finding-discovery

โดย openai

ใช้เมื่อ Codex อยู่ในขั้นตอน finding-discovery ของการสแกนความปลอดภัยแล้ว หรือผู้ใช้ระบุอย่างชัดเจนให้ค้นหาข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นใน repository…

npx skills add https://github.com/openai/codex-security --skill finding-discovery

Security Finding Discovery

Identify technically plausible security vulnerabilities in the authorized source, using the threat model and applicable security policy. Discovery preserves evidence for later validation; it does not decide final severity.

Read ../../references/artifact-storage.md before saving output and ../../references/security-guidance.md before source review. Resolve applicable policy for each reviewed path, including delegated assignments. Honor explicit input and output paths; ask for an explicitly required input only when its absence prevents the requested analysis.

Select the Workflow

Standard and Deep workers use their coordinator's self-contained prompts rather than this phase skill.

  • Running compact diff: read the supplied inventory through list_codex_security_review_items, review every assigned changed file, and record all candidates once with record_codex_security_discovery_candidates. Do not create ranked worklists, per-finding ledgers, receipts, or discovery reports.
  • Standalone diff without a compact inventory: use ../security-scan/references/scan-artifacts-and-ledger.md for the changed-file worklist and retained phase artifacts.
  • Standalone repository discovery: apply the evidence criteria below to the authorized source and return the candidates and coverage limitations. Do not start a scan or run the diff worklist pipeline.

For a diff, inspect the actual changed behavior, including deleted files at the baseline revision. Follow supporting code far enough to understand the affected boundary; expand to sibling callers when a changed shared control affects them. Do not broaden into an unrelated repository audit.

Evidence Criteria

  • Trace attacker-controlled input or a privileged operation through the closest relevant control to the sink and security impact. Explain why the control is absent, bypassable, or applied to the wrong value or boundary.
  • Check runtime reachability and deployment assumptions. Record effective guards and containment as counterevidence; a safe sibling implementation does not establish that the candidate path is safe.
  • Preserve the root-control location as well as entrypoints, wrappers, concrete implementations, and sinks needed to understand the claim. When the claim covers several implementations, inspect those implementations rather than asserting that all are affected.
  • Keep independently reachable vulnerable instances addressable. Merge duplicate observations of the same source/control/sink/impact instead of splitting cosmetic variants; retain all affected locations and original candidate IDs when merging.
  • Follow explicit user or advisory seeds to their exact source and control. Record the evidence that supports, disproves, or leaves the seed unresolved; a nearby issue in the same family does not close it. Use only authorized source material and do not fetch advisory links without permission.
  • Distinguish concrete security impact from maintainability or robustness concerns. A crash, dangerous API, optional feature, or missing check is a lead, not a finding by itself. Carry plausible candidates with explicit proof gaps to validation rather than inventing evidence or discarding them for lack of a runnable reproduction.

Divide independent review assignments among available workers when useful, with the target, scope, relevant policy/model, and required result fields. The parent reviews unassigned work and reconciles duplicates. Do not repeat validation or attack-path phases inside discovery.

Candidate Output

For each candidate, retain:

  • Stable candidate ID and title; preserve supplied seed or ledger IDs and advisory references.
  • Affected file/line locations, labeling entrypoint/wrapper, root_control, sink, and concrete_implementation where useful.
  • Attacker-controlled source, closest control, sink or broken control, plausible impact, and the source evidence connecting them.
  • Counterevidence, deployment preconditions, unresolved questions, and what validation needs to establish.
  • CWE IDs when known, otherwise an empty list.
  • For repository or scoped-path instances, an instance key <family>:<file>:<line> when required by the caller.
  • For diff findings, relevant_lines only where relevant buggy behavior overlaps the diff.

Use the caller's structured candidate contract. For a legacy diff, save the discovery report and discovery receipts at the paths in ../../references/scan-artifacts.md; subsequent phases own their own evidence and receipts. Finish when assigned source review and concrete follow-ups are accounted for, recording unfinished review honestly. If no plausible candidates remain, return that result with the actual reviewed scope and limitations.

Skills เพิ่มเติมจาก openai

release
openai
สร้าง Symphony release โดยการ bump เวอร์ชันที่ commit ไว้ นำไป merge แท็ก commit ที่รวมแล้ว และตรวจสอบ Burrito release workflow ใช้เมื่อถูกขอให้…
signing-entitlements
openai
ตรวจสอบปัญหาเกี่ยวกับการลงนาม การอนุญาต รันไทม์ที่แข็งแกร่ง และ Gatekeeper สำหรับแอป macOS ใช้เมื่อถูกขอให้วินิจฉัยความล้มเหลวในการลงนามโค้ด การอนุญาตที่ขาดหายไป…
building-ai-agent-on-cloudflare
openai
สร้าง AI agents บน Cloudflare โดยใช้ Agents SDK พร้อมการจัดการสถานะ, WebSockets แบบเรียลไทม์, งานตามกำหนดเวลา, การรวมเครื่องมือ และแชท…
epigraphdb-skill
openai
ส่งคำขอ API EpiGraphDB แบบกระชับสำหรับ ontology, วรรณกรรม, MR, ยีน-ยา และหลักฐานเส้นทางสนับสนุน ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการสรุป EpiGraphDB แบบสั้น
runtime-behavior-probe
openai
วางแผนและดำเนินการตรวจสอบพฤติกรรมขณะรันไทม์ด้วยสคริปต์ตรวจสอบชั่วคราว เมทริกซ์การตรวจสอบ การควบคุมสถานะ และรายงานที่เน้นผลลัพธ์เป็นหลัก ใช้เฉพาะเมื่อ…
deep-security-scan
openai
ใช้เมื่อผู้ใช้ขอการสแกนความปลอดภัยของ Codex แบบเจาะลึก ละเอียดถี่ถ้วน หลายรอบ หรือลดความแปรปรวน ครอบคลุมทั้ง repository หรือเฉพาะเส้นทางที่กำหนด โดยให้รันซ้ำแบบอิสระ…
define-security-policy
openai
กำหนด ทบทวน หรือปรับปรุงแนวทาง SECURITY.md สำหรับ repository หรือ component ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการชี้แจงว่า Codex Security ควรตรวจสอบอะไร สิ่งใดอยู่นอก
validation
openai
ใช้เมื่อ Codex อยู่ในขั้นตอนการตรวจสอบความปลอดภัยแล้ว หรือผู้ใช้ขออย่างชัดเจนให้ระบุว่าข้อค้นพบด้านความปลอดภัยที่อาจเป็นไปได้หนึ่งรายการหรือมากกว่านั้น…