OpenAI Skill · 开发工具
Skill 创建器：创建自定义 Codex Skill
OpenAI 官方指南，标准化 Skill 开发流程
🛠️标准化 Skill 结构
📦模块化资源管理
🚀一键打包分发
你是否也有这些困扰？
这个 OpenAI 官方 Skill 帮你规范化 Skill 开发
如何创建自定义 Codex Skill？
遵循标准结构：SKILL.md + scripts/ + references/ + assets/
Skill 应该包含什么内容？
专业工作流、工具集成、领域知识、可复用脚本和资源
如何让 Skill 高效触发？
在 description 中清晰描述功能和触发场景，这是主要触发机制
如何管理大型 Skill 的上下文？
使用渐进式加载：元数据 → SKILL.md → 按需加载 references
核心功能
完整的 Skill 开发工具链
📝
SKILL.md 模板
标准化的 YAML frontmatter + Markdown 指令结构
📂
资源目录规范
scripts/ 脚本、references/ 文档、assets/ 资源文件
🎯
触发机制设计
通过 description 字段精确控制 Skill 何时被激活
📊
渐进式加载
三级加载系统：元数据 → 主体 → 按需资源
✅
验证与打包
自动验证结构和命名规范，生成 .skill 分发包
🔄
迭代优化
基于实际使用反馈持续改进 Skill
Skill 结构规范
标准化的目录结构
skill-name/
├── SKILL.md (必需)
│ ├── YAML frontmatter
│ │ ├── name: (必需)
│ │ └── description: (必需)
│ └── Markdown 指令
└── Bundled Resources (可选)
├── scripts/ - 可执行脚本
├── references/ - 参考文档
└── assets/ - 输出资源常见问题
- Skill 的核心原则是什么？
简洁是关键。上下文窗口是公共资源，只添加 Codex 不知道的信息。挑战每条内容：'Codex 真的需要这个解释吗？'
- 什么时候使用脚本 vs 指令？
高自由度任务用文本指令，中等自由度用伪代码，低自由度（易错操作）用具体脚本。
- 如何组织大型 Skill？
SKILL.md 保持精简（<500行），详细内容拆分到 references/ 目录，按需加载。
- Skill 命名有什么规范？
只用小写字母、数字和连字符，动词开头，工具前缀（如 gh-、notion-）。