codex-bridge 用于在用户明确要求当前智能体引入 Codex CLI 时，完成计划评审、代码实现、评审后修订以及验证推断实例等任务。
主要能力围绕四种场景：plan-review 评审明确计划，使用 read-only 沙箱与默认模型 gpt-5.6-sol；codify 实现已批准的工作，使用 workspace-write 与 gpt-5.6-sol；review-iteration 应用聚焦评审，第 2 轮为最终轮，使用 workspace-write 与 gpt-5.6-terra；verification-round 验证外推实例，使用 read-only 与 gpt-5.6-sol。沙箱由代码拥有，只有模型与 effort 接受项目或 CLI 覆盖。
使用方式：先确认明确的 Codex 意图并选择场景；用 python "<skill-dir>/scripts/create_bundle.py" <scenario> "<project-root>" 创建轮次；把决策、被拒方案、未知项与会话来源提炼到 conversation.md；将所需源文件复制到 files/ 作为文件支撑的 fixture；填写 request.md 的每个占位符；设置 manifest 的 session、previous-round 与 verification-purpose 字段；运行 python "<skill-dir>/scripts/validate_bundle.py" "<bundle>" --phase preflight 并修复所有失败；对 workspace-write 保留无关改动并强制授权范围；运行 python "<skill-dir>/scripts/run_bundle.py" "<bundle>"，仅当当前 Codex 端点支持协议级 schema 校验时才加 --output-schema；运行 python "<skill-dir>/scripts/validate_bundle.py" "<bundle>" --phase post-response；将 files_changed 与工作树比较，综合接受、拒绝与不确定的点；记录模式提取，只验证具体的横向候选，禁止递归或创建第 3 轮。填写 bundle 前需阅读工作流细节、bundle 约定与场景的 prompt-notes.md，执行前用 checklist.md，定位源对话时用 jsonl-guide.md。
治理与限制：owner 为 lyh，评审节奏为每季度以及在 Codex 模型家族变化时；输入为用户授权的计划、源文件、项目规则与提炼后的对话 fixture；输出为保留的 bundle、已验证的 response.json 与带真实工作树验证的主智能体综合结论；回滚边界为删除本技能目录后运行 just docs-sync 移除生成的目录条目。信任报告见 reports/trust-report.md，输出证据见 reports/output_quality_scorecard.md；未运行的遥测、实时 Codex 基准与审批指标仍属缺失证据。模型名会演进，修改 models.json 前需对照官方 Codex 模型页面核实当前可用性，不要静默回退到过时模型。Windows 上可用 py -3 替代 python。