Skills 是什么？ChatGPT 网页版与 Codex 客户端使用、创建及仓库推荐

Skills 是给 ChatGPT 或 Codex 使用的“可复用工作说明书”。它把一项任务的步骤、判断规则、参考资料、脚本和模板放进同一个文件夹，让 AI 下次遇到相似任务时直接按固定流程执行，而不用每次重新粘贴一大段提示词。

例如，你经常让 ChatGPT 写网站文章，并要求先查资料、保留品牌语气、生成 SEO 标题、检查关键词、最后发布到 WordPress。普通做法是每次重复这些要求；做成一个 seo-content-writer Skill 后，只需在对话中点选或提到它，再给出文章主题即可。

Skills 到底是什么？

从文件结构看，一个 Skill 是一个包含 SKILL.md 的目录。这个 Markdown 文件至少要写清楚两件事：Skill 叫什么，以及什么情况下应该使用。复杂任务还可以附带脚本、参考资料和模板。

my-skill/
├── SKILL.md          # 必需：名称、触发描述和执行说明
├── scripts/          # 可选：重复执行的脚本
├── references/       # 可选：规范、文档、业务知识
├── assets/           # 可选：模板、图片、字体等资源
└── agents/
    └── openai.yaml   # 可选：界面名称、图标和依赖

OpenAI 的 Codex Skills 文档将这种加载方式称为渐进式披露：系统先看到每个 Skill 的名称和描述；只有当任务匹配时，才读取完整的 SKILL.md，需要时再打开参考文件或运行脚本。这样既能提供专业流程，又不必把所有说明塞进每次对话的上下文。

Skill 和提示词、AGENTS.md、MCP、插件有什么区别？

工具	适合解决什么问题	典型例子
提示词	只对当前任务生效的要求	“把这段文案改得更口语化”
Skill	反复出现、需要固定流程的专项任务	SEO 写作、合同检查、发版流程
AGENTS.md	整个代码仓库长期遵守的通用规则	测试命令、目录说明、代码规范
MCP	连接外部工具、数据和业务系统	读取 GitHub、Figma、数据库或内部文档
插件	分发一组 Skills、应用和连接配置	安装后获得完整的一套工作能力

判断方法很简单：一次性要求写在当前提示词；整个项目都要遵守的规则写进 AGENTS.md；某类任务需要反复执行的操作流程，做成 Skill；需要访问外部系统时，再让 Skill 配合 MCP 或插件。

如何在 ChatGPT 网页版使用 Skills？

在已经开放该功能的账号中，点击 ChatGPT 头像并进入 Skills，可以看到 Installed、Created by me、Shared with me 等分类。对话时可以从输入框附近选择已安装 Skill，也可以直接在提示词中点名它，例如：

@seo-content-writer 撰写一篇介绍 Agent Skills 的中文教程，适合初学者阅读。

直接点名适合必须使用某套流程的任务。没有点名时，ChatGPT 也可能根据 Skill 的 description 自动匹配，因此描述里要写清楚“做什么”和“什么时候用”，而不是只写“帮助用户提升效率”。

为什么我的网页版没有 Skills 入口？

这不一定是操作错误。OpenAI 当前帮助页说明，ChatGPT Personal Skills 主要面向 Business、Enterprise、Healthcare 和 Edu 用户提供；Enterprise 与 Edu 还可能受工作区管理员开关控制。功能开放范围与客户端支持并不完全相同，所以网上教程中出现的入口不一定会同时出现在所有个人账号。

另一个容易踩坑的地方是同步：ChatGPT Skills 官方说明指出，Personal Skills 需要在桌面端与网页/移动端分别添加，目前不会自动跨这两类界面同步。看不到刚创建的 Skill 时，先检查是不是创建在另一个使用端。

如何在 ChatGPT 网页版创建 Skill？

网页端提供三条路径，选哪一种取决于你对文件结构是否熟悉。

方法一：用对话创建

进入 Skills → Create → Create with chat，或者直接告诉 ChatGPT“帮我创建一个 Skill”。内置的 skill-creator 会询问任务目标、触发场景、输入输出和是否需要脚本。这个方式最适合第一次创建。

一个有效的初始需求可以这样写：

帮我创建一个“商品评论优化”Skill。
当我提供原始评论模板并要求批量改写时触发。
必须保留模板里的全部卖点、说话人身份和服务方立场，
每条评论要改变开头、句式、信息顺序和结尾，
禁止把商家语气改成客户提问语气。
输出前检查每条是否遗漏卖点。

这个需求给出了真实触发语境、必须保留的信息和失败标准，比“做一个文案 Skill”更容易得到稳定结果。

方法二：使用 Skills 编辑器

进入 Skills → Create → Create with editor，可以直接编辑 Skill 内容。适合已经知道工作流程，并且需要精确控制名称、描述、步骤和示例的用户。

方法三：上传现成 Skill

选择 Create → Upload from your computer，上传符合 Agent Skills 结构的文件包。ChatGPT 会先扫描上传内容；部分文件会显示 Needs Review，风险较高的内容可能被阻止。扫描不是安全担保，包含脚本的第三方 Skill 仍需要自己审查。

如何在 Codex 客户端、CLI 和 IDE 中使用 Skills？

Codex 中既可以显式调用，也可以自动调用。CLI 或 IDE 里可运行 /skills 查看列表，或者输入 $ 选择某个 Skill：

$seo-content-writer 优化这篇产品教程，并保留现有事实和链接。

如果没有显式指定，只要用户请求与 description 匹配，Codex 也可以自动选择。高风险操作、容易误触发或只适合特殊场景的 Skill，可以在 agents/openai.yaml 中关闭隐式调用，只允许用户点名运行。

