Cada scan vira evidência comparável.
Workbench local-first para o OpenAI Codex Security: execute, inspecione, compare e governe scans de segurança assistidos por IA sem perder a evidência, o custo e o contexto operacional de cada resultado. Cada run preserva modelo, effort, duração, tokens, custo estimado e severidade num workspace local — com guardrails versionados e publicação opcional como Check no GitHub.
- StackReact 19 · Vite · Tailwind · Hono · Node 24
- Scanner@openai/codex-securityindependente da OpenAI
- PersistênciaSQLite local + estado do scanner
- Comparação1 baseline + até 5 candidatos
Um terminal, um relatório, uma conta — e nenhuma comparação
Scans de segurança normalmente são revisados isoladamente: um terminal, um relatório, uma fatura. Qual modelo reportou mais cobertura? Qual effort valeu o custo? Que run falhou e o que sobrou dela? Essas respostas se perdem assim que a janela do terminal fecha.
O Okami Sentinel transforma essas execuções num sistema comparável. Cada run vira um canal de evidência com modelo, reasoning effort, duração, volume de tokens, custo estimado, mix de severidade, findings e estado de execução preservados num único workspace local — nada sai da máquina a menos que você publique explicitamente um Check no GitHub.
Foi construído para desenvolvedores, engenheiros de DevSecOps, revisores de segurança e AI engineers avaliando o @openai/codex-security em repositórios reais. É um workbench independente construído em torno do scanner — não é um produto oficial da OpenAI.
O que o Okami Sentinel faz
Comparação de até seis runs
Um baseline mais até cinco candidatos, com diff de severidade, economia unitária ($ por finding, $ por High+), throughput e objetivos de decisão explícitos — em vez de comparar relatórios de memória.
Inspeção guiada por evidência
Filtre findings por severidade e ciclo de vida, inspecione resumos e localizações no código e siga o caminho de ataque com a evidência que sustenta cada resultado.
Telemetria ao vivo com teto de custo
Status, fase, eventos SSE, duração, tokens e custo estimado durante a execução. O envelope de custo mapeia para o guardrail --max-cost do scanner e interrompe o run quando a estimativa cruza o teto configurado.
Guardrails versionados, com Checks no GitHub
Políticas de preflight locais, exceções explícitas com prazo, grafo de decisão e publicação opcional como GitHub Check — a mesma política versionada anota e bloqueia pull requests via workflow reutilizável.
Resultados parciais honestos
Scans que falharam mas preservaram findings continuam comparáveis, com rótulos FAILED e PARTIAL explícitos. Falha operacional nunca vira decisão de segurança aprovada — nem bootstrap silencioso.
Relatórios prontos para impressão
Relatório individual a partir do detalhe do scan e relatório de comparação a partir do diff concluído — com marca, paginação A4 e exportação em PDF pelo próprio navegador, para handoff a quem decide.
Ficha técnica e quando usar
- Stack
- React 19 · Vite · Tailwind · Hono · Node 24
- Scanner
- @openai/codex-security (independente da OpenAI)
- Persistência
- SQLite local + estado do scanner
- Comparação
- 1 baseline + até 5 candidatos
- Autenticação
- Assinatura Codex/ChatGPT · OPENAI_API_KEY (CI)
- Integração
- GitHub Actions · Checks (gate @v1)
- Idiomas da UI
- PT-BR · EN · ES · DE · FR
- Versão
- 0.1.0 · em desenvolvimento ativo
Avaliar o Codex Security em repositórios reais
Rodar o mesmo repositório com modelos, efforts e escopos diferentes e responder com evidência qual configuração reporta mais cobertura, mais High+ ou melhor custo por finding — antes de padronizar o scan no time.
Gate de segurança em pull requests
Avaliar o changeset local contra uma política versionada (.csb/guardrails.json) e publicar o resultado como Check obrigatório no branch protection — pass, warning, blocked ou error, sem falso sucesso.
Handoff de resultado para quem decide
Entregar um scan individual ou uma comparação de seis runs como PDF pronto para impressão — com resumo executivo, perfil de severidade, findings e evidência — em vez de colar saída de terminal num ticket.
Perguntas sobre o Okami Sentinel
O Okami Sentinel é um produto oficial da OpenAI?
Não. É um workbench local independente construído em torno do OpenAI Codex Security — o scanner é da OpenAI, o Sentinel não é. Ele executa, indexa e compara os scans, mas não altera nem substitui o scanner.
Mais findings significa um scan melhor?
Não. O Sentinel compara evidência reportada, não precisão contra ground truth. Mais findings não tornam um scan automaticamente melhor, e um finding ausente não prova correção. Confirme os findings e faça triagem de falsos positivos antes de usar precisão, recall ou F1.
Preciso de uma chave de API da OpenAI?
Só para rodar de forma autônoma no GitHub Actions. No uso local interativo, uma sessão ativa do Codex/ChatGPT basta. Para CI e gates sem supervisão, configure OPENAI_API_KEY como secret do repositório — a aplicação nunca lê nem armazena o valor do secret, apenas diagnostica se a capacidade está disponível.
Scans são caros? E o produto está estável?
Scans podem ser caros — por isso o envelope de custo interrompe o run quando a estimativa cruza o teto, e o custo estimado pode divergir da fatura final. O repositório está em desenvolvimento ativo (0.1.0): interfaces e schemas podem mudar antes de uma release estável, e o gate deve ser fixado numa referência versionada (@v1), nunca em @main.
Os produtos que sustentam a consultoria
Okami Agent
Agente de código com IA soberana: paridade de capacidades entre LLMs, auto-aperfeiçoamento (skills, persona, memória) e aderência obrigatória a design systems. No terminal, no Telegram, onde você quiser.
Okami Monitor
Mission control para ambientes multi-agente: uso e custo por período, sessões, Kanban, logs, chaves de API e conexão de runtimes externos — num único cockpit.
OkamiCode
Cockpit desktop local-first para CLIs de código com IA: projetos por pasta, sessões nativas por provedor, chat, email, Kanban, análise de uso/custo e memória durável — sem pagar uma segunda conta de API.
Okami Maturity
Avaliação de maturidade OWASP SAMM v2: 5 funções, 15 práticas, 90 perguntas — com scorecard, radar, roadmap priorizado e relatório PDF pronto para o board.
Okami Tally
Painel de iPhone para as cotas das suas assinaturas de IA — Claude, Codex, Grok, Cursor, Minimax, MiMo e qualquer serviço com endpoint JSON. No app, nos widgets, na tela de bloqueio e na Dynamic Island. Sem backend, sem telemetria.
OkTally
Todas as cotas das suas assinaturas de IA na barra de menus do Mac — Claude Code, Codex, Cursor, OpenRouter e mais. Pinos coloridos, popover com o quadro completo e notificação antes de bater no limite. Tudo local, sem telemetria.
OkamiUNI
Email e agenda juntos no Mac. Caixa unificada, calendário do macOS e IA para resumir conversas, preparar respostas e transformar emails em compromissos. Dados locais, provedor de IA à sua escolha.
Quer o Okami Sentinel rodando no seu contexto?
O produto é aberto e você pode rodar sozinho. A implantação no seu ambiente, com integração ao design system e hand-off documentado, é a consultoria.