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OpenAI Codex正式拥抱Claude开创的Skills标准,两大AI平台技能互通时代来临!核心内容: 1. Codex Skills功能详解与标准化结构 2. 渐进式披露机制与技能调用方式 3. 从个人到团队的技能分级管理架构
大家好,我是智见君!
就在 Claude 正式开源 Skills 标准并推出 Agentskills.io 之后不久,OpenAI 迅速跟进。
OpenAI 开发者官方账号宣布:Codex 现已正式支持 Skills(技能)功能。
这意味着,那个曾在 0.65 版本中作为“试验性功能”登场的 Skills,现在已经成熟,并成为了 Codex 生态的一等公民。
这一动作不仅是 Codex 功能的完善,更是 OpenAI 正在积极拥抱由 Claude 开启的 Agent Skills 通用标准。
如果你之前关注过 Claude 的 Skills 更新,那么对 Codex 的这个功能一定不会陌生。
简单来说,Skills 是将指令(Instructions)、脚本(Scripts) 和 资源(Resources) 打包在一起的可复用组件。它让 Codex 能够可靠地完成特定的工作流,比如 “读取 Linear 任务”、“将 PDF 转换为 Markdown” 或者 “分析数据库结构”。
OpenAI 明确表示,Codex 的 Skills 是构建在开放的 Agent Skills 标准之上的。
一个标准的 Skill 结构通常包含:
SKILL.md:核心文件,包含元数据(名称、描述)和具体的指令。scripts/(可选):可执行的代码脚本。references/(可选):文档或参考资料。assets/(可选):模板或其他资源。这种标准化的结构,意味着开发者编写的 Skills 极有可能在不同的 Agent 平台(如 Claude Code 和 Codex)之间实现互通。
Codex 采用了一种 渐进式披露(Progressive Disclosure) 的机制来管理上下文。
启动时,Codex 只会加载所有可用技能的名称和描述,而不会一次性读取所有内容,从而节省 Token 并保持响应速度。只有在真正需要使用某个技能时,它才会读取完整的指令。(注意,这句话也表明了 Skills 和 MCP 的最大区别)
你可以通过两种方式使用 Skills:
$ 符号提及技能,例如 $skill-name,或者使用 /skills 命令选择。Codex 设计了清晰的技能加载优先级,从高到低依次为:
$CWD/.codex/skills。适合存放只针对当前项目的特定技能,比如某个微服务的部署脚本。~/.codex/skills。适合存放你个人习惯使用的效率工具,无论在哪个项目中都能调用。这种分层设计非常符合实际开发场景:团队可以在仓库里强制规范代码风格的 Skills,而开发者自己可以挂载喜欢的辅助工具,互不干扰。
为了降低门槛,Codex 这次直接内置了几个强大的系统级 Skills:
1. $skill-installer:技能安装器
不需要手动复制粘贴文件了。你可以直接通过 $skill-installer 从 GitHub 上下载安装技能。
例如,想要让 Codex 能够读取和更新 Linear 上的任务?
只需要输入:
$skill-installer linear
它甚至支持从 Notion 获取 API 规范并生成实现代码:
$skill-installer notion-spec-to-implementation
2. $skill-creator:技能生成器
想写个新技能但不知道格式?直接告诉 $skill-creator 你想要什么,它会引导你完成 SKILL.md 的编写,甚至帮你生成所需的脚本。
3. $plan:复杂任务规划
面对一个庞大的需求,$plan 技能可以让 Codex 先进行调研,生成详细的执行计划,然后再一步步实施。
不仅是 OpenAI,GitHub 官方也在稍早前宣布:GitHub Copilot 现在也支持 Agent Skills。
这意味着你为 Claude Code 编写的技能,或者为 Codex 下载的技能,GitHub Copilot 也能直接用!
GitHub 官方博客明确提到:
"If you’ve already set up skills for Claude Code in the .claude/skills directory in your repository, Copilot will pick them up automatically."
(如果你已经在仓库的.claude/skills目录中设置了 Claude Code 的技能,Copilot 会自动识别并使用它们。)
目前,Copilot 的技能支持已经覆盖了:
随着 Claude 推出通用标准,以及 OpenAI 和 GitHub 的接连跟进,我们似乎看到了 Agent 生态大一统的曙光。
对于开发者来说意味着:
$skill-installer)将催生出海量的第三方 Skills。但这里还存在一些混乱的地方,例如,用户目录下的 Skills 安装,Claude Code 中是 ~/.claude/skills,Codex 中是 ~/.codex/skills,还有每个 AI 工具的安装方式都有各自的形式,这一块可以由 Agent Skills 标准后续来统一。
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