Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add mturac/everything-openai-codex --skill agentic-osgit clone --depth 1 https://github.com/mturac/everything-openai-codexWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/mturac/everything-openai-codex/agentic-os)<a href="https://agentmods.dev/skills/mturac/everything-openai-codex/agentic-os"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mturac/everything-openai-codex/agentic-os/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/mturac/everything-openai-codex/agentic-os"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mturac/everything-openai-codex/agentic-os.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector warn
SkillSpector: 6 findings, up to high
These are SkillSpector’s own severities. On a checked sample its high-severity flags on skills were ~96% false positives — a documented command, a public API, a “never do X” rule — so we show them as a caution to read, not a verdict. Why →
- high Agent Snooping · line 104 Skill accesses MCP server configuration files (mcp.json). MCP configs contain server URLs, authentication tokens, and tool definitions — reading them allows the skill to discover and potentially abuse other tool integrations.Fix: Remove all code or instructions that read MCP configuration files (mcp.json). MCP server details should be managed by the agent runtime, not read by individual skills.
- medium Rogue Agent · line 218 Skill establishes unauthorized persistence across sessions via cron jobs, startup scripts, or state files. Session persistence allows an attacker to maintain access beyond the current interaction.Fix: Remove any persistence mechanisms (cron jobs, startup scripts, state files). Skills should not maintain state across sessions without explicit user consent.
- medium Rogue Agent · line 220 Skill establishes unauthorized persistence across sessions via cron jobs, startup scripts, or state files. Session persistence allows an attacker to maintain access beyond the current interaction.Fix: Remove any persistence mechanisms (cron jobs, startup scripts, state files). Skills should not maintain state across sessions without explicit user consent.
- medium Rogue Agent · line 221 Skill establishes unauthorized persistence across sessions via cron jobs, startup scripts, or state files. Session persistence allows an attacker to maintain access beyond the current interaction.Fix: Remove any persistence mechanisms (cron jobs, startup scripts, state files). Skills should not maintain state across sessions without explicit user consent.
- medium Rogue Agent · line 243 Skill establishes unauthorized persistence across sessions via cron jobs, startup scripts, or state files. Session persistence allows an attacker to maintain access beyond the current interaction.Fix: Remove any persistence mechanisms (cron jobs, startup scripts, state files). Skills should not maintain state across sessions without explicit user consent.
- medium Rogue Agent · line 220 Skill establishes unauthorized persistence across sessions via cron jobs, startup scripts, or state files. Session persistence allows an attacker to maintain access beyond the current interaction.Fix: Remove any persistence mechanisms (cron jobs, startup scripts, state files). Skills should not maintain state across sessions without explicit user consent.
What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00094 | $0.04573 |
| Opus 5.5 | $0.00038 | $0.01829 |
| Sonnet 5.5 | $0.00019 | $0.00915 |
| Haiku 4.5 | $0.00009 | $0.00457 |
Grade A, and why
agentic-os scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 1mo ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 388 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
エージェニック OS
