确认的安全漏洞，生成最小化且经过验证的代码补丁。确保修复能彻底关闭安全边界，同时保留合法行为、兼容性及通过仓库检查。
用户明确要求修复并验证安全发现
需要针对特定安全问题生成最小代码变更
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用于审查Git变更集（PR、提交等）的安全回归风险。根据运行环境自动路由至桌面应用或CLI工作流，执行预检与扫描并生成Markdown报告及结构化清单。
用户请求审查Pull Request的安全性
用户请求分析Commit或分支差异的安全问题
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执行仓库或指定路径的标准单次安全审计，涵盖文件发现、候选漏洞收集及验证分析。支持桌面端与无头模式，适用于非差异化的全量代码库安全检查。
用户请求对仓库进行常规安全扫描
需要对特定目录或包执行一次性安全审计
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用于在安全扫描的威胁建模阶段，建立或更新仓库级威胁模型。通过解析目标版本和现有文档，识别资产、信任边界及攻击面，为后续漏洞发现提供上下文依据。
用户显式调用 $threat-model
用户请求创建、更新或持久化仓库威胁模型
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将 Codex Security 扫描结果追踪至 Linear、Jira 或 GitHub Issue/Advisory。支持批量处理，含重复检查、审批机制及读回验证，不执行扫描或修复操作。
需要将安全发现项创建为跟踪任务
同步扫描结果到缺陷管理系统
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对已有的安全漏洞报告或工单进行静态代码影响评估，输出确认、不可行动或需复核的结论及优先级排序，用于安全积压项清理。
用户提供SARIF结果或CVE报告
导入Jira/Linear安全工单
已有漏洞扫描数据需定级
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用于安全扫描验证阶段，对候选漏洞进行证据支持的验证评估。通过复现或代码追踪确认发现的有效性，区分真实漏洞与误报，并记录验证结果。
用户要求验证安全扫描发现的真实性
Codex处于安全扫描的验证阶段
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将漏洞笔记、PoC或扫描结果转化为严谨的披露报告。通过验证源码和版本，确保报告准确可复现，区分证据与推断，生成独立且可分发的安全研究文档。
收到漏洞笔记或PoC需要整理成正式报告
需要将扫描发现转化为结构化的漏洞披露文档
npx skills add openai/codex-security --skill vulnerability-writeup -g -y
基于漏洞披露、扫描报告或代码等证据，生成结构化和架构级的安全加固提案。提供选项对比、权衡分析及实施计划，辅助安全工程师进行设计评审与决策。
用户请求系统性安全改进建议
Codex Security 扫描完成后请求最终报告的加固指导
需要超越单点补丁的架构级替代方案
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