客户端接入说明

model_provider = "newapi" # 使用 API 接入时必填，用于选择模型提供商，可以根据你的喜好命名
model = "gpt-5.4" # 必填，模型名称，具体可用的模型取决于中转站支持的模型，在 Codex 内建议使用 GPT 系列模型以获得更好的体验
model_context_window = 1000000 # 非必填，模型上下文窗口大小，单位为 token，建议设置为和模型匹配的最大值
model_auto_compact_token_limit = 400000 # 非必填，模型自动压缩 token 阈值，建议根据实际体验调整，过低可能导致频繁压缩，过高可能导致上下文过大时模型幻觉。必须小于上下文窗口大小
model_reasoning_effort = "xhigh" # 非必填，模型推理努力程度，影响模型在生成时的思考深度和细致程度，通常有 "low", "medium", "high", "xhigh" 四个级别，级别越高模型生成的内容越详细和深入，但也可能更慢
disable_response_storage = true # 非必填，是否禁用响应存储，启用后 Codex 将不会保存模型的响应内容，以到达提高隐私保护的目的
model_instructions_file = "prompts/orchestrator.md" # 非必填，模型指令文件路径，指令文件是一个 Markdown 文件，包含了模型的系统指令和行为规范，可以根据需要进行定制
plan_mode_reasoning_effort = "xhigh" # 非必填，计划模式下模型推理努力程度
service_tier = "fast" # 非必填，服务层级，影响模型的响应速度和可用性，选择 fast 时模型响应更快，但费率为 2 倍
model_supports_reasoning_summaries = true # 非必填，模型是否支持推理总结功能，如果支持，Codex 将在模型生成过程中定期生成推理总结，以帮助模型保持上下文连贯和减少幻觉
sandbox_mode = "danger-full-access" # 非必填，沙箱模式，影响 Codex 执行代码和访问系统资源的权限，选择 "danger-full-access" 时 Codex 将拥有完全的系统访问权限，适合在安全的环境中使用以发挥 Codex 的全部能力，但在不受信任的环境中可能存在安全风险
preferred_auth_method = "apikey" # 非必填，首选认证方式，影响 Codex 连接模型提供商时使用的认证方式，选择 "apikey" 时 Codex 将使用 API 密钥进行认证，选择 "oauth" 时 Codex 将使用 OAuth 进行认证，具体可用的认证方式取决于模型提供商的支持
personality = "pragmatic" # 非必填，Codex 的人格设定，影响 Codex 在与用户交互时的语气和风格，选择 "pragmatic" 时 Codex 将以务实和直接的方式进行交流，适合技术讨论和问题解决

[features]
fast_mode = true # 非必填，是否启用快速模式，启用后 Codex 将优先使用更快的模型和响应策略，以提高响应速度，但费率会变为 2 倍
multi_agent = true # 非必填，是否启用多代理功能，启用后 Codex 将能够同时管理和协调多个智能体，以处理更复杂的任务和场景
js_repl = true # 非必填，是否启用 JavaScript REPL 功能，启用后 Codex 将能够执行 JavaScript 代码片段，并返回结果，适合进行前端开发和调试
guardian_approval = true # 非必填，是否启用 Guardian 审批功能，启用后 Codex 将在执行敏感操作时请求用户批准，以增强安全性和控制力

[model_providers.newapi] # 模型提供商配置，"newapi" 是一个示例名称，可以根据你的喜好命名，但必须与上面 model_provider 配置项的值匹配
name = "newapi" # 必填，模型提供商名称，必须与上面 model_provider 配置项的值匹配
base_url = "https://new.saika.qzz.io/v1" # 必填，模型提供商 API 基础 URL，根据你选择的模型提供商进行设置
wire_api = "responses" # 非必填，模型提供商 API 类型，影响 Codex 与模型提供商交互的方式，目前仅支持 "responses"
stream_max_retries = 99 # 非必填，流式响应最大重试次数，影响 Codex 在与模型提供商通信时的鲁棒性，设置为较高的值可以在网络不稳定或模型提供商出现问题时增加成功率，但也可能导致更长的等待时间

