OpenAI 悄悄开源 Codex Security CLI：扫描漏洞、验证修复一条龙

OpenAI 自己说悄悄放了开源的 Codex Security CLI，结果 Hacker News 先发现了。

现在你可以直接用它扫描仓库、跨多次运行追踪发现、验证修复有没有真正生效，再把安全检查塞进 CI/CD。这是早期版本，他们还在听反馈。

普通人写完代码习惯靠人工 review 或固定规则扫一遍就过。真正危险的漏洞往往藏在逻辑深处，静态工具抓不到，人工又容易漏。这工具把扫描、历史对比和修复验证串成一条线，理论上能少踩几次“修了又复现”的坑。

它到底能干什么，为什么值得现在试

扫仓库不再只是跑一遍规则。它会生成发现报告，把历史记录下来，下次再扫时能对比变化。你改了代码，想确认某个漏洞是不是真的没了，可以直接验证。CI 里也能挂上，严重级别不达标就直接失败。

对普通开发者来说，这有点像给代码装了个会记账的安检员。每次提交不只是说“有问题”，而是告诉你上次发现的那些现在还在不在、修没修干净。对安全团队更直接：能批量扫一批仓库，还能把结果导出成 SARIF、CSV 或 JSON，方便后续流程。

技术上它是 TypeScript SDK 加 CLI，底层依赖 Codex 运行时。默认会用较高推理力度的模型去做扫描。扫描目标可以是整个仓库、指定路径、已提交的 diff，或者工作区变更。状态默认存在本地 workbench 目录，写不进去就得自己设 CODEX_SECURITY_STATE_DIR。

我自己试的时候发现状态目录如果不小心放在仓库里，有时候会跟 gitignore 打架。

早期版本意味着接口还可能变。社区里有人觉得现在就上生产风险大，也有人觉得先用起来反馈才有意义（这个判断本身就有争议）。

怎么装、怎么扫，踩坑点在哪

先装包：

npm install @openai/codex-security

或者直接：

npx @openai/codex-security@latest --help

需要 Node.js 22 以上，扫的时候还要 Python 3.10 以上。认证有两种：跑 npx codex-security login 用 ChatGPT 账号，或者设 OPENAI_API_KEY。CI 环境里直接用 API key 更稳。

扫当前目录最简单：

npx codex-security scan .

想只看某次变更可以加 --diff。输出目录必须放在仓库外面，否则会报错。想让扫描失败就退出，可以设 --fail-on-severity high。还有 bulk-scan 能一次扫一批仓库，git hook 也能装上，提交前自动查一遍。

两种认证方式都有人在用：有人习惯 login 省事，有人只信环境变量。

跑完会看到报告路径和发现列表。容易出错的地方是状态目录权限和 Python 环境，缺 tomli 的时候 Python 3.10 会直接挂。

源码和文档在 GitHub 上，npm 包名是 @openai/codex-security。

早期工具用着总会遇到小摩擦，比如状态目录配置、认证优先级、输出必须在仓库外这些细节。先在自己的小项目上跑一遍，确认报告可读、修复验证流程顺，再考虑挂 CI。同行可以直接看 SDK 接口，把扫描嵌进自己的工具链。