如何安装和使用 OpenAI Codex CLI Skills？
一句话：Codex CLI 是 OpenAI 开源的终端编程 Agent（需 Node.js 22+），
npm install -g @openai/codex安装、设好OPENAI_API_KEY就能跑。技能写在项目根目录的 AGENTS.md 文件里，启动时自动加载。
什么是 Codex CLI
OpenAI 开源的命令行编程 Agent，连接 OpenAI 模型（默认 GPT-4.1 和 o3），直接在终端里读代码、写代码、执行命令，每一步等你确认。
核心特点：
- 完全开源：MIT 许可证
- 终端原生：不需要浏览器或 IDE 插件
- 多模型：GPT-4.1、o3、o4-mini 等
- 沙盒执行：命令在隔离环境运行
- 技能感知：读 AGENTS.md 学习项目专属指令
安装（4 步）
前提：Node.js 22+、有 GPT-4.1 或 o3 权限的 OpenAI API Key。
# 1. 安装
npm install -g @openai/codex
# 2. 设置 API Key（写入 shell 配置永久生效）
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
echo 'export OPENAI_API_KEY="sk-..."' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc
# 3. 验证
codex --version
# 4. 跑第一条命令
codex "解释这个项目的结构"
审批模式（控制 Agent 自主权限）：
suggest（默认）— 每次编辑和命令都要你确认auto-edit— 自动改文件，执行命令前仍询问full-auto— 全自动（建议只在沙盒用）
codex --approval-mode full-auto "给 auth 模块添加单元测试"
AGENTS.md：Codex 的技能文件
在项目根目录放一个 AGENTS.md（标准 Markdown），Codex 启动自动加载：
# AGENTS.md
## 项目概览
这是一个 Nuxt 3 + Go-Zero 全栈应用。
前端在 /frontend-nuxt，后端在 /backend-go。
## 代码规范
- 使用 TypeScript 严格模式
- 所有 API 响应遵循 {code, data, message} 格式
## 测试
- 提交前运行 `npm test`
## 部署
- 不要直接修改生产环境配置
自动发现规则：
- 根目录 AGENTS.md 对整个项目生效
- 子目录 AGENTS.md 只在该目录生效
- 两者并存时合并，冲突时子目录优先
AGENTS.md 应该包含：项目架构、代码规范、常用命令、注意事项（绝对不能做的事）、重复任务的工作流。把它当成给 AI 队友写的入职文档，写得越具体表现越好。
从 TokRepo 安装技能
TokRepo 上的技能同时适用于 Claude Code、Codex CLI 和 Gemini CLI，只是放置位置不同。
方法 1：TokRepo CLI（推荐）
npx tokrepo install <asset-uuid>
方法 2：手动合并到 AGENTS.md
把技能 Markdown 内容按标题分段合并进 AGENTS.md：
# AGENTS.md
## 调试工作流
<!-- 来自 Systematic Debugging 技能 -->
1. 用最小测试用例重现问题
2. 在关键决策点添加日志
3. 先形成假设再修改代码
4. 验证修复没有引入回归
方法 3：多 Agent 项目共用一份
# 技能文件在 .claude/commands/（Claude Code 用）
# 关键内容合并到 AGENTS.md（Codex 用）
cat .claude/commands/*.md >> AGENTS.md
8 个推荐技能
| # | Skill | 用途 | 安装 |
|---|---|---|---|
| 1 | Get Shit Done (GSD) | 项目管理框架，拆里程碑+跨会话追踪 | npx tokrepo install e108cf5c-c34e-4d27-a694-66a693301e87 |
| 2 | Vercel Skills | 13,000+ 社区技能，Next.js/React 全栈 | npx tokrepo install d1eba6f1-5166-4762-bbbd-cf00f14892b7 |
| 3 | Claude SEO | 全面 SEO 审计（关键词/页面/技术检查） | npx tokrepo install cb068086-48bc-4dc2-b53e-9a16eba5b51f |
| 4 | Systematic Debugging | 系统化调试，防止 full-auto 下陷入试错循环 | npx tokrepo install 78ed006e-0c05-4bab-91de-c0c72c3e4cc4 |
| 5 | Planning with Files | 复杂任务先写计划文件，跨会话持久化 | npx tokrepo install 034be597-dbb5-4649-ad6e-98f9ff6332b8 |
| 6 | Web Access | 抓取解析网页/文档/API（Codex 默认不能上网） | npx tokrepo install 5766b7f4-bfdb-4048-87e7-50af1e5f6f88 |
| 7 | Skill Creator | 元技能，引导创建规范的新技能 | npx tokrepo install 0b7c0a41-97e1-4187-9cc5-4dc32d91a9cd |
| 8 | Agent Skills Standard | 跨 Agent 通用的技能文件标准 | npx tokrepo install 1a1292f5-c88b-4eb5-b7dd-a3bf7bb29ee8 |
Codex CLI vs Claude Code：技能兼容性
| 特性 | Codex CLI | Claude Code |
|---|---|---|
| 技能文件 | AGENTS.md | .claude/commands/*.md |
| 激活方式 | 始终生效（自动合并进上下文） | 按需激活（斜杠命令） |
| 子目录作用域 | 支持（目录级 AGENTS.md） | 不支持 |
| 多技能管理 | 单文件多段落 | 每技能一个文件 |
| 模型 | GPT-4.1 / o3 | Claude Sonnet/Opus |
核心结论：为 Claude Code 写的技能，把指令内容复制到 AGENTS.md 就能适配 Codex——步骤、规则、工作流直接迁移，只有包装方式不同（frontmatter 的 triggers 等字段在 Codex 中删掉即可）。
常见问题
Claude Code 的技能能直接用吗？
可以。技能本质都是 Markdown 指令，把 frontmatter 下面的内容复制进 AGENTS.md 即可。
支持斜杠命令吗？
不支持。AGENTS.md 所有指令自动加载，用自然语言激活工作流（说「用系统化调试方法排查」而不是输 /debug）。
免费吗？
CLI 免费开源，但调用 OpenAI API 付费。GPT-4.1 处理日常任务更经济，o3 复杂推理更强。
沙盒执行安全吗？
相对安全——隔离环境运行命令、每步等确认。但仍建议在 Git 仓库里用（随时可 reset），不要直接对生产环境跑。