一款 Codex 插件，读取本地 Codex 会话记录，评估你和 Codex 协作的质量。 从「沟通力 / 工程力 / 成效」三个层面、9 个维度分析：确定性脚本提取事实、计算全部分数、校验报告契约并渲染单文件 HTML；当前 Codex 会话只负责有界证据微调和定性诊断。
🌏 English · 📖 方法论 · 🖥 在线预览 · ⚖️ 协议
English summary: A Codex plugin that analyzes local Codex session history across 9 dimensions. Deterministic scripts calculate and validate every score; the active Codex session writes bounded evidence adjustments and the qualitative diagnosis. Full English docs → README_en.md
🎯 评估你真实的 Codex 会话记录，不靠人工题库。 Codex Radar 直接解析 Codex 已经写好的 JSONL —— 兼容新旧两代落盘格式：每条 prompt、每条 shell 命令和它的退出码、每次 apply_patch 编辑、每次 plan 更新，以及 MCP / 搜索 / 子代理调用。子代理线程会被剔除（那些"用户消息"是 agent 写的），codex exec 批量运行按自动化画像评判，不会冒充你的对话水平。
💬 模型写诊断，脚本管数学。 解析器计算全部公式基线，模型只写按置信度封顶的证据微调和定性内容；严格 finalizer 校验证据 ID、微调上限、建议 payload 和双语字段，再计算最终分、分类分和总分。
📋 建议是类型化干预，不是空话。 话术改写、工作流 playbook、可直接落盘的 setup 文件（包括自动生成的 AGENTS.md 草稿）、工具接入方案、完成定义仪式 —— 每条都基于引用的证据，每条都带一个 verifyBy 指标，下次报告可以核对它有没有生效。
⚖️ 按项目类型公平加权。 3 条消息修完的 bug、50 个 session 的功能开发、200 次运行的生图流水线，不会用同一把尺子。Codex Radar 自动归类（一次性 / 功能开发 / 长期 / 学习 / 自动化），按类别套用不同权重。当某个信号确实无法评估时，维度标记为 N/A，绝不假装给一个 50 分。
🛠 专门评估你怎么用平台，不只是怎么说话。 命令成功率、plan 步骤完成度、MCP 按服务器统计与错误率、子代理编排闭环（spawn 了几个、真正 close 了几个）、网页研究、skills、上下文卫生。验证必须是真正跑过的 —— echo 验证 不算，而跑挂了但你做出反应的测试有加分。
📈 每次运行都记得上一次。 报告在本地留档 —— 第二次运行起显示分数趋势和各维度 delta（"较上次：验证意识 +9"），和每条建议的 verifyBy 形成闭环。
🔒 本地产物与明确的隐私模式。 插件脚本不发网络请求、无需单独 API key。标准模式自动脱敏常见凭证；严格模式不保留消息/命令片段、thread 标题、搜索词及会话开场/收尾文本。facts、analysis、报告和缓存以私有权限写入 ~/.codex-radar/。模型解释仍发生在当前 Codex 会话中，并遵循该会话的数据处理设置。
English highlights:
- 🎯 Reads your real Codex sessions — prompts, shell exit codes,
apply_patchedits, plan updates, MCP / search / image / subagent calls- 💬 The model writes the diagnosis; scripts own the math — deterministic baselines, bounded adjustments, strict finalization
- 📋 Every suggestion is a paste-ready prompt with its expected impact
- ⚖️ Project-type-aware weighting — N/A instead of a faked 50 when a signal can't be evaluated
- 🛠 Evaluates platform leverage (shell / patch / plan / MCP / search / image / subagents + AGENTS.md scaffolding)
- 🔒 Local-first artifacts, credential redaction, and strict minimized-evidence mode
