codex-security

AI 扫代码找漏洞,验证后直接给修复建议

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 编程开发 🍴 复刻 886 🐛 待处理 186 👀 关注 36
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 11199
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

codex-security 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类编程开发
开发团队openai
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai-security,application-security,cli,code-scanning,codex,codex-security,cybersecurity,devsecops,nodejs,npm,openai,sdk,security,typescript,vulnerability-scanning
GitHub 星标★ 11199
上线时间2026-07-13 00:00:00
代码更新2026-10-25
仓库体积70.1 MB
本站数据更新2026-10-26
维护状态活跃
收录时间2026-10-26
浏览次数0

项目介绍

codex-security 是 OpenAI 推出的安全扫描命令行工具与 TypeScript SDK,面向应用安全与 DevSecOps 场景。它利用 Codex 模型能力在代码库中自动发现潜在安全漏洞,对候选问题做验证以减少误报,并给出可执行的修复建议,帮助团队把安全审查前移到开发阶段。项目提供 CLI 便于在本地或 CI 流水线中直接运行扫描,同时提供 TypeScript SDK,方便把漏洞检测、验证和修复流程嵌入自有平台或自动化脚本。整体定位是 AI 驱动的代码安全助手,覆盖代码扫描、漏洞确认与修复建议三个环节,降低人工审计成本,适合希望在提交与合并阶段快速获得安全反馈的研发团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-26 · 当前星标 ★ 11199

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 8 步

环境要求

  • Node.js 22.13.0+(限 22.x),或 Node.js 24.x / 26.x
  • Python 3.10+;若使用 Python 3.10 还需安装 tomli
  • npm 全局可执行目录需在 PATH 中
  • CI 环境需在扫描进程环境中设置 OPENAI_API_KEY 或 CODEX_API_KEY

安装与启动步骤

  1. 1检查运行环境

    确认 Node 版本符合 22.13.0+(22.x)或 24.x / 26.x,并检查 Python 3.10+ 是否可用。

    node -v
    python3 --version
  2. 2全局安装 CLI

    通过 npm 全局安装 @openai/codex-security,安装后会同时生成 cs 和 codex-security 两个命令。

    npm install --global @openai/codex-security
  3. 3登录账号

    运行登录命令完成身份验证;远程或无头机器可用设备码登录方式。

    cs login
  4. 4在仓库中扫描

    进入待扫描仓库目录后执行扫描,结果会保存报告、findings 与覆盖范围。

    cd /your/repo
    cs scan .
  5. 5运行深度扫描

    深度模式会在仓库和选定路径上并行运行发现任务,耗时更长。

    cs scan . --mode deep
  6. 6限制调查时长

    用 --max-time 指定建议的调查时长上限(示例为 15 分钟),便于控制单次扫描成本。

    cs scan . --max-time 15
  7. 7免全局安装运行

    若不想全局安装,或全局命令冲突,可直接用 npx 调用同一 CLI。

    npx @openai/codex-security scan .
  8. 8CI 中配置密钥

    在 CI 扫描进程环境中设置 API Key 后即可非交互运行,无需手动登录。

    export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx
    cs scan .

关键配置

配置项必填说明示例
OPENAI_API_KEY否CI 场景下用于扫描进程鉴权的环境变量。sk-xxxxxxxx
CODEX_API_KEY否CI 场景下可替代 OPENAI_API_KEY 的鉴权环境变量。sk-xxxxxxxx
--cyber-access-program否指定网络安全访问计划,有 Daybreak Blue 权限时填 daybreak_blue,否则省略或 standard。daybreak_blue
--codex daybreak=true否开启 Codex 的 Daybreak 开关,默认关闭且需具备相应权限。daybreak=true
--max-time否设置本次调查的建议时长上限,单位为分钟。15

如何确认成功

执行 cs --help 能看到命令列表;scan 结束后可查看保存的报告、findings、覆盖范围与威胁模型。

常见问题

Q:cs 命令已被其他工具占用怎么办?

A:改用等长的 codex-security 命令,或使用 npx @openai/codex-security 免全局安装运行。

Q:npm 安装报 EEXIST 错误(cs 已存在)?

A:跳过全局安装,直接用 npx @openai/codex-security 执行扫描等命令。

Q:Python 3.10 下报缺少 tomli?

A:README 说明 Python 3.10 需要额外安装 tomli,升级到更高 Python 版本也可规避。

Q:能否不用交互登录?

A:在 CI 中为扫描进程设置 OPENAI_API_KEY 或 CODEX_API_KEY 即可;远程无头机器可尝试 login --device-auth。

Q:如何查看扫描参数与修补选项?

A:用 cs scan --help 查看扫描选项、成本限制以及扫描后的补丁相关参数。

注意事项

  • 全局安装要求 npm 的全局可执行目录位于 PATH 中,否则 cs 命令无法直接调用。
  • 扫描会自动参考仓库已有的 SECURITY.md 指引,可先起草或更新该策略再扫描。
  • 部分安全相关请求与受保护发现需要相应访问权限审批,无权限时相关能力不可用。
  • CI 中务必用环境变量注入密钥,不要把密钥写进仓库文件。

核心亮点

  • CLI 与 TypeScript SDK 双形态,既能本地/CI 直接跑,也能嵌入自有安全平台
  • 强调漏洞验证环节,对候选问题二次确认,有助于压低误报率
  • 由 OpenAI 官方维护,与 Codex 模型能力深度结合,修复建议可直接落地

不足之处

  • 依赖模型推理,扫描结果与成本受调用配额和网络服务可用性影响
  • 作为较新项目,规则覆盖面和长期稳定性仍待更多社区实践检验

适用场景

  • CI/CD 流水线中提交或合并前自动扫描新增代码的安全问题
  • 开发者在本地命令行快速自查代码库中的潜在漏洞
  • 安全团队通过 SDK 把 AI 漏洞检测与修复建议集成到内部安全平台

替代项目

Semgrep、CodeQL、Snyk Code

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