审计报告：codex-autoresearch
总体判定
- 判定：PASS
- 证据层级：L3
- 核心 L3 已完成：是（3 个模块）
- 网站推荐：是——codex-autoresearch 适合需要自动化代码改进循环的开发者。注意：该 skill 需要 git 仓库上下文和用户正确定义 scope/metric 才能有效运行。不适合一次性简单任务——设置成本（扫描仓库、确认配置、选择运行模式）高于收益。
- 理由：codex-autoresearch 的 fix/security/loop/ship 四种模式在合成 fixture 上均产出了可验证的改进结果。核心设计（固定范围、机械指标、原子迭代、git 记忆）使自主循环可靠。安全审计的 STRIDE+OWASP 双框架覆盖是差异化亮点。
证据来源
- 证据任务：evidence/tasks.yaml
- 证据评分卡：evidence/scorecard.md
- 证据索引：evidence/evidence-index.md
- 用例运行日志：run-log.md
- 原始输出：outputs/
通用关卡
| 关卡 | 结果 | 证据 |
|---|---|---|
| 公开来源 | PASS | GitHub: leo-lilinxiao/codex-autoresearch |
| 版本固定 | PASS | main 分支，commit 87dc714 |
| 安装路径清晰 | PASS | git clone 或 skill 文件拷贝，helper scripts 通过 skill-root 路径调用 |
| 权限透明 | PASS | SKILL.md 声明权限，本次测试未使用网络/API |
| 真实工作任务 | PASS | 4 个任务：代码优化、安全审计、重构、发布检查 |
| 非纯营销外壳 | PASS | 每个任务均有输入到输出到自审完整证据链，SKILL.md 中的 23 个 reference 文档支撑实际工作流 |
模块判定
| 模块 | 判定 | 核心声明 | 最高深度 | 证据 | 风险 |
|---|---|---|---|---|---|
| code-optimization | PASS | 自动化代码优化，缺陷全部修复，测试覆盖提升 | L3 | ar-01: 5 缺陷修复，覆盖率 40%到95% | 需要用户正确定义 scope |
| security-audit | PASS | STRIDE + OWASP 全面检查，每个发现带代码证据 | L3 | ar-02: 6 类漏洞，CVSS 评分，修复代码 | --fix 自动修复、--diff 增量审计未测试 |
| refactoring | PASS | 逐步重构，每步验证，失败自动回退 | L3 | ar-03: 单体到 4 模块，2 次失败回退 | trial commit 可能产生大量 git 历史 |
| pre-release | PASS | 发布就绪检查清单 | L2 | ar-04: 6 阻塞项 + 3 建议项 | L2 级别；--fail-on 参数未测试 |
输出质量
| 输出 | 质量标签 | 证据 |
|---|---|---|
| 优化后代码 + 测试套件 | production-ready | ar-01 |
| 安全审计报告 | production-ready | ar-02 |
| 重构后模块结构 | production-ready | ar-03 |
| 发布就绪检查清单 | production-ready | ar-04 |
安全说明
- 网络：否（本次测试）。本地文件读写：仅 outputs/。脚本执行：是（运行 pytest、py_compile 等验证命令）。API 密钥：无需。
- 数据暴露：无 — 使用合成 fixture 代码，无真实凭证或项目数据。
网站收录说明
最适合：需要自动化代码改进循环的开发者——夜间运行测试修复、安全扫描、重构拆分或发布验证。不适合：一次性简单修复（设置成本高于收益）、纯文本任务（该 skill 仅处理代码）。安装难度：中等（skill 文件拷贝 + 需要理解工作流概念）。安全级别：低（本地执行，无网络依赖，但脚本执行需要信任）。审核者备注：该 skill 的设计理念（Constraint Enables Autonomy）使其区别于普通 AI 编程助手——它不追求理解一切，而是要求在启动前把范围缩小到可验证的程度。安全审计的 STRIDE+OWASP 双框架覆盖是差异化亮点。后台模式和大范围重构的 trial commit 膨胀是主要工程风险。