Full English version → README_en.md
让 Codex 运行这个插件，你会得到一个单文件 HTML dashboard，按「教练报告」的层级排版 —— 结论在最前，证据一点即达：
结论 —— S 到 D 的总评等级配一句话 insight、你被评判所用的项目画像、一张真实的九维雷达图，第二次运行起还有分数趋势。
重点评价 —— 核心诊断以大字引言呈现，配两张高亮卡：你的最强信号和首要瓶颈，各自钉在一个维度上，点击即跳到评分依据。完整协作画像与跨类别模式解读折叠在下方。
重点建议 —— 最该先做的那一条被聚焦展示，附引用证据、可直接复制的 prompt 和供下次报告核对的 verifyBy 指标；其余类型化建议（话术改写 / 工作流 playbook / setup 文件 / 工具接入 / 验证仪式）收成单行折叠列表；项目缺 AGENTS.md 时还会附一份由会话史生成的草稿。
评分明细 —— 三大类别分块，每类 0-100 分，下挂 3 个维度：
| 类别 | 维度 |
|---|---|
| 沟通力 | Lock-On 瞄准力 · Scene Setting 铺场力 · Steering 校准力 |
| 工程力 | Toolcraft 工具调度 · Architecture 工程脚手架 · Tempo 推进节奏 |
| 成效 | Efficiency 产出效率 · Proof Check 验证意识 · Completion 闭环完成 |
每个维度行都可展开：公式基线、有界的证据微调、评分理由，以及较上次运行的 delta。
附录 —— 默认折叠：卡壳点（命令重试空转、纠偏、被中断的回合）、近期会话下钻、被引用的证据原子，以及平台指标 —— 工具类别、MCP 按服务器统计、子代理编排闭环、plan 完成度、上下文卫生、项目资产、命令成功率。
第一步 —— 添加插件市场（这个仓库本身就是一个 Codex marketplace）：
codex plugin marketplace add lemomo-ai/codex-radar第二步 —— 安装插件：
codex plugin add codex-radar@codex-radar-marketplace本地安装：
git clone https://github.com/lemomo-ai/codex-radar.git ~/codex-radar
codex plugin marketplace add ~/codex-radar
codex plugin add codex-radar@codex-radar-marketplace安装后请开一个新 thread，让 Codex 加载新的 skill。
Codex Radar 通过自然语言触发，没有需要记的斜杠命令。在新 thread 里说：
Run Codex Radar on this project
- Codex Radar 在本地会话记录里检测你的当前工作目录，问你是不是分析这个项目。
- 确认即用，或者从「最近项目」列表里选。
- 解析确定性事实并生成精简、带不可信数据边界的 model input。
- Codex 撰写定性分析；finalizer 严格校验并计算全部分数。
- Dashboard 写入
~/.codex-radar/reports/，并打印路径。
像 "Analyze my Codex collaboration" 或 "Create a Codex Radar report" 这样的起手 prompt 同样有效。
- Codex CLI —— 支持插件版本
- Node.js 18+
- 不用
npm install、不用编译、不用服务
Codex Radar 尽量减少暴露，并将生成产物保留在本地：
- 插件脚本不发网络请求、无需单独 API key，也不发送插件遥测
~/.codex/sessions、~/.codex/archived_sessions、~/.codex/session_index.jsonl只读访问- 标准模式会在证据落盘前脱敏常见 API key、token、密码、JWT 和私钥
- 严格模式会省略消息/命令片段、thread 标题、搜索词及会话开场/收尾文本
- 报告和临时 JSON 使用私有文件权限，超过 7 天的临时分析文件会被清理
- 项目资产检测只判断
AGENTS.md、.git、测试目录等文件是否存在，从不读取它们的内容 - 报告可能包含你自己 prompt 的短片段作为证据 —— 除非你主动分享，否则请把 HTML 当作私有文件
- 定性解释由当前 Codex 会话完成，其数据处理遵循你的 Codex 配置与账号/工作区策略
需要完全不保留 prompt、thread 标题或搜索词片段时，通过 skill 使用 strict 隐私模式。
