OpenClaw Codex Happy Path 提示词快照如何逐层复现 Codex 运行时的模型绑定 Prompt 栈【免费下载链接】openclawThe AI that really does things. Any OS. Any Platform. The lobster way. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/openclawOpenClaw 通过一组“happy path”提示词快照prompt snapshots机制把 Codex 运行时Codex harness Codex app-server runtime在默认 OpenAI 模型链路上的线程/轮次参数与模型绑定 prompt 层栈确定性地固化为可 diff、可校验的仓库夹具。本文围绕test/fixtures/agents/prompt-snapshots/codex-runtime-happy-path目录下 README.md 展开说明这套快照“抓了什么、分层结构如何、如何再生成与漂移检查”并结合 生成脚本 与真实夹具文件给出源码级实现证据。读完可掌握如何阅读一份 Codex 场景快照、如何用pnpm prompt:snapshots:gen/check管理快照漂移、以及“base SHA 绑定 diff”这种零上下文增量快照的设计思路。这套快照的定位与覆盖范围Codex happy path 快照目录codex-runtime-happy-path捕获的是 OpenAI/Codex 默认链路的“幸福路径”用于 prompt 审查prompt review。根据 README.md它覆盖三类场景通过 Codex harness 与 Codex app-server runtime 的 OpenAI 模型Codex harness 对“tool-only visible source replies”可见来源回复只允许通过工具发出的默认覆盖Telegram 直聊、Discord 群聊以及带heartbeat_respond动态工具的 heartbeat 轮次。目录内实际包含 6 个工件README.md 列出文件形态角色telegram-direct-codex-message-tool.md完整 canonical Markdown 快照Telegram 直聊基线discord-group-codex-message-tool.md.diffSHA 绑定的零上下文 diffDiscord 群聊相对基线的无损差异telegram-heartbeat-codex-tool.md.diffSHA 绑定的零上下文 diffheartbeat 轮次相对基线的无损差异codex-dynamic-tools.telegram-direct.json完整共享工具目录 JSON工具目录基线codex-dynamic-tools.discord-group.json顶层工具/命名空间替换 JSONDiscord 场景工具替换codex-dynamic-tools.heartbeat-turn.json顶层工具/命名空间替换 JSONheartbeat 场景工具替换Markdown 快照展示的是“选中的 app-server thread/turn 参数 重建的模型绑定 prompt 层栈”具体包含来自固定 Codex 模型目录夹具的gpt-5.5模型指令、happy-path yolo profile 的 Codex 权限开发者指令、OpenClaw 开发者指令、带模拟 OpenClaw workspace bootstrap 运行时的 turn 输入以及对完整动态工具目录的引用README.md。快照的分层结构从 thread 参数到模型绑定 prompt 栈以基线文件 telegram-direct-codex-message-tool.md 为例快照由若干固定小节构成逐层对应 Codex app-server 的输入与重建出的模型 prompt场景元数据与有效配置Scenario MetadataL12-L33描述通道telegram/direct、模型gpt-5.5、provideropenai、runtimecodex_app_server、触发器user以及模拟的 workspace bootstrap 文件simulatedWorkspaceParentLocalInstructionFilesIDENTITY.md、SOUL.md、USER.md作为 parent-local request instructionssimulatedWorkspaceBootstrapFilesMEMORY.md进入 turn input。这里刻意模拟了 Codex 的 workspace bootstrap 路由AGENTS.md走 Codex 原生项目文档发现因此不在快照中重复SOUL.md/IDENTITY.md/USER.md作为父级局部请求指令MEMORY.md保留在 turn 输入README.md。Effective OpenClaw ConfigL35-L58展示默认 heartbeatevery: 30m、userTimezone: UTC以及messages.groupChat.visibleReplies: message_tool——这正是“tool-only visible replies”的体现。Thread start / resume / turn start 参数Thread Start ParamsL60-L108是 Codex app-serverthread/start的入参关键字段包括approvalPolicy: never、approvalsReviewer: userhappy-path 的“yolo”审批姿态config.features.*如code_mode含direct_only_tool_namespaces: [openclaw_direct]、shell_tool、standalone_web_search、web_search: cached、project_doc_max_bytes: 131072等dynamicTools16 个 OpenClaw 动态工具名agents_list、message、sessions_spawn、automations、gateway、nodes、session_status、sessions_history、sessions_list、sessions_search、sessions_send、subagents、tts、web_fetch、web_search、sessions_yieldsandbox: danger-full-access、model: gpt-5.5、threadSource: openclaw。Thread Resume ParamsL110-L140在此基础上多了excludeTurns: true与initialTurnsPage分页视图Turn Start ParamsL142-L187则携带additionalContextopenclaw_current_sender/openclaw_source_delivery/openclaw_temporal_context、collaborationModereasoning_effort: medium与 turninput。