Codex-Skills: Einen Skill für wiederkehrende Aufgaben erstellen

Wenn Sie Codex fünfmal pro Woche dasselbe erklären – etwa, wie ein Bericht formatiert, E-Mails sortiert oder Text in Ihrem Stil vorbereitet werden soll –, können Sie diese Anweisungen einmal in einem Skill festhalten. Danach kann der Agent ihn anhand seiner Beschreibung finden, wenn diese zur Aufgabe passt, oder Sie können ihn ausdrücklich aufrufen. Ein Skill ist ein gewöhnlicher Ordner mit einer Textdatei namens SKILL.md; für einen einfachen Anwendungsfall ist keine Programmierung erforderlich.

Im Folgenden behandeln wir, wie ein Skill aufgebaut ist, wo Codex danach sucht, wie Sie Schritt für Schritt einen erstellen und wie Sie anhand der Kosten ein Modell auswählen. Die Befehle und Preise basieren auf der offiziellen OpenAI-Dokumentation mit Stand vom 20. September 2026. Die Installationsanleitung für Codex wiederholen wir hier nicht; sie steht im Leitfaden Codex von OpenAI: Was es ist, wie man es installiert und ausführt.

Praktische Informationen zur Nutzung von Ailoot finden Sie in der Dokumentation.

Was ist ein Skill in Codex?#

Das Format heißt Agent Skills. Es ist ein offener Standard, der ursprünglich von Anthropic entwickelt und auf agentskills.io veröffentlicht wurde. Er wird von verschiedenen Agenten unterstützt, darunter Codex, Claude Code und andere kompatible Clients. Ein einfacher Skill, der nur aus Textanweisungen besteht, lässt sich durch Kopieren des Ordners zwischen ihnen übertragen. Wenn er Skripte, Abhängigkeiten oder eine Datei agents/openai.yaml enthält, prüfen Sie den Skill nach der Übertragung: Einige Einstellungen gelten nur für einen bestimmten Client.

Diese Lademethode heißt Progressive Disclosure. Der Agent verwendet den Namen und die Beschreibung eines Skills, um festzustellen, wann er relevant ist. Wenn eine Aufgabe zur Beschreibung passt, liest der Agent die vollständige SKILL.md und befolgt sie. So können Sie Dutzende Skills in Codex speichern, ohne alle Anweisungen in den Kontext zu laden: Die anfängliche Liste nimmt höchstens 2 % des Kontextfensters ein (oder 8.000 Zeichen, wenn die Fenstergröße unbekannt ist). Wenn es viele Skills gibt, kürzt Codex zunächst ihre Beschreibungen; bei einer sehr großen Anzahl kann es einige aus der Liste weglassen und Sie benachrichtigen.

Ein Skill lässt sich leicht mit AGENTS.md verwechseln. Codex liest diese Datei in jeder Projektsitzung. Sie enthält feste Regeln: den Technologie-Stack, Konventionen und den Codierstil. Ein Skill wird bei Bedarf geladen, wenn eine Aufgabe dazu passt. Legen Sie daher feste Regeln in AGENTS.md und einen wiederkehrenden Prozess mit einzelnen Schritten in einem Skill ab.

Hermes-Agent-Skills funktionieren ähnlich, werden aber in anderen Ordnern gespeichert und anders installiert. Sie werden in einem separaten Leitfaden behandelt: Hermes-Agent-Skills: Installation und Erstellung. Dieser Artikel behandelt nur Codex.

Woraus besteht ein Skill?#

Ein Skill-Ordner hat folgende Struktur:

my-skill/
  SKILL.md        - required: metadata and instructions
  scripts/        - optional: executable code
  references/     - optional: documents to load as needed
  assets/         - optional: templates and resources
  agents/
    openai.yaml   - optional: appearance and dependencies

Die Datei SKILL.md selbst beginnt mit einem Metadatenblock zwischen drei Bindestrichen, gefolgt vom Anweisungstext in Markdown:

---
name: weekly-sales-report
description: Compile a weekly sales report from a CSV export. Use when asked for a weekly sales report or a summary by manager.
---

1. Read the export file at the path provided by the user.
2. Group the rows by manager and calculate the total and number of deals.
3. Compare with the previous week if the file for the previous week is nearby. If it is not there, say so directly in the report.
4. Save the result to report.md: a table by manager, the total, and up to three key changes with figures, as many as the data supports.

Drei Regeln aus den offiziellen Empfehlungen von OpenAI:

• Ein Skill, eine Aufgabe. Wählen Sie statt „Erledige mein gesamtes Marketing“ eine konkrete Aufgabe: „Erstelle aus diesem Export einen Verkaufsbericht“. Teilen Sie einen größeren Prozess in mehrere Skills auf, die nacheinander aufgerufen werden können.
• Formulieren Sie Schritte direkt und mit klaren Ein- und Ausgaben: was zu verwenden ist, was zu tun ist und wo das Ergebnis abzulegen ist.
• Beginnen Sie mit Textanweisungen. Verwenden Sie Skripte in scripts/, wenn ein Schritt jedes Mal genau gleich ablaufen muss – zum Beispiel beim Konvertieren einer Datei oder beim Aufrufen eines externen Systems.

Codex wählt anhand des Feldes description einen Skill für eine Aufgabe aus. Beginnen Sie die Beschreibung deshalb mit der Aufgabe und den Wörtern, mit denen Sie diese üblicherweise beschreiben.

Wo sucht Codex nach Skills?#

Projekt-Skills lassen sich bequem zusammen mit dem Code in Git speichern, damit das ganze Team denselben Satz erhält. Persönliche Skills eignen sich für Ihre eigenen Abläufe, etwa Ihren E-Mail-Stil. Haben zwei Skills auf unterschiedlichen Ebenen denselben Namen, führt Codex sie nicht zusammen: Beide erscheinen in der Liste, was die Auswahl erschwert. Verwenden Sie eindeutige Namen.

Zum Vergleich: Claude-Code-Skills werden in .claude/skills gespeichert, jeweils mit einer eigenen Datei SKILL.md, und verwenden denselben offenen Standard. Ein einfacher Skill lässt sich durch Kopieren seines Ordners dorthin übertragen. Führen Sie ihn anschließend aus und prüfen Sie, ob er aufgerufen wird. Einen Vergleich der Claude-Code-Erweiterungen finden Sie unter Skills, Subagents, MCP oder Plugins.

Wie entscheidet Codex, welchen Skill es aufruft?#