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jlholm/noodle

Executa a CLI Codex (exec, resume) para trabalho paralelo, delegando tarefas para outro modelo ou geração de código em segundo plano. Lida com análise de código, refatoração e edição automatizada. Inclui orientações sobre Spark vs. padrão. Gatilhos: "codex", "run codex", "use codex to".

O que é noodle?

Esta skill permite que um agente de IA delegue tarefas de programação ao Codex CLI, um executor de código autônomo. Ela é especialmente útil para paralelizar o trabalho: enquanto o agente principal aguarda, o Codex pode executar análise de código em segundo plano, refatorações, edições locais ou até mesmo executar comandos como `go test` e `go build`. A skill define três perfis de execução: o perfil padrão (somente leitura), `--profile edit` (para edições e compilações locais) e `--profile full` (acesso total a rede e sistema de arquivos). Para tarefas interativas rápidas, recomenda-se o modelo `gpt-5.3-codex-spark`; para trabalhos profundos e autônomos, o padrão `gpt-5.4`. A skill também orienta sobre como retomar sessões, usar worktrees do Git e, principalmente, como verificar o resultado pós-execução com `git diff --stat` para detectar alterações fora do escopo. O fluxo típico envolve criar um arquivo temporário de saída, executar o Codex em segundo plano com `run_in_background: true` e ler o resultado do arquivo, sem usar `sleep` para polling.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/jlholm/noodle/tree/HEAD/.agents/skills/codex

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Documentação

Codex

Perfis

  • (nenhum perfil) — análise somente leitura (sem compilação, sem testes)
  • --profile edit — edições locais, build ou teste (workspace-write, totalmente automático)
  • --profile full — acesso à rede ou sistema de arquivos amplo (danger-full-access, totalmente automático)

Use --profile edit sempre que a tarefa envolver go test, go build ou qualquer comando que escreva artefatos de build. O sandbox padrão de somente leitura bloqueia todas as escritas, incluindo diretórios temporários do compilador.

Para tarefas complexas, adicione --config model_reasoning_effort="xhigh".

Seleção de Modelo

Use por padrão o modelo do projeto em .codex/config.toml (gpt-5.4).

Use --model gpt-5.3-codex-spark para trabalho interativo com prioridade em velocidade:

  • iteração rápida de ida e volta
  • correções rápidas de bugs e edições direcionadas
  • refatorações pequenas a médias ou ajustes de UI
  • prototipagem rápida onde redirecionamento/interrupção frequente é esperado

Mantenha o padrão gpt-5.4 para trabalho com profundidade:

  • execuções longas autônomas
  • mudanças amplas em múltiplos arquivos com raciocínio pesado
  • tarefas com muitos testes ou verificação
  • superfícies de maior correção/risco onde raciocínio mais profundo vale a latência extra

Se o usuário solicitar explicitamente um modelo, siga a solicitação.

Comandos

Padrões do projeto em .codex/config.toml. Sempre inclua --skip-git-repo-check e 2>/dev/null. Substitua o modelo apenas quando o usuário solicitar explicitamente, ou quando a tarefa claramente se encaixar nos critérios de velocidade Spark acima.

Caso de usoComando
Análise somente leituracodex exec --skip-git-repo-check -o "$CODEX_OUT" "prompt" 2>/dev/null
Loop interativo rápido (Spark)adicione --model gpt-5.3-codex-spark
Aplicar edições locaisadicione --profile edit
Acesso à rede / amploadicione --profile full
Retomar sessão`echo "prompt"

Crie um arquivo temporário para saída antes de executar: CODEX_OUT=$(mktemp /tmp/codex-out.XXXXXX). Leia o resultado de $CODEX_OUT após a conclusão.

Execute com Bash run_in_background: true. Monitore via TaskOutput com block: true, timeout: 600000 — NÃO use comandos sleep para polling. Leia o arquivo -o para a resposta final.

Retomando

Não passe flags de modelo/esforço/sandbox ao retomar — as configurações da sessão original são mantidas. -o é seguro incluir.

Convenções

Este é um projeto Go. Use go test, go build, go vet nos prompts. Os workers do Codex não recebem CLAUDE.md ou hooks, portanto as convenções do projeto devem ser explícitas.

Verificação Pós-Execução

Sempre verifique a saída do Codex via git diff --stat — nunca confie na lista de arquivos autoinformada pelo worker. Workers do Codex podem fazer alterações fora do escopo (excluir arquivos, reverter código não relacionado, remover funções de teste). A promessa de conclusão pode listar apenas os arquivos pretendidos enquanto omite efeitos colaterais destrutivos.

Quando houver outro trabalho no mesmo codebase, inclua listas explícitas de arquivos "NÃO modificar ou excluir" no prompt. A instrução positiva ("apenas toque nestes arquivos") é insuficiente — Codex interpreta "limpeza" de forma ampla.

Conforme [[principles/prove-it-works]]: confie em artefatos, não em auto-relatos.

Uso de Worktree

Com -C <worktree-dir>, o worktree tem seu próprio índice git. .claude/ pode ser um link simbólico para .agents/ — use caminhos .agents/ para operações git.

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

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