重建的模型绑定 prompt 层栈Reconstructed Model-Bound Prompt LayersL189-L230是快照核心。Layer Metadata明确了每一层的来源映射openClawRuntime.*From字段例如developerInstructionsFromCodex app-serverthread/start developerInstructionsdynamicToolsFromcodex-dynamic-tools.telegram-direct.jsonparentLocalInstructionsFromCodex inference relay 的Responses.instructionsuserInputFromturn/start input。Rough Text Token EstimatesL232-L281给出每层与总计的字符数/粗估 token例如codexModelInstructions约 5334 tokens、dynamicToolsJson约 14803 tokens、totalWithDynamicToolsJson约 21419 tokens——这是量化“prompt 体量”的关键证据。随后各层正文依次展开Codex 模型指令System: Codex Model Instructions (gpt-5.5, pragmatic)L283-L441正文来自 gpt-5.5.pragmatic.instructions.md、OpenClaw parent-local 上下文SOUL/IDENTITY/USERL443-L463、Codex 权限开发者指令L465-L470、OpenClaw runtime 指令L478-L513、各 additional context 块sender/source delivery/temporalL519-L541、turn 输入文本含MEMORY.md占位与openclaw:ctx会话元数据L543-L568以及动态工具目录的工具名列表L574-L595与关键可见回复工具 specmessage等L597-L619。增量快照base SHA 绑定零上下文 diff 的设计README 指出Telegram 的 Markdown 是完整 canonical 快照而 Discord 与 heartbeat 是“带完整无损差异的可读、SHA 绑定零上下文.md.diff文件”README.md。这一设计在 生成脚本 中得到印证createCodexPromptSnapshotDeltascripts/generate-prompt-snapshots.ts#L68-L83用createTwoFilesPatch以context: 0、FILE_HEADERS_ONLY生成零上下文 patch并在旧/新文件头写入sha256base/sha256targetmaterializeCodexPromptSnapshotDeltascripts/generate-prompt-snapshots.ts#L86-L120严格校验patch 必须只有一个、文件名必须匹配 scenario、旧文件 SHA 必须等于 canonical base 的 SHA、以fuzzFactor: 0应用 patch 后产物 SHA 必须等于 target SHA且重新生成的 delta 必须与提交的一致“canonical zero-context output”。任何一项不满足即抛错。这正是 discord-group-codex-message-tool.md.diff 与 telegram-heartbeat-codex-tool.md.diff 文件头携带sha256...的原因它把“差异”与“基线内容”强绑定避免 base 变更后 diff 悄悄错位。Discord diff 的关键差异包括群聊需通过message(actionsend)显式可见、模型应“mostly lurk”、Discord 群元数据was_mentioned、group_subject等见 diff L564-L73heartbeat diff 则移除openclaw_current_sender、把turnTrigger改为heartbeat、并把heartbeat_respond加入可搜索动态工具diff L16-L76。工具目录 JSON 同样采用 base replace 模型。codex-dynamic-tools.discord-group.json 内容为{base: codex-dynamic-tools.telegram-direct.json, replace: {}}即指向 Telegram 目录、无顶层替换heartbeat 场景则携带完整heartbeat_respond工具 specL77-L116必填outcome/notify/summaryoutcome枚举no_change/progress/done/blocked/needs_attention。脚本中CODEX_DYNAMIC_TOOL_BASE_SNAPSHOT也硬编码指向telegram-direct目录scripts/generate-prompt-snapshots.ts#L39-L40。Codex 模型指令夹具的来源gpt-5.5模型指令层并非手写而是从与 Codex 运行时使用的同一“模型目录/缓存形态”生成。来源元数据见 gpt-5.5.pragmatic.source.jsoncatalogPath为codex-home/models_cache.jsoncatalogKind为models_cache字段为model_messages.instructions_template model_messages.instructions_variables.personality_pragmatic。正文落在 gpt-5.5.pragmatic.instructions.md。这与 README.md 中“由 Codex 运行时缓存或本地 Codex checkout 再生成”一致。再生成、物化与漂移检查所有操作均通过仓库 npm scripts 驱动package.json 定义再生成全部快照pnpm prompt:snapshots:gen内部执行node --import ./scripts/tsx.mjs scripts/generate-prompt-snapshots.ts --write漂移检查pnpm prompt:snapshots:check--check从 Codex 运行时缓存/本地 checkout 同步模型夹具pnpm prompt:snapshots:sync-codex-modelscripts/sync-codex-model-prompt-fixture.ts。物化某个场景的完整、格式化 Markdown 快照README 中的命令README.mdnode --import tsx scripts/generate-prompt-snapshots.ts --materialize-prompt discord-group将discord-group换成heartbeat-turn或telegram-direct即可物化对应场景。