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：OpenAI 正在悄然采纳一些Skills，而且现在已在 ChatGPT 和 Codex CLI 中提供。
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：
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：
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。
https://simonwillison.net/2025/Dec/12/openai-skills/
https://news.ycombinator.com/item?id=46250332
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