■ **概要** LLMベースのコード自動修復を「計測可能な目標値」に基づく反復最適化ループとして実装し、Codexスキルとして提供。 ■ **特徴・用途** - **測定駆動の自動修復**: テスト失敗数、カバレッジ、型エラー、レイテンシなど、`$metric` コマンドの出力をフィードバック信号にしてCodexが反復修正。従来の静的修復と異なり、実験的な効果検証が組み込まれている。 - **広い適用範囲**: セキュリティ脆弱性検出から性能チューニングまで、「数値で計測できる」なら任意の最適化目標に対応。 - **人間による確認が入る設計**: 各施策の前に「このコード変更でいいか」をユーザーに問い合わせる点が安全性と説得性を両立。 ■ **結論** OpenAIのCodex廃止（2023年）により既に過去のツールだが、LLMを「ランダム試行エージェント」ではなく「計測値駆動の最適化ループ」として組み込む設計思想は、現在のClaude/GPT-4o代のエージェント開発で継続的に有効な参考値。