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FableCodex 证据驱动工作流技能

为 Codex 注入 Fable 式工作纪律:先勘察、立目标、留证据、关闭审查发现,验证通过才宣告完成。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
推荐
63/ 100 五分制 3.2 / 5
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1信任安全19 / 25 · 3.8/5

技能主体为本地工作流文档与 stdlib 脚本,最小权限意识强:明确不假设隐藏凭据、要求用户确认 Anthropic key、本地状态限定在 .codex-fable5/、安全政策明确禁止外泄。扣分点:脚本本身未在静态审查中逐行验证,provider bridge 涉及凭据配置路径,回滚与隔离仅靠文档约定。

2可靠稳定10 / 20 · 2.5/5

仓库含 unittest 测试套件与 CI(py_compile、sh -n、pinned source 校验、wrapper 冒烟测试),关键路径有可审计设计;但静态审查未执行,异常输入下的失败反馈质量只能由文件推断,按静态上限给 10 分。

3适用触发11 / 15 · 3.7/5

触发词(fablize、VFF、Fable 风格工作流、prompt 转换)在 description 中明确,README 详述适用/不适用场景;但核心场景绑定 Codex 平台与部分海外服务(Anthropic/LiteLLM 网关、raw.githubusercontent.com 源拉取),对中国大陆网络可达性有依赖风险,扣分。

4规范维护12 / 15 · 4.0/5

分层文档(SKILL.md → references → README 多语言)、provenance.md 含上游 commit pin 与许可说明、版本 v0.5.1、AGPL-3.0、安全政策与发布说明齐备。扣分点:发布者身份未验证,维护责任与更新路径依赖个人仓库,changelog 细节未见。

5有效结果6 / 15 · 2.0/5

核心价值(goal/findings 台账、验证门、2-pass review)设计具体、命令可直接使用,README 示例完整;但静态审查无法确认实际产出效果与相对人工方式的边际价值,按上限 7 以内给 6 分。

6证据核验5 / 10 · 2.5/5

来源 commit pin、coverage-matrix 可用 fable_coverage.py 独立复验、CI 从 pinned 上游源校验矩阵防伪造,证据链在同类技能中较扎实;但均为静态文件证据,无独立第三方执行复现,按上限给 5 分。

证据充分度: 评估于 2026年9月10日 审查版本 406faa1981ff
使用前请注意
  • 发布者为未验证的个人仓库,维护持续性存在不确定性。
  • provider bridge 功能依赖有效的 Anthropic 访问权限与 OpenAI 兼容网关,配置前须自行确认凭据与合规。
  • CI 从 raw.githubusercontent.com 拉取上游源,中国大陆网络环境下该步骤可能不可达。
  • 本评分仅为静态源码审查,未执行任何脚本或测试。
  • 该 skill 模拟的是工作流纪律而非模型能力,不应期待 Fable 5 实际性能。
查看完整评分方法 →

这个 Skill 能做什么,适合哪些场景?

FableCodex 是一个 Codex 插件,把 Fable 风格的运作习惯转化为 Codex 可执行的工作流:先检查工作区再动手、对多步任务建立带证据检查点的目标台账、对审查敏感工作记录发现并设置强制发现门禁、完成前必须用测试或输出等实际证据验证。它明确定位为流程纪律工具,不改变模型权重、上下文长度或安全系统,也不能复制 Fable 5 的真实能力。附带本地 Python(仅标准库)脚本与 CLI,状态存于 .codex-fable5/ 目录。适合错过一步的代价高于加一点流程代价的场景。

读取技能指令并应用到 Codex 会话中:用 rg 检查工作区与文件;通过 scripts/codex_goals.py 建立多步目标台账(.codex-fable5/goals.),每个完成项需附证据;通过 scripts/codex_findings.py 记录审查发现(findings.),存在未关闭发现时门禁失败;提供 codex-fable5 status/goals/findings 等命令;用 fable_coverage.py 校验源文档标题覆盖率;用 make_litellm_config.py 生成 LiteLLM 配置(需用户自备 Anthropic 密钥)。

  1. 开发者执行多步迁移或重构,需要每步留证据再推进
  2. 工程师调试根因不明的问题,希望先复现、保留多个假设、收集反证
  3. 团队做安全敏感或发布前的代码审查,要求未解决发现阻止最终完成
  4. 需要把 Claude/Fable 风格的系统提示转换为 Codex 原生 AGENTS.md 指南的人
  5. 已有 Anthropic 授权访问、想通过 OpenAI 兼容网关给 Codex 接入模型路由的运维者
  6. CI 失败、发布工作等需要验证门禁的长链路任务

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 脚本仅依赖 Python 标准库,无额外安装负担
  • 目标与发现台账均要求证据,最终完成有硬性门禁
  • 明确定位边界:只改流程不改模型能力,不冒充 Claude/Fable
  • 提供源标题 100% 覆盖核对工具,适配过程可审计
  • 有多语言 README(含中文简繁)与 CI 测试
局限
  • 为小任务加台账流程反而更重,不适用短答案或单文件小改动
  • 深度绑定 Codex 插件机制与 @codex-fable5 触发方式,其他平台需自行适配
  • 无法提升模型本身能力,只是流程纪律
  • 可选的模型路由需用户自备 Anthropic 密钥与 LiteLLM 网关,仓库不提供模型访问
  • 源文档标题覆盖率的目标依赖用户本地持有 CLAUDE-FABLE-5.md 才能校验

如何安装这个 Skill?

稳定版:codex plugin marketplace add baskduf/FableCodex --ref v0.5.1,然后 codex plugin add codex-fable5@fablecodex,重启 Codex。开发版把 --ref 换成 main;本地开发可指向本地路径 codex plugin marketplace add ~/Desktop/FableCodex。仓库未说明 Codex 之外平台的安装方式。

如何使用这个 Skill?

在提示中显式调用,例如:"@codex-fable5 Use this skill to implement the change. Create a goal ledger if the work has multiple steps. Track findings before final completion. Run the project tests before saying it is done." 也可用严格模式(要求台账+发现门禁都通过才结束)、仅分析模式(不编辑文件)或限定范围模式(不提交、不推送)。长任务用 codex-fable5 goals create/checkpoint 记录证据,审查用 findings add/resolve/gate。简单短任务建议跳过此技能。

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