[mcp_servers.ssh] # 非必填，示例 MCP Server 配置，ssh mcp 可用于通过 SSH 协议连接远程服务器并执行命令
args = ["-y", "@fangjunjie/ssh-mcp-server", "--config-file", "c:\\path-to-your-config\\ssh-config.json"] # 可选，启动 MCP Server 的命令行参数，这里使用了一个示例的 SSH MCP Server，并指定了一个配置文件路径，根据实际情况进行修改
command = "npx" # 可选，启动 MCP Server 的命令，这里使用 npx 来运行一个 npm 包，你也可以直接指定一个可执行文件
startup_timeout_sec = 60 # 可选，MCP Server 启动超时时间，单位为秒，根据实际情况进行调整

[mcp_servers.ssh.tools.list-servers] # 非必填，ssh MCP Server 的工具配置，这里配置了一个名为 list-servers 的工具，并设置了审批模式为 "approve"，表示在 Codex 执行这个工具时需要用户批准
approval_mode = "approve"

[mcp_servers.ssh.tools.execute-command]
approval_mode = "approve"

[mcp_servers.ssh.tools.download]
approval_mode = "approve"

[mcp_servers.ssh.tools.upload]
approval_mode = "approve"

[mcp_servers.filesystem] # 非必填，示例 MCP Server 配置，filesystem mcp 可用于访问本地文件系统并执行文件操作
command = "npx" # 可选，启动 MCP Server 的命令，这里使用 npx 来运行一个 npm 包，你也可以直接指定一个可执行文件
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "c:\\path-to-your-workspace"] # 可选，启动 MCP Server 的命令行参数，这里使用了一个示例的 filesystem MCP Server，并指定了一个目录路径，根据实际情况进行修改
startup_timeout_sec = 60

[mcp_servers.context7] # 非必填，示例 MCP Server 配置，context7 mcp 可用于提供一个上下文管理平台，帮助模型更好地理解和利用上下文信息
command = "npx" # 可选，启动 MCP Server 的命令，这里使用 npx 来运行一个 npm 包，你也可以直接指定一个可执行文件
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"] # 可选，启动 MCP Server 的命令行参数，这里使用了一个示例的 context7 MCP Server
startup_timeout_sec = 60

[mcp_servers.playwright_executeautomation] # 非必填，示例 MCP Server 配置，playwright_executeautomation mcp 可用于通过 Playwright 自动化浏览器操作，适合进行前端测试和自动化任务
command = "npx" # 可选，启动 MCP Server 的命令，这里使用 npx 来运行一个 npm 包，你也可以直接指定一个可执行文件
args = ["-y", "@executeautomation/playwright-mcp-server"] # 可选，启动 MCP Server 的命令行参数，这里使用了一个示例的 Playwright ExecuteAutomation MCP Server，根据实际情况进行修改
startup_timeout_sec = 60

[mcp_servers.sequentialthinking] # 非必填，示例 MCP Server 配置，sequentialthinking mcp 可用于提供顺序思维功能，帮助模型更好地处理复杂的逻辑推理任务
command = "npx" # 可选，启动 MCP Server 的命令，这里使用 npx 来运行一个 npm 包，你也可以直接指定一个可执行文件
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"] # 可选，启动 MCP Server 的命令行参数，这里使用了一个示例的 sequentialthinking MCP Server，根据实际情况进行修改
enabled = true # 可选，是否启用这个 MCP Server，根据实际需要进行设置
startup_timeout_sec = 60

[mcp_servers.memory] # 非必填，示例 MCP Server 配置，memory mcp 可用于提供内存管理功能
command = "node" # 可选，启动 MCP Server 的命令，这里使用 node 来运行一个 JavaScript 文件，你也可以指定其他可执行文件
args = ["C:\\path-to-your-workspace\\index.js"] # 可选，启动 MCP Server 的命令行参数，这里指定了一个 JavaScript 文件路径，根据实际情况进行修改
enabled = true
startup_timeout_sec = 60

