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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
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 . -
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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