本篇文章更新時間：2025/12/22
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深入拆解 Agent Skills：如何用技能擴充 Codex 的真正威力
編輯前言：這篇文章值得一讀的原因在於，它揭開了 Codex「技能系統」的運作方式——也就是讓 AI 具備專門能力的基礎架構。對任何想提升 AI 工作流的人來說，這是一個重要的關鍵概念。
來源文章：Agent Skills
核心觀點 (Key Takeaways)
- Agent Skills 是 Codex 的「可擴充能力模組」，可為 AI 增加特定任務的技能。
- 技能以 SKILL.md 為核心，搭配 scripts、assets、references 等資源，形成完整工作流。
- 技能具備「顯式」與「隱式」兩種啟用方式，並依照層級從多個位置載入與覆蓋。
深入解析
在我看來，Agent Skills 的核心精神在於：讓 Codex 變得像真正可擴充的開發環境，而不是只能靠提示（prompt）臨時處理任務。以下分點拆解其重點。
原文提到：“A skill packages instructions, resources, and optional scripts so Codex can perform a specific workflow reliably.” 這句話非常關鍵，代表技能不只是文字指令，而是完整的工作流封裝。
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Skill 的基本結構：
一個技能就是一個資料夾，必備 SKILL.md（包含 name、description、metadata 與實際指令），並可選擇加入： -
scripts（可執行程式碼）
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references（補充文件）
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assets（模板、資源）
這讓技能不只是「教 AI 事情」，而是為 Codex 建立一個完整、可重複使用的環境。 -
兩種啟用方式：顯式 vs. 隱式：
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顯式：使用 /skills 指令或 $skill-name 呼叫，像插件一樣啟動。
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隱式：Codex 會自動判斷是否需要某技能，這讓技能真正融入日常工作流。
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技能載入層級（Scope）非常精細：
這部分讓我意外深入。Codex 會依照優先序從多個位置載入技能，例如： -
專案資料夾的 .codex/skills
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上層資料夾
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Git 專案根目錄
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使用者層級 ~/.codex/skills
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系統層級 /etc/codex/skills
這意味著你可以：
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為特定模組建立技能
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為整個組織維護共享技能
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為自己打造通用技能工具箱
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技能的建立方式也很彈性：
你可以： -
用 $skill-creator 自動建立骨架
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手動創建 SKILL.md
此外，原文也示範使用 $skill-installer 從 GitHub 安裝技能，例如 linear、notion-spec-to-implementation 等，即開即用。
筆者心得與啟發
讀完後，我最大的感受是：Agent Skills 為 AI 代理人的能力提供了真正的模組化架構。以往大家都用 prompt 填空式地指揮 AI，但現在我們可以把專業知識、資源甚至程式碼打包成技能，形成可維護、可共享的能力套件。
這也代表：
- 未來的 AI 開發不再是寫更多提示，而是「編寫技能」。
- 團隊協作可以把技能視為「AI 的工具箱」，每個專案都有自己的技能層級。
- 如果你常做重複性工作（例如 code review、轉文件、生成 API blueprint），都可以封裝成技能，讓 Codex 自動判斷是否啟用。
在實務上，我建議：
- 從自身常做的工作中挑選一兩個任務，嘗試封裝成第一個 Skill。
- 將技能放到 ~/.codex/skills 形成個人化的環境。
- 團隊則可在 repo 的 .codex/skills 放入共享技能，提升一致性。
總結來說，Agent Skills 是把 AI 變成專業助理的關鍵基礎設施。如果你想提升生產力，這絕對是一個值得深入探索的技術方向。