五层受控架构：
- 事实 + 基线 ——
parse-codex-project.mjs给会话分类（交互式 / 自动化 / 子代理），跨两代落盘格式按call_id把工具调用与输出 join 起来，提取可计数信号和一层可按 id 引用的证据（原子 / 会话叙事 / 关键事件），并用代码算出全部 9 个公式基线。确定性：同一输入 → 同一份事实、同一组基线。 - 模型输入 ——
prepare-model-input.mjs自行加载 rubric、用代码判断建议配方是否触发，并生成精简 model input 与私有analysis-1模板。 - 定性解释 —— 当前 Codex 会话只读取精简输入，撰写证据微调、诊断、观察和类型化建议；会话内容被明确视为不可信引用数据。
- 确定性收口 ——
finalize-report.mjs校验双语字段、证据 ID、微调上限、建议 payload、优先级顺序和 AGENTS.md 条件，然后计算全部最终分并组装 report schema 3.0。 - 渲染 ——
render-report.mjs再次校验分数一致性，追加本地历史，注入趋势与 delta，产出自包含 HTML。
分析跑在你自己的 Codex 会话里 —— 插件本身不发任何网络请求，也不需要额外的 API key。
👉 完整方法论
维度定义、画像权重、微调规则和建议配方位于 plugins/codex-radar/data/rubric.json，9 个可执行公式的唯一来源是 scoring.mjs：
- 9 个维度的定义（中英）、微调指南、按维度的建议配方
- 5 种项目画像（含
automation自动化）+ 各自的类别权重表 - 按置信度封顶的微调上限 + 等级阈值（S / A / B / C / D）
想让评分更贴合团队习惯？修改 rubric 和 scoring.mjs，然后跑 node --test tests/*.test.mjs —— 契约测试会覆盖 facts → model input → final report → HTML 的完整链路。
这个仓库本身就是一个 Codex 插件市场。
codex-radar/
├── .agents/plugins/marketplace.json # Codex marketplace 清单
├── .github/workflows/test.yml # CI：语法检查 + fixture 测试
├── docs/
│ ├── index.html # GitHub Pages 落地页
│ ├── METHODOLOGY.md / METHODOLOGY_zh.md # 评分规范（中英）
├── tests/ # fixture 回归测试套件（node --test）
└── plugins/
└── codex-radar/
├── .codex-plugin/plugin.json # 插件清单
├── data/rubric.json # 9 维定义、建议配方、画像权重
├── viewer/template.html # 单文件 dashboard 外壳
└── skills/analyze/
├── SKILL.md # 编排：检测 → 解析 → 定性分析 → 确定性收口
└── scripts/
├── lib.mjs # 共享工具 + 增量 meta 缓存
├── signals.mjs # 消息分类器、proof/退出码提取
├── list-codex-projects.mjs # 项目列表：类型构成 + 噪声折叠
├── compute-baseline.mjs # 会话指标分布（自我基准，缓存）
├── parse-codex-project.mjs # 事实 + 脱敏证据
├── scoring.mjs # 9 个基线公式的唯一来源
├── recipe-triggers.mjs # 确定性建议配方谓词
├── prepare-model-input.mjs # 精简模型输入 + analysis 模板
├── report-contract.mjs # analysis/report 严格校验
├── finalize-report.mjs # 确定性算分与报告组装
└── render-report.mjs # 历史/delta → 单文件 HTML
零运行时依赖。
Codex Radar 采用 CC BY-NC 4.0 协议授权：
- ✅ 免费 用于个人、教育、研究等任何非商业场景
- ✅ 允许 fork、修改、分享 —— 请注明原作者和原仓库出处，并标注是否做了修改
- ❌ 商业用途（打包进付费产品、营利组织超出员工个人评估范围、付费 SaaS 托管、基于评分卖报告/分析等）需要单独的商业授权
商业授权咨询： leifdiao@gmail.com
完整协议条款请见 LICENSE。
为关心 AI 协作质量的人而做。