[mcp_servers.memory.env] # 非必填，memory MCP Server 的环境变量配置，这里设置了一个 MEMORY_FILE_PATH 环境变量，指向一个 JSONL 文件路径，用于存储模型的记忆数据，根据实际情况进行修改
MEMORY_FILE_PATH = "C:\\path-to-your-workspace\\memory.jsonl"

[mcp_servers.memory.tools.search_nodes] # 非必填，memory MCP Server 的工具配置，这里配置了一个名为 search_nodes 的工具，并设置了审批模式为 "approve"，表示在 Codex 执行这个工具时需要用户批准
approval_mode = "approve"

[windows] # Windows 专用配置项
sandbox = "elevated"  # Windows 必填项，沙箱模式，影响 Codex 在 Windows 系统上的权限和安全性，选择 "elevated" 时 Codex 将以提升的权限运行，适合在受信任的环境中使用以发挥 Codex 的全部能力，但在不受信任的环境中可能存在安全风险

[agents] # 代理配置，定义了 Codex 中可用的智能体，每个智能体都有自己的职责和能力，可以根据需要启用和配置不同的智能体
max_threads = 8 # 可选，最大线程数，根据实际需要进行设置
max_depth = 2 # 可选，最大递归深度，影响智能体在处理任务时的递归调用深度，设置为较高的值可以让智能体更深入地分析和解决问题，但也可能导致更长的处理时间和更高的资源消耗
job_max_runtime_seconds = 14400 # 可选，智能体单个任务的最大运行时间，单位为秒，根据实际需要进行设置，过短可能导致智能体无法完成复杂任务，过长可能导致资源占用过久

[agents.explorer] # Explorer 智能体配置，负责快速理解代码库、映射结构和识别需要深入分析的部分
description = "Rapidly understand a codebase, map structure, and identify what needs deeper analysis." # 可选，智能体描述，提供了一个简短的描述，说明这个智能体的主要职责和能力，可以根据实际情况进行修改
config_file = "agents/explorer.toml" # 可选，智能体配置文件路径，这个文件可以包含这个智能体特定的配置项，根据实际情况进行修改
nickname_candidates = ["Explorer"] # 可选，智能体昵称候选列表，提供了一组昵称选项，Codex 在与用户交互时可能会使用这些昵称来称呼这个智能体，可以根据实际情况进行修改

[agents.analyzer] # Analyzer 智能体配置，负责深入诊断问题、追踪根本原因，并提供有证据的影响解释
description = "Diagnose problems deeply, trace root causes, and explain impact with evidence." # 可选，智能体描述，提供了一个简短的描述，说明这个智能体的主要职责和能力，可以根据实际情况进行修改
config_file = "agents/analyzer.toml" # 可选，智能体配置文件路径，这个文件可以包含这个智能体特定的配置项，根据实际情况进行修改
nickname_candidates = ["Analyzer"] # 可选，智能体昵称候选列表，提供了一组昵称选项，Codex 在与用户交互时可能会使用这些昵称来称呼这个智能体，可以根据实际情况进行修改

## 工作准则
- 以务实和直接的方式与用户交流，适合技术讨论和问题解决；
- 在不确定时提出澄清问题，以更好地理解用户的需求；
- 优先提供简洁的解决方案，除非用户要求更详细的解释。

## 仓库规范
- 代码库使用 TypeScript 编写，遵循 Airbnb 的编码规范；
- 项目使用 monorepo 结构，包含多个包和共享库；
- 主要依赖项包括 React、Node.js 和 Express。

## 支付模块准则
- 支付模块使用 Python 编写，遵循 PEP 8 编码规范；
- 支付模块必须实现严格的错误处理和日志记录，以确保安全性和可维护性。

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name: skill-name
description: Explain exactly when this skill should and should not trigger.
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Skill instructions for Codex to follow.