OpenAI Codex をチャットセッションではなく永続的なランタイム / オペレーティングシステムとして扱います。このスキルは本番のエージェニックセットアップで使用されるアーキテクチャを成文化します：スペシャリストエージェントにタスクをルーティングするカーネル設定、永続的なファイルベースのメモリ、スケジュールされた自動化、JSON/Markdown データ層。
起動タイミング
- OpenAI Codex 内でマルチエージェントワークフローを構築する
- セッション再起動後も維持される永続的な OpenAI Codex 自動化をセットアップする
- 繰り返しタスク向けの「パーソナル OS」または「エージェニック OS」を作成する
- ユーザーが「エージェニック OS」、「パーソナル OS」、「マルチエージェント」、「エージェントコーディネーター」、「永続エージェント」と言う
- コンテキストがセッションをまたいで維持される必要がある長期プロジェクトを構造化する
アーキテクチャ概要
エージェニック OS には 4 つの層があります。各層はプロジェクトルートのディレクトリです。
project-root/
├── CODEX.md # カーネル: アイデンティティ、ルーティングルール、エージェントレジストリ
├── agents/ # スペシャリストエージェント定義（Markdown プロンプト）
├── .codex/commands/ # スラッシュコマンド: ユーザー向け CLI
├── scripts/ # デーモンスクリプト: スケジュールまたはイベント駆動タスク
└── data/ # 状態: JSON/Markdown ファイルシステム、外部 DB なし
層の責任
| 層 | 目的 | 永続化 |
|---|---|---|
カーネル（CODEX.md） |
アイデンティティ、ルーティング、モデルポリシー、エージェントレジストリ | Git 追跡 |
エージェント（agents/） |
スコープされたツールとメモリを持つスペシャリストアイデンティティ | Git 追跡 |
コマンド（.codex/commands/） |
ユーザー向けスラッシュコマンド（/daily-sync、/outreach） |
Git 追跡 |
スクリプト（scripts/） |
cron またはウェブフックによってトリガーされる Python/JS デーモン | Git 追跡 |
状態（data/） |
追記専用ログ、プロジェクト状態、決定記録 | Git 無視または追跡 |
カーネル
CODEX.md はカーネルです。COO / オーケストレーターとして機能します。Codex はセッション開始時にそれを読み、作業をルーティングするために使用します。
カーネル構造
# CODEX.md - エージェニック OS カーネル
## アイデンティティ
あなたは [project-name] の COO です。タスクをスペシャリストエージェントにルーティングします。
コードは直接書きません。適切なエージェントに委任し、結果を統合します。
## エージェントレジストリ
| エージェント | ロール | トリガー |
|---|---|---|
| @dev | コード、アーキテクチャ、デバッグ | ユーザーが「build」、「fix」、「refactor」と言う |
| @writer | ドキュメント、コンテンツ、メール | ユーザーが「write」、「draft」、「blog」と言う |
| @researcher | 調査、分析、事実確認 | ユーザーが「research」、「analyze」、「compare」と言う |
| @ops | DevOps、デプロイ、インフラ | ユーザーが「deploy」、「CI」、「server」と言う |
## ルーティングルール
1. ユーザーリクエストのインテントキーワードを解析する
2. エージェントレジストリのトリガー列にマッチさせる
3. `agents/<name>.md` から対応するエージェントファイルをロードする
4. 完全なコンテキストでハンドオフ実行する
5. 結果を統合してユーザーに提示する
## モデルポリシー
- デフォルトモデル: リポジトリまたはハーネスのデフォルトを使用する。
- @dev タスク: 複雑なアーキテクチャには高い推論モデルを優先する。
- @researcher タスク: 設定された調査対応モデルと承認された検索ツールを使用する。
- コストの上限: プロジェクトの設定された支出閾値を超える前に警告する。
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 1mo ago First seen · 388 lines · 94 tokens per session scan A a1913d5f7e55
agentic-os is a skill published in the GitHub repository mturac/everything-openai-codex (84 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 94 tokens to every session and 4,573 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-09-03.
Other skills, from other repositories
claude-compaction-restore
Use when a Claude Code session is about to compact, has just compacted, reached its context limit, resumed after /compact, or must rebuild its working picture of a long-running seat from its own restore map, its JSONL transcript and the files it touched.
llm-wiki
Build and maintain a persistent, interlinked Markdown knowledge base: ingest sources once, cross-reference and flag contradictions, answer questions from it, and check it for broken links and gaps.
session-compaction-and-restore
Use when reasoning about what survives compaction/context-loss/restart/seat-refresh, designing a high-fidelity restore packet, or distinguishing native runtime resume vs fork vs artifact-backed mental-model rebuild. Covers the 4 failure modes that prevent honest restore (compacted seat drops hot potato; restore packet…
memory-and-handoff
Two-mode skill: (1) session memory — load/persist durable workflow state under .cc10x/ (activeContext, patterns, progress) so context survives compaction; (2) handoff package — portable, secrets-redacted export for a coworker, different tool, or fresh non-cc10x session.
context-engineering
Optimizes agent context setup. Use when starting a new session, when agent output quality degrades, when switching between tasks, or when you need to configure rules files and context for a project.
agent-common
Use when a cc10x agent starts a task: the shared preamble for the memory protocol, the contract format, and the output rules.