个人 Skill 通常放在：

$HOME/.agents/skills/skill-name/SKILL.md

只服务于某个项目的 Skill，则可以放进仓库：

.agents/skills/skill-name/SKILL.md

个人目录适合跨项目使用的写作、数据整理或通用开发流程；仓库目录适合该项目独有的部署、测试和代码审查规范，也方便团队共同维护。

如何在 Codex 中创建自己的 Skill？

最省事的做法是调用内置创建器：

$skill-creator

请创建一个 WordPress 发布 Skill：
- 根据主题写中文 SEO 文章
- 上传特色图片并设置 alt 文本
- 默认保存草稿，只有用户明确说“发布”时才公开
- 发布后检查页面状态、标题、图片和产品链接

如果工作过程更适合演示而不是描述，也可以使用 Codex 的 Record & Replay：先完整做一遍任务，再让 Codex根据记录提炼成可重复使用的 Skill。

熟悉 Markdown 后，可以手工创建最小版本：

---
name: wordpress-publisher
description: Create, upload, draft, publish, and verify WordPress articles through the REST API. Use when the user asks to publish or update a WordPress post.
---

# WordPress Publisher

1. Confirm the target site and publication status.
2. Draft the article and verify every external claim.
3. Upload the featured image with descriptive alt text.
4. Create a draft unless the user explicitly requests publication.
5. After publishing, verify the public URL returns successfully.

name建议使用小写字母、数字和连字符；description不仅要描述功能，还要包含触发条件。正文使用命令式步骤，把真正容易做错、需要固定顺序的部分写清楚。

一个好 Skill 应该怎么设计？

先不要追求“大而全”。选一个你已经重复做过几次的工作，从两三个真实例子开始：

1. 定义任务边界：它负责什么，不负责什么。
2. 写清触发条件：用户通常会用哪些说法提出需求。
3. 确定输入和交付物：需要哪些资料，最后输出什么格式。
4. 记录关键步骤：只写影响结果的流程和判断，不讲模型已经知道的常识。
5. 增加失败检查：例如不得漏掉卖点、不得直接公开发布、必须验证链接。
6. 反复实测：用真实任务找出不稳定环节，再补充规则或脚本。

经常重复运行、要求结果一致的代码放进 scripts/；篇幅较长的业务规范和 API 文档放进 references/；输出时要复用的模板、图片、字体放进 assets/。不要为了显得专业而创建一堆没有实际用途的文件。

去哪里找现成 Skills？

Agent Skills 使用开放格式，除了 ChatGPT 自带和工作区共享内容，还可以在社区目录与 GitHub 仓库中寻找。下面几个入口比较有代表性：

1. skills.sh

skills.sh 是 Agent Skills 的发现目录，并提供命令行安装方式。可以搜索技能名称、查看来源仓库，再用 CLI 安装：

npx skills find "browser testing"
npx skills add owner/repository
npx skills list

它是开放社区生态入口，不是 OpenAI 官方商店。安装前仍要进入来源仓库检查文件和维护情况。

2. agentskills.io

agentskills.io 主要提供 Agent Skills 开放标准与规范。想确认 SKILL.md 的字段限制、目录结构或兼容性要求时，这里比随便找一篇教程更可靠。

3. Anthropic Skills

anthropics/skills 是较知名的公开示例仓库，覆盖创意、文档、测试和企业工作流。虽然仓库最初面向 Claude 生态，但底层采用开放 Agent Skills 格式，其中不少结构和写法可以作为跨平台参考。

4. Awesome Agent Skills

VoltAgent/awesome-agent-skills 汇总了多家公司和社区发布的 Skill，适合按开发、设计、营销、云服务等分类寻找项目。它是索引集合，质量和依赖仍以每个原始仓库为准。

5. Vercel Labs Skills CLI

vercel-labs/skills 是 skills.sh 背后的开源 CLI，可用于发现、添加、更新和列出 Skills，并支持 Codex、Cursor、Claude Code、OpenCode 等多种 Agent 工具。遇到安装路径或命令行为问题时，可以直接查看它的 README 和 Issue。

安装第三方 Skill 前必须检查什么？

Skill 不只是提示词。它可能包含脚本、网络请求、外部依赖和文件操作，应该像检查一段准备运行的代码那样检查它。

• 先阅读 SKILL.md，确认描述与实际步骤一致；
• 检查 scripts/ 是否执行删除、上传、安装软件或读取敏感目录；
• 查看是否要求 API Key、账号密码、Cookie 或范围过大的系统权限；
• 确认来源仓库、许可证、维护记录和最近更新；
• 不确定时先安装到单个测试项目，不要直接设为全局 Skill；
• 对会发布内容、发消息、付款或修改线上数据的 Skill，保留人工确认步骤；
• 更新第三方 Skill 后重新看差异，不要默认新版本一定安全。

现在就可以从一个你每周至少重复两次的任务开始：写下两个真实请求、希望得到的固定结果，以及最不能出错的三条规则，然后在 ChatGPT 的 Skills 页面选择 Create with chat，或在 Codex 中调用 $skill-creator。第一版只覆盖这个任务，实际使用几次后再增加脚本和参考资料，通常比一开始做成“万能助手”更可靠。