这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能从 openai/codex 的 GitHub issue 中收集近期 bug 和 enhancement，并按功能区域标签筛选。它默认分析过去 24 小时，也支持自定义时间窗口或扫描所有功能区域。输出以面向维护者的摘要为主，并可按请求补充 issue 明细。运行依赖当前 Codex 仓库检出、Python 脚本和 GitHub 网络访问。
运行 collect_issue_digest.py，读取 issue、近期评论、近期 reactions/upvotes、当前标签和当前 reaction 总数；筛选带有 bug 或 enhancement 以及指定 owner 标签的 issue，或在 all-labels 模式下跨区域收集；根据时间窗口计算互动量和 attention marker，并生成 summary_inputs 与 digest_rows，供摘要和可选明细使用。
- Codex 维护者想查看 tui、exec 或 app 区域过去 24 小时的新缺陷。
- 工程负责人想在过去一周内了解所有功能区域的高互动问题。
- 项目团队想识别近期评论、点赞或重复反馈形成的共同主题。
- Issue triage 人员需要一份摘要优先、必要时可展开为表格的日报。
如何安装这个 Skill？
- 运行需要可用的 gh CLI、认证状态和 GitHub 网络访问；应先确认权限范围及网络可达性。
- 默认评论分页有限，且基于 issue updated_at 搜索可能漏掉仅新增反应的活动；不要将结果视为完整审计。
- 输出主要为英文 Markdown，中文团队可能需要额外翻译或格式化。
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
Python 3GitHub accesscurrent openai/codex checkout
源材料没有提供该技能的独立安装命令。它位于 openai/codex 仓库的 .codex/skills/codex-issue-digest/SKILL.md；使用时需要在包含该路径和脚本的当前 Codex 仓库检出中运行。整个仓库的 Codex CLI 可按 README 通过 npm、Homebrew 或安装脚本安装。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/openai/codex.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/.codex/skills/codex-issue-digest" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
在当前 openai/codex 仓库中运行：python3 .codex/skills/codex-issue-digest/scripts/collect_issue_digest.py --labels tui exec --window-hours 24。也可使用 --window "past week" 或 --window-hours 168，使用 --all-labels 扫描所有区域。触发示例：Use $codex-issue-digest to run the Codex issue digest for labels tui and exec over the previous 24 hours.
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 支持按 owner 标签、全部标签和自定义时间窗口筛选。
- 同时考虑新 issue、评论、reaction/upvote 和唯一用户互动量。
- 默认摘要优先，并提供面向维护者的关注度标记和可选明细。
- 明确记录脚本版本、git head 和时间窗口，便于追溯。
- 依赖当前 openai/codex 仓库检出及其脚本，未提供独立安装流程。
- 需要 GitHub 网络访问；纯模型 API 环境需要额外的 shell、文件系统和网络执行层。
- GitHub issue 搜索按 updated_at 建种子，可能遗漏只产生 reaction 且未更新 issue 的情况。
- 源材料未证明其在其他仓库、平台或非 GitHub issue 系统中可直接使用。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| Codex GitHub Issue 摘要 本页 ✓ OpenAI · 官方 | 57 · 谨慎使用 | ★ 129k | 11 天前 | Apache-2.0 |
| RenderCV Issue 解决器 | 51 · 谨慎使用 | ★ 18k | 7 个月前 | MIT |
| Playwright 问题分诊 ✓ Microsoft · 官方 | 48 · 谨慎使用 | ★ 98k | 11 天前 | Apache-2.0 |
| Codex Bug 问题诊断助手 ✓ OpenAI · 官方 | 40 · 不推荐 | ★ 129k | 11 天前 | Apache-2.0 |
| 维护者回复助手（agent-service-toolkit 专属） | 69 · 推荐 | ★ 4.5k | 21 天前 | MIT |
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
脚本主要通过 gh 读取 GitHub issue、评论和反应，并明确输出数据流；未见凭据窃取、恶意软件或破坏性默认操作。扣分原因是依赖外部网络和本地 gh 身份认证，未说明最小权限、用户确认、敏感数据处理、隔离或回滚机制。
SKILL.md、采集脚本和聚焦测试在输入解析、标签筛选、时间窗口、分页、反应计数和错误信息方面基本一致。扣分原因是静态审查未执行，缺少端到端运行证据；GitHub 搜索按 updated_at 种子可能遗漏仅有新反应的 issue，评论分页也可能截断。
目标用户、标签输入、全量扫描、时间窗口、默认摘要和详情模式均有清晰说明，并提供 agent 配置和示例。扣分原因是主要面向英文 Markdown 输出，未声明非 GitHub 或无 gh 凭据环境的非适用边界；核心功能依赖 GitHub 网络服务，在中国大陆网络环境中的可达性未验证。
文档按目标、输入、工作流、反应处理、注意标记、刷新、示例和验证组织，且脚本版本为 5，根仓库提供 Apache-2.0 许可。扣分原因是缺少该技能自身的变更日志、明确维护责任、依赖安装说明和更完整的故障排查/版本更新路径。
技能能够把近期 bug/enhancement 活动整理为摘要输入和可用于表格的行，包含互动、标签、评论和反应信号，具有明显的人工检索增益。扣分原因是最终洞察仍需模型二次归纳，静态材料未证明真实 GitHub 数据下的完整性或直接可用性，且反应-only 活动存在遗漏风险。
提交了针对查询构造、输入解析、筛选、时间窗口、分页、互动去重、反应和输出结构的测试，且实现逻辑可审计。扣分原因是未执行测试，缺少覆盖真实 GitHub API、gh 认证、网络异常和完整采集流程的第三方或端到端证据。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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