物化完整工具目录node --import tsx scripts/generate-prompt-snapshots.ts --materialize discord-group脚本会校验场景名必须落在CODEX_PROMPT_SNAPSHOT_FILES已知集合内resolvePromptSnapshotFileNamescripts/generate-prompt-snapshots.ts#L49-L54并依赖 happy-path-prompt-snapshots 测试辅助 构造快照文件配合 prompt-snapshot-files 工具 清理陈旧工件deleteStalePromptSnapshotFiles见脚本头部导入 scripts/generate-prompt-snapshots.ts#L18-L21。明确边界这不是逐字节的原始请求抓取需要强调READMEL35与快照limitationsL214-L218都声明这些快照不是Codex core 原始 OpenAI 请求的字节级抓取。Codex 运行时仍可在 OpenClaw 发送 thread/turn 参数后追加其自有的AGENTS.md原生项目文档、环境上下文、memories、app/plugin 指令与内建协作模式指令。从源码结构看Layer Metadata的limitations明确把“native truncation/deduplication/retained history 不被模拟”以及“provider tool 序列化”列为运行时所有runtime-owned的缺口直到 Codex 暴露渲染 prompt 检查 API。因此快照的价值在于“OpenClaw 侧可控输入的确定性审查与漂移门禁”而非对 Codex 内部最终请求的完整还原。小结codex-runtime-happy-path快照目录把 Codex 默认链路的 thread/turn 参数与模型绑定 prompt 层栈固化为可复现、可 diff、可校验的仓库夹具canonical Markdown 提供完整基线.md.diff以 SHA 绑定零上下文差异表达场景增量工具目录 JSON 以 base replace 表达工具替换。再生成、物化与漂移检查全部由 package.json 中的prompt:snapshots:gen/check/sync-codex-model驱动底层逻辑集中在 generate-prompt-snapshots.ts。对需要审计 Codex 运行时 prompt 构成、验证 happy-path 行为、或在改动后防止快照漂移的开发者这套机制提供了“既有完整可读快照、又有严格哈希门禁”的确定性基础。【免费下载链接】openclawThe AI that really does things. Any OS. Any Platform. The lobster way. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/openclaw创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
OpenClaw Codex Happy Path 提示词快照如何逐层复现 Codex 运行时的模型绑定 Prompt 栈【免费下载链接】openclawThe AI that really does things. Any OS. Any Platform. The lobster way. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/openclawOpenClaw 通过一组“happy path”提示词快照prompt snapshots机制把 Codex 运行时Codex harness Codex app-server runtime在默认 OpenAI 模型链路上的线程/轮次参数与模型绑定 prompt 层栈确定性地固化为可 diff、可校验的仓库夹具。本文围绕test/fixtures/agents/prompt-snapshots/codex-runtime-happy-path目录下 README.md 展开说明这套快照“抓了什么、分层结构如何、如何再生成与漂移检查”并结合 生成脚本 与真实夹具文件给出源码级实现证据。读完可掌握如何阅读一份 Codex 场景快照、如何用pnpm prompt:snapshots:gen/check管理快照漂移、以及“base SHA 绑定 diff”这种零上下文增量快照的设计思路。这套快照的定位与覆盖范围Codex happy path 快照目录codex-runtime-happy-path捕获的是 OpenAI/Codex 默认链路的“幸福路径”用于 prompt 审查prompt review。根据 README.md它覆盖三类场景通过 Codex harness 与 Codex app-server runtime 的 OpenAI 模型Codex harness 对“tool-only visible source replies”可见来源回复只允许通过工具发出的默认覆盖Telegram 直聊、Discord 群聊以及带heartbeat_respond动态工具的 heartbeat 轮次。目录内实际包含 6 个工件README.md 列出文件形态角色telegram-direct-codex-message-tool.md完整 canonical Markdown 快照Telegram 直聊基线discord-group-codex-message-tool.md.diffSHA 绑定的零上下文 diffDiscord 群聊相对基线的无损差异telegram-heartbeat-codex-tool.md.diffSHA 绑定的零上下文 diffheartbeat 轮次相对基线的无损差异codex-dynamic-tools.telegram-direct.json完整共享工具目录 JSON工具目录基线codex-dynamic-tools.discord-group.json顶层工具/命名空间替换 JSONDiscord 场景工具替换codex-dynamic-tools.heartbeat-turn.json顶层工具/命名空间替换 JSONheartbeat 场景工具替换Markdown 快照展示的是“选中的 app-server thread/turn 参数 重建的模型绑定 prompt 层栈”具体包含来自固定 Codex 模型目录夹具的gpt-5.5模型指令、happy-path yolo profile 的 Codex 权限开发者指令、OpenClaw 开发者指令、带模拟 OpenClaw workspace bootstrap 运行时的 turn 输入以及对完整动态工具目录的引用README.md。