 

> “AI 不是不够聪明——是你还没教它‘专精’。”  
> —— 某位把 `pdf-extractor` 技能复用 37 次的工程师 🧙‍♂️

自从 Anthropic 推出 **Claude Skills**，Prompt 工程进入“模块化”时代。而今，**Codex CLI 0.65** 也正式加入战局——带来**实验性但高度兼容的 Skills 支持**！

本文带你：
✅ 理清 Skills 的核心思想（不是 Prompt，是「知识插件」）  
✅ 实操配置全局 & 项目级技能  
 
 

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11859176/c5e9834ba9f2f1949d2afbad028be9f6.png)

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## 🌱 一、为什么你需要 Skills？先看一张图

![AI 编程助手的技能树：从通用博学到领域专家](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11859176/9df16784b5a0f06f60d2305a01add20a.jpg)

> *图源：[Rex AI](https://rexai.top/posts/codex-skills-guide/)*

左边是“什么都会一点”的泛用 AI——写代码像背课文，改需求靠猜；  
右边是“手持技能手册”的专家 AI——知道你公司用 BEM、测试覆盖率要 90%、commit 必须 Conventional。

**Skills 的本质，就是让 AI 从「通才」进化为「专才」的“外挂知识包”**。

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## 🧩 二、Skills 是什么？用生活打个比方 🍵

想象你请了一位全能家教（AI），数学物理英语样样通——但你想让他**专攻高数期末考**。

❌ **传统做法（AGENTS.md）**：  
给他一本 200 页《我家教育全手册》：  
> “第3页：我家孩子讨厌极限题 → 多讲应用背景；  
> 第87页：学校禁用洛必达 → 必须用 ε-δ 证；  
> 第154页：答题格式必须三段式……”

结果？家教光看手册就花了 40 分钟，还漏看了第 87 页。

✅ **Skills 做法**：  
你只递给他一本薄薄的《高数冲刺手册》——**当他开始讲极限时，才翻开它**。

👉 这就是 **“渐进式披露”（Progressive Disclosure）**：  
- 启动时：仅加载技能名 + 描述（轻量）  
- 需要时：全文注入上下文（精准）  
- 闲置时：不占 Token（省预算）

![左边是泛泛而谈的 AI，右边是手持 SKILL 手册专注工作的开发者](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11859176/b97c21710f1dc33e6d00d0329ff409f5.jpg)

 

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## ⚖️ 三、对比：Skills vs 传统 Prompt vs Claude Skills

| 维度 | 传统 Prompt / AGENTS.md | Codex CLI Skills | Claude Code Skills |
|------|------------------------|------------------|-------------------|
| **加载时机** | 一次性全量注入 | ✅ 按需延迟加载 | ✅ 按需延迟加载 |
| **存储方式** | 写死在项目文档里 | 全局 `~/.codex/skills/` 或项目本地 | 全局技能库 |
| **文件格式** | 自由文本 | `SKILL.md`（YAML 头 + Markdown） | `SKILL.md`（同左，**高度兼容**） |
| **复用性** | 复制粘贴 ≈ 人肉 Git | 🔁 一行调用，跨项目复用 | 🔁 生态成熟，官方库丰富 |
| **适用场景** | 临时脚本 / 单次任务 | ✅ 个人 SOP 沉淀 / 小团队协作 | ✅ Claude 生态用户首选 |

> 💡 关键结论：  
> **Codex Skills ≈ Claude Skills 的开源平替版**——迁移成本几乎为零！

---

## 🛠️ 四、实操：两条路线配置你的第一个 Skill

Codex 支持 **全局技能库**（所有项目共享）和 **项目级技能**（仅本项目可见），就像：
> ![全局技能像客厅公共书架，项目级技能像工作间专用书架](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11859176/61a3ae1b7f4fe23f528e71ec19582757.jpg)  
 

我们以 **「PDF 文本清洗专家」** 为例：

### ✅ Step 1：开启实验性功能

编辑 `~/.codex/config.toml`：

```toml
[features]
skills = true  # ← 关键！否则技能目录会被忽略
```

---

### 🔹 路线一：全局技能（推荐个人复用）

```bash
# 创建技能目录（名称即技能 ID）
mkdir -p ~/.codex/skills/pdf-cleaner

# 进入目录，创建核心文件
cd ~/.codex/skills/pdf-cleaner
touch SKILL.md
```

