Codex CLI v0.65.0 带来了一个我期待已久的功能——Skills 支持。
这个功能最早是 Anthropic 在 Claude Code 上推出的，我已经用了一段时间，早就想着什么时候 Codex 也能有。上周末刷 Codex GitHub 看到合并的 PR，就花了点时间把之前写的 Claude Code Skills 迁移过来，顺手开源在了 GitHub https://github.com/feiskyer/codex-settings 上。
为什么需要 Skills
AI 编程助手很强，但真实工作需要的不只是通用能力，还需要你给它配置各种工具。MCP 就是配置外置工具的事实标准，用过 Claude Code、Codex 或者其他 AI Agent 的应该都配过不少 MCP Server。
MCP 普及之后，问题也渐渐暴露出来了。
最明显的是上下文占用。每个 MCP 工具的定义都要占用大量上下文空间，工具多了，光是工具描述就能吃掉好几千到几万 token。我之前配了 playwright、github 这些 MCP Server，启动时上下文窗口已经被 MCP 用掉了一半，留给实际对话的空间就太少了。
另一个问题是 Agent 性能下降。工具越多，模型做决策的时候越容易“选择困难”。该用 A 工具的时候用了 B，或者在几个相似工具之间反复尝试。这种情况在工具数量超过二三十个的时候特别明显。
Skills 解决的就是这两个问题。
它采用“渐进式披露”的设计——AI 启动时只读取 Skill 的名字和描述，一般几十个字就足够了。只有真正用到的时候，才会去读完整的说明文档。如果文档里还引用了其他文件，也是按需加载。就像一本手册，先看目录，再翻章节，最后查附录。
这意味着你可以装几十个 Skills，但不会把上下文窗口撑爆。而且因为每次只加载相关的 Skill，模型不用在一堆工具里做选择，决策路径更清晰，出错率也低了。
Skills 里还能放可执行代码。有些操作用代码跑比让 AI 生成 token 高效多了，排序、数据处理这些，代码执行既快又稳定。
Codex 的 Skills 怎么用
12 月 1 日，Codex CLI 通过 PR #7412 正式支持了 Skills。官方文档标注这还是实验性功能，后续可能还会有重大修改，不过已经基本可用了。
文件结构很简单，在 ~/.codex/skills/ 目录下建文件夹，里面放一个 SKILL.md 文件就行。
~/.codex/skills/
├── claude-skill/
│ └── SKILL.md
├── nanobanana-skill/
│ ├── SKILL.md
│ └── nanobanana.py
│ └── requirements.txt
SKILL.md 文件格式是 YAML 开头加 Markdown 正文：
---
name: pdf-processing
description: 处理和填写 PDF 表单。用于 PDF 相关任务。
---
# PDF 处理说明
用 pdfplumber 提取文本...
description 要写清楚“做什么”和“什么时候用”，Codex 靠这个判断要不要加载。写得太模糊的话，该触发的时候触发不了。
Codex CLI 中的 Skill 调用方式有两种：
1）类似于 Claude Code，在你的提示词里面直接说“使用某某 skill 干嘛”；
2）显式调用，使用 $skill-name [prompt]，比如 $nanobanana-skill 帮我绘制微信公众号封面图。
我迁移了哪些 Skills
我把之前在 Claude Code 上常用的 Skills 都迁移过来了，开源在 feiskyer/codex-settings。目前有六个。
claude-skill 在 Codex 里调用 Claude Code。有些任务 Claude 做得更好，比如代码审查、写文档、做设计等，我就会用这个 Skill 把任务甩给 Claude。
nanobanana-skill 用来生成图片，调用的是 Google Gemini API。写公众号文章需要配图的时候特别好用，一句话就能生成。支持各种尺寸和分辨率，从 1K 到 4K 都有。
youtube-transcribe-skill 提取 YouTube 字幕。看国外的技术分享视频想做点笔记时，手动找字幕下载太麻烦了。这个 Skill 会先尝试 yt-dlp，失败了自动切换到浏览器自动化方式。
autonomous-skill 用于长时间任务。有些任务一个会话完不成，需要断点续传。这个 Skill 会生成任务清单，一个个执行，中间断了也能接着来。不过目前还不能完全自动运行，执行时可能会因为权限请求暂停，需要人盯着点。
kiro-skill 是个完整的规范驱动开发工作流。从需求文档、架构设计到任务清单、逐步实现，一条龙服务。适合做新功能的时候用，能帮你把需求想清楚再动手。
spec-kit-skill 集成了 GitHub 官方的 Spec Kit 工具，规范驱动开发那一套。从项目原则、功能需求到技术方案、任务清单，七个阶段走下来，适合团队协作的场景。
后面这三个 Skill 还不是特别稳定，还在测试阶段。如果你也有类似的需求，欢迎提 Issue 或者直接发 PR 改进。
快速上手
安装很简单，三行命令。
# 备份原有配置
mv ~/.codex ~/.codex.bak
# 克隆配置仓库
git clone https://github.com/feiskyer/codex-settings.git ~/.codex
# 安装 Codex CLI
npm install -g @openai/codex
根据你的需要配置 Codex CLI，可以使用 ChatGPT 订阅、OpenAI API Key 或者其他第三方国内外兼容 OpenAI API 的各种大模型。
如果你没有这个仓库，而是手动配置的话，不要忘记在你的 ~/.codex/config.toml 文件中添加：
[features]
skills = true
配置好后，启动 codex 后输入 /skills 能看到已加载的 Skills 列表。试试 $nanobanana-skill 生成一张简约风格的山水画，看看效果。
还有些小问题
Codex CLI 跟 Claude Code 的 Skills 设计理念基本一致，毕竟文件格式都一样。但细节上还有改进空间。
Claude Code 支持 allowed-tools 字段，可以限制 Skill 只能用哪些工具，比如做只读操作。Codex 暂时没这个功能。另外 Codex CLI 的权限系统一直都比较粗糙，时不时需要人来授权操作，想让 Skill 完全自主跑起来还有点难。
还有项目级别的 Skill 配置、Marketplace、Plugin 这些 Claude Code 已经有的功能，Codex 也都还没支持。
不过 Codex 是开源项目，社区很活跃，这些功能应该不会等太久。
说实话，AI 编程工具发展到现在，越来越像个可编程的平台了。Prompt、Skill、MCP Server、Hook，各种扩展机制层出不穷。工具本身的能力边界越来越模糊，关键看你怎么配置和定制。
这对我们技术人来说是好事。不用等官方加功能，自己动手就能扩展。
相关资源
· Codex Skills 配置仓库 https://github.com/feiskyer/codex-settings
· Codex Skills 官方文档 https://github.com/openai/codex/blob/main/docs/skills.md
· Claude Code Skills 文档 https://code.claude.com/docs/en/skills
· Claude Code 配置仓库 https://github.com/feiskyer/claude-code-settings
欢迎长按下面的二维码关注 Feisky 公众号，了解更多云原生和 AI 知识。