快照的分层结构从 thread 参数到模型绑定 prompt 栈以基线文件 telegram-direct-codex-message-tool.md 为例快照由若干固定小节构成逐层对应 Codex app-server 的输入与重建出的模型 prompt场景元数据与有效配置Scenario MetadataL12-L33描述通道telegram/direct、模型gpt-5.5、provideropenai、runtimecodex_app_server、触发器user以及模拟的 workspace bootstrap 文件simulatedWorkspaceParentLocalInstructionFilesIDENTITY.md、SOUL.md、USER.md作为 parent-local request instructionssimulatedWorkspaceBootstrapFilesMEMORY.md进入 turn input。这里刻意模拟了 Codex 的 workspace bootstrap 路由AGENTS.md走 Codex 原生项目文档发现因此不在快照中重复SOUL.md/IDENTITY.md/USER.md作为父级局部请求指令MEMORY.md保留在 turn 输入README.md。Effective OpenClaw ConfigL35-L58展示默认 heartbeatevery: 30m、userTimezone: UTC以及messages.groupChat.visibleReplies: message_tool——这正是“tool-only visible replies”的体现。Thread start / resume / turn start 参数Thread Start ParamsL60-L108是 Codex app-serverthread/start的入参关键字段包括approvalPolicy: never、approvalsReviewer: userhappy-path 的“yolo”审批姿态config.features.*如code_mode含direct_only_tool_namespaces: [openclaw_direct]、shell_tool、standalone_web_search、web_search: cached、project_doc_max_bytes: 131072等dynamicTools16 个 OpenClaw 动态工具名agents_list、message、sessions_spawn、automations、gateway、nodes、session_status、sessions_history、sessions_list、sessions_search、sessions_send、subagents、tts、web_fetch、web_search、sessions_yieldsandbox: danger-full-access、model: gpt-5.5、threadSource: openclaw。Thread Resume ParamsL110-L140在此基础上多了excludeTurns: true与initialTurnsPage分页视图Turn Start 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--write漂移检查pnpm prompt:snapshots:check--check从 Codex 运行时缓存/本地 checkout 同步模型夹具pnpm prompt:snapshots:sync-codex-modelscripts/sync-codex-model-prompt-fixture.ts。物化某个场景的完整、格式化 Markdown 快照README 中的命令README.mdnode --import tsx scripts/generate-prompt-snapshots.ts --materialize-prompt discord-group将discord-group换成heartbeat-turn或telegram-direct即可物化对应场景。物化完整工具目录node --import tsx scripts/generate-prompt-snapshots.ts --materialize discord-group脚本会校验场景名必须落在CODEX_PROMPT_SNAPSHOT_FILES已知集合内resolvePromptSnapshotFileNamescripts/generate-prompt-snapshots.ts#L49-L54并依赖 happy-path-prompt-snapshots 测试辅助 构造快照文件配合 prompt-snapshot-files 工具 清理陈旧工件deleteStalePromptSnapshotFiles见脚本头部导入 scripts/generate-prompt-snapshots.ts#L18-L21。明确边界这不是逐字节的原始请求抓取需要强调READMEL35与快照limitationsL214-L218都声明这些快照不是Codex core 原始 OpenAI 请求的字节级抓取。Codex 运行时仍可在 OpenClaw 发送 thread/turn 参数后追加其自有的AGENTS.md原生项目文档、环境上下文、memories、app/plugin 指令与内建协作模式指令。从源码结构看Layer Metadata的limitations明确把“native truncation/deduplication/retained history 不被模拟”以及“provider tool 序列化”列为运行时所有runtime-owned的缺口直到 Codex 暴露渲染 prompt 检查 API。因此快照的价值在于“OpenClaw 侧可控输入的确定性审查与漂移门禁”而非对 Codex 内部最终请求的完整还原。小结codex-runtime-happy-path快照目录把 Codex 默认链路的 thread/turn 参数与模型绑定 prompt 层栈固化为可复现、可 diff、可校验的仓库夹具canonical Markdown 提供完整基线.md.diff以 SHA 绑定零上下文差异表达场景增量工具目录 JSON 以 base replace 表达工具替换。再生成、物化与漂移检查全部由 package.json 中的prompt:snapshots:gen/check/sync-codex-model驱动底层逻辑集中在 generate-prompt-snapshots.ts。对需要审计 Codex 运行时 prompt 构成、验证 happy-path 行为、或在改动后防止快照漂移的开发者这套机制提供了“既有完整可读快照、又有严格哈希门禁”的确定性基础。【免费下载链接】openclawThe AI that really does things. Any OS. Any Platform. The lobster way. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/openclaw创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
