英文原文: https://argusic.com/subject/codexqa

codexqa

codexqa：11 个本地优先的 Agent Skills，适用于 Cursor、Claude Code、Codex 和 OpenClaw：变更影响分析、AI 代码审查、缺陷扫描、测试用例生成、浏览器回放和 RCA。

可运行来源：GitHub项目主页PythonApache-2.0commit 783954281fc4

Python，Apache-2.0 许可证. 项目的自我描述：agent skills、agentskills、ai code review、ai testing、browser automation、change impact analysis、claude code 和 code analysis.

codexqa 可以运行。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 14 分钟完成了安装，遇到 4 个错误，并在无人协助的情况下全部修复，整个会话都被记录了下来。

The repo installs from a local checkout via npx skills with Playwright Chromium and the @openqa-cn/codexqa CLI in a user prefix; all repository checks pass: check-docs, compose-release-notes, checkout-boundary and inventory-service verifiers, polyglot fixture build, code-wiki 47/47, defect-analyzer full suite, skill-router 120 fixtures, testcase-generator self-checks, and jev-browser 92/92, and an end-to-end dry-run...

agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 100，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论
可运行
Argusic 评分
100 / 100
验证运行的成本
0.09 USD（实测）
已记录的运行次数
1
最近测试
星标
236
fork 数
3
未关闭的 issue
4
关注者
4
大小
24 MB
创建于
最近推送

项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。

测试 codexqa 时每个故障耗费的时间，取自已记录的运行
每一根柱子都是 agent 记录的一次失败，以及它耗费的时间。数据仅取自本次运行。

哪里出了问题，用 agent 自己的话说

agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。

  • codexqa-defect-analyzer npm test failed: AssertionError 'scope_policy must list data/adhoc excludes' because PyYAML was missing, so scope_policy.yaml loaded as {}6 分钟
  • npx skills add . --list failed on container Node 18.19.1 (styleText import from node:util, [email protected] requires node >=22.20.0; docs say Node 18+, so container is below tooling bar)5 分钟
  • defect-analyzer full scan first failed EACCES on global npm install of closed-source @openqa-cn/codexqa into /usr/local (no root; auto-installer uses npm prefix -g)4 分钟
  • jev-browser npm test: 16/92 live Chromium tests failed 'Chromium distribution chrome is not found' (Playwright browser absent, no root for system chrome)3 分钟
安装时间
14 分钟
从冷启动机器到完成
6 分钟
遇到并修复的错误
遇到 4 个，在无人协助的情况下修复了 4 个
结果是如何证明的
cd skills/codexqa-jev-browser && npm test exited 0, 92 passed (11 files, incl. 16 live Chromium flows); codexqa index/stats/wiki inputs on /work/repo returned 791 files/4476 nodes/8643 edges and 12 communities; defect-analyzer run_scan.py full --repo /tmp/polyglot-service-fixture --llm-mode dry-run exited 0 with report_scan.json 3 files scanned, 6 findings (P0=1 P1=2 P2=2 P3=1); npx skills add . --skill codexqa-defect-analyzer --agent codex --copy installed to ./.agents/skills
使用的模型 token
413,005
测试的确切 commit
783954281fc4
容器镜像
sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。

GPU 显存峰值
本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
长时间运行的表现
每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现

观看会话

完整的运行过程，从一台干净的机器开始，按实际速度播放。没有剪辑，也没有加速。

第 1 次尝试的录屏，运行于 ，即决定上述结论的那次尝试。 制作该视频所用的终端录屏是证据，连同 sha256 指纹一起保存；视频只是由它渲染而成。 在你点击播放之前，不会从视频托管方加载任何内容。

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。

 succeeded in 0ms:
# Working with codexqa
codexqa is a verification project. Agent-assisted contributions are welcome, but every change must …
## Before changing a skill
1. Read the skill's `SKILL.md` and its examples.
2. State the user problem and acceptance criteria.
3. Add a known-good case and, where possible, a seeded-defect or expected-failure case.
4. Document supported agents, frameworks, environments, and limitations.
5. Run the repository checks before opening a pull request.
Never include secrets, customer code, private logs, or personal data. Do not claim that a check pro…
tokens used
413,005

回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.

优势与局限

均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

  • 在干净的机器上达到了运行状态，会话有完整记录。
  • 在无人介入的情况下从全部 4 个错误中恢复，说明这些故障的文档足以让人解决。
  • 无需 GPU 即可运行，因此启动它并不需要 GPU。
  • 采用 Apache-2.0 许可证，以其托管平台报告的信息为准。

不顺利或尚不清楚的部分

  • 安装用了 14 分钟，慢于 Argusic 测量过的 106 个同类项目的中位数。
  • 目前只测量过一次。单次尝试只能说明它可以运行，不能说明它能稳定运行。

在 Argusic 安装并计时过的 107 个 agent-skills 项目中，codexqa 达到运行状态的速度排名第 94，107 个项目中有 78 个达到了运行状态。

适合用于

  • 在笔记本电脑或小型服务器上试用：它无需 GPU 即达到了运行状态。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

  • qa-skills 已验证可运行 · JavaScript · 7 个共同主题
  • openqodex 已测试，未验证 · TypeScript · 7 个共同主题
  • delegate-skills 已验证可运行 · JavaScript · 5 个共同主题
  • BeautifulRust 已验证可运行 · Python · 5 个共同主题
  • sno-station-skills 已测试，未验证 · Shell · 5 个共同主题
  • gentle-ai 已验证可运行 · Go · 4 个共同主题

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner1/3可运行100.000.09

主题 (来自 GitHub)

agent-skillsagentskillsai-code-reviewai-testingbrowser-automationchange-impact-analysisclaude-codecode-analysiscode-reviewcoding-agentcursormanual-testingopenai-codexquality-assurancerequirements-analysisroot-cause-analysis-skillsastsoftware-testingstatic-analysistest-case-generation

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/codexqa.svg)](https://argusic.com/subject/codexqa)

常见问题

codexqa 能运行吗？
是的。codexqa 可以运行. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 14 分钟，过程中遇到 4 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 codexqa 的？
在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit 783954281fc4。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 codexqa 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.09 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
codexqa 安装需要多长时间？
在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 14 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
codexqa 需要 GPU 吗？
启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 codexqa 时会出现什么问题？
已记录的运行中出现了 4 个问题，其中 4 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
codexqa 与其他替代方案相比如何？
在 Argusic 安装并计时过的 107 个 agent-skills 项目中，codexqa 达到运行状态的速度排名第 94，107 个项目中有 78 个达到了运行状态。
codexqa 的证据在哪里？
这次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。

Discussion