知名开源大佬爆料：OpenAI也在悄悄用Skills！ChatGPT、Codex CLI 惊现skills目录

还在争论Skills是不是prompt？已经可以停下火了。

因为，刚刚得到的消息消息，OpenAI已经悄悄地用上了Skills了。

今天，知名博主、Django Web 框架联合创始人Simon Willson爆料：

早在 10 月 Anthropic 推出新的 Skills 机制时，最让我兴奋的一点是：它看起来非常容易被其他平台实现。

一个 skill 本质上只是一个文件夹，里面包含一个 Markdown 文件，以及一些可选的额外资源和脚本。因此，任何具备在文件系统中导航和读取能力的 LLM 工具，理论上都能使用它们。

事实证明，OpenAI 正在做的正是这件事——Skills 支持已经悄然出现在他们的 Codex CLI 工具中，现在也进入了 ChatGPT 本身。

这一下让hackernews的评论区炸锅了。

证据1:

ChatGPT 里，Skills 已经“躺”在那里了

大神 Willson 透露道，很多人还没意识到一个ChatGPT的隐藏路径：

ChatGPT 的 Code Interpreter（也就是现在的高级数据分析环境）里，已经悄悄多了一个目录：/home/oai/skills

你甚至不需要任何特殊权限，只要一句话：

Create a zip file of /home/oai/skills

ChatGPT 就会把整个 skills 目录打包给你。

拆开一看，里面已经内置了多套官方 Skills，覆盖：

• spreadsheets

• docx

• PDFs

尤其是 PDF 这一套，工程味非常重。

它跟平时大模型简单地“读文本”不一样，而是明确要求：

• 先把 PDF 每一页渲染成 PNG

• 再交给支持视觉的 GPT 模型去理解

• 全程强调版式、字体、图表、可读性

这也就是说，OpenAI已经开始将Skills当成一项工程化必备品了——

OpenAI 已经默认把「版式感知」当成Skills的一部分，而不是模型的附加能力。

证据2:

一次真实测试：模型会先“读Skills说明”

更有意思的是，你能清楚看到 Skills 在工作。一次，Willson 给了 ChatGPT 这样一个提示：

Create a PDF with a summary of the rimu tree situation right now and what it means for kakapo breeding season

GPT-5.2 Thinking 的第一步竟然不是写内容，而是：

Reading skill.md for PDF creation guidelines

然后才是：

Searching rimu mast and Kākāpō 2025 breeding status

它严格按照 Skill 里的流程反复渲染、检查、修正。

甚至在中途发现：

• Helvetica 字体不支持 kākāpō 里的长音符

• 页面出现黑块

于是主动更换字体、重建 PDF。

这已经不是“帮你生成一份文件”，而是在执行一套被编码进上下文里的专业流程。

证据3:

Codex CLI：Skills 直接变成“本地插件系统”

如果说 ChatGPT 还只是让人“感觉到” Skills 的存在，那 Codex CLI 就是赤裸裸的工程实现。

OpenAI 两周前刚合并了一个 PR：

experimental support for skills.md

规则非常简单：

~/.codex/skills/

这个目录下的每一个文件夹，都是一个 Skill。

你只需要在启动 Codex 时加上：

codex --enable skills

然后就可以直接对模型说：

list skills

接着，用自然语言触发它们。

我实测让 Codex：

• 使用一个自定义 Skill

• 在当前目录生成 Datasette 插件

• 调用 PyPI 上的 cowsay

一次成功，没有幻觉，没有反复拉扯。

这一刻你会非常清楚：

Skills 已经不是 prompt 技巧，而是 Agent 的模块系统。

Skills不够新？这件事已经不重要

回头看之前社区的争论，其实可以画一个分界线。

表面上大家都还在争论：

Skills 新不新？算不算创新？和Prompt、MCP 有什么区别？

甚至有网友说它本质上就是一个函数工具调用，返回值就是个字符串。

虽然听起来都有道理，但不容忽视的事实是：

OpenAI 和 Anthropic 在Skills同一条路线上快速收敛了。

两家公司都默认了需要“把复杂任务拆成：推理 + 确定性流程，然后用 Skills 做“惰性加载的上下文”这条路径。

OpenAI 这波“悄悄上线”，本质上是在用行动回答问题：

Skills 确实值得内化进产品，而不是只停留在概念层。

一个更大的信号：竞争焦点正在转移

回想一下，Anthropic 推出 Skills 机制不过才过去不到两个月，很多人的第一反应是：

这不就是 prompt 工程吗？换了个名字而已。

但当时也有一个被忽略的关键点：它实现得极其轻量。一个 Skill，本质上只是：

• 一个文件夹

• 一个 Markdown 文件

• 外加一些可选的脚本和资源

这意味着任何能访问文件系统、能跑代码的 LLM 工具，都可以无缝抄作业。

好了，现在我们看到，OpenAI 也跟进这么做了。

当 OpenAI 开始复制 Claude 的 Skills 思路，真正的变化其实是这一点：

大模型的竞争，正在从“谁更聪明”，转向“谁更会把活干完”。

而在2026年，大模型圈大概率会纷纷在这些方面卷起来：工程流程、上下文管理、成本控制、长时程任务的完成度以及可组合性等。

Skills 或许不会掀起一场革命。但它正在悄悄成为所有严肃 Agent 系统的默认形态。但可以确信一点，单纯卷 benchmark 的时代彻底终结了。

参考链接：

https://simonwillison.net/2025/Dec/12/openai-skills/

https://news.ycombinator.com/item?id=46250332

文章来自于微信公众号 “51CTO技术栈”，作者 “51CTO技术栈”