**`SKILL.md` 内容模板**（可直接复制）：

````markdown
---
name: "PDF 文本清洗专家"
description: "从扫描 PDF 提取结构化文本，并自动过滤页眉页脚、合并段落"
version: "1.0"
tags: ["pdf", "ocr", "text-processing"]
---

你是一名资深文档工程师，请严格按以下流程处理 PDF：

### 🔍 文本提取
- 优先使用 `pdfplumber` 或 `PyMuPDF`；
- 输出原始文本后，进入清洗阶段。

### 🧹 清洗规则
1. **页眉/页脚识别**：  
   - 若连续 3 页的首行/末行文本重复，则判定为页眉/页脚 → 删除；
2. **段落合并**：  
   - 非句号结尾 + 下一行缩进 ≤ 2 空格 → 合并；
   - 避免把列表项错误拼接；
3. **噪声过滤**：  
   - 删除纯数字页码（如 `123` 单独成行）；
   - 删除扫描 artifact（如 `□`, `■`, 连续 `----`）。

### 📤 输出格式
必须返回 **JSON Lines**：
```json
{"page": 1, "text": "清洗后段落1"}
{"page": 1, "text": "清洗后段落2"}
```

> ⚠️ 禁止直接返回 OCR 原始结果！必须执行清洗。
````

---

### 🔹 路线二：项目级技能（适合团队协同）

在你的项目根目录下：

```bash
mkdir -p .codex/skills/pdf-cleaner
# 同样放 SKILL.md 进去
```

> 📌 注意：  
> - 项目级技能路径为 `.codex/skills/`（注意是点开头！）  
> - 启动 Codex 时需在项目目录内，它会**自动合并全局 + 本地技能**

---

### ✅ Step 2：调用技能（两种方式）

#### 方法 A：自然语言触发（推荐）
```text
请使用「PDF 文本清洗专家」技能，处理 ./docs/report.pdf
```

Codex 会自动：
1. 匹配技能名 → 加载全文  
2. 结合当前上下文执行任务  
✅ 无需记命令，像和同事说话

#### 方法 B：CLI 显式指定（调试用）
```bash
codex run --skill pdf-cleaner --file report.pdf
```

---

## 🧪 五、验证：技能是否生效？

运行后，观察 Codex 日志：

```
[Skills] Loading skill: pdf-cleaner (v1.0)
[Context] Added 328 tokens from skill 'PDF 文本清洗专家'
→ Total context: 1,842 / 2048 tokens
```

✅ 若看到 `Loading skill` + token 增量 → 技能已注入！  
❌ 若无日志 → 检查 `config.toml` 是否开启 `skills = true`

---

## 📦 六、5 个值得封装的「高频技能」灵感

| 技能名 | 适用场景 | 核心价值 |
|-------|---------|---------|
| `eslint-fixer` | 前端项目 | 自动修复+解释 ESLint 规则，新人友好 |
| `api-contract-gen` | 后端协作 | 根据注释生成 OpenAPI YAML |
| `changelog-writer` | 发布流程 | 从 Git commit 生成语义化 CHANGELOG |
| `bem-namer` | CSS 工程化 | 强制 BEM 命名，拒绝 `btn-red` |
| `sql-reviewer` | 数据库安全 | 检查 N+1、缺少索引、`SELECT *` |

 

---

## ⚠️ 七、当前限制 & 避坑指南

| 问题 | 解决方案 |
|------|---------|
| **技能未加载** | 检查 `~/.codex/config.toml` 是否开启 `skills = true` |
| **YAML 头解析失败** | 确保 `---` 前后无空格，键名用双引号（如 `"name"`） |
| **跨平台路径问题** | Windows 用户用 `~/.codex/skills/` 仍有效（Codex 内部处理） |
| **和 AGENTS.md 冲突？** | Skills **优先级更高**——同名指令以 Skill 为准 ✅ |

> 🔮 展望：随着 Codex 成熟，未来或支持：
> - 技能市场（类似 VS Code 插件商店）  
> - 版本管理（`skills update pdf-cleaner@1.1`）  
> - 远程技能（从 GitHub 加载）

---

## 🎉 结语：你不是在写 Prompt，而是在设计“AI 工作流”

Skills 的出现，标志着我们从 **“调教 AI”** 迈向 **“赋能 AI”**：

- 把经验 → 封装为技能  
- 把重复 → 沉淀为资产  
- 把个人智慧 → 升级为团队杠杆  

> 最后送上一句工程师哲学：  
> **“Don’t repeat yourself” —— 对人如此，对 AI 更应如此。**

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“AI 不是不够聪明——是你还没教它‘专精’。”   —— 某位把 pdf-extractor 技能复用 37 次的工程师 🧙‍♂️

Codex CLI 的「技能树」觉醒：用 Skills 把你的 AI 助手炼成领域专家

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AI技能(Skills)是让AI从通才变专才的知识插件，通过渐进式加载实现精准响应。CodexCLI0.65支持全局和项目级技能配置，兼容ClaudeSkills格式，能高效复用PDF处理、代码规范等专业能力。相比传统Prompt，Skills按需加载更省token，是构建AI工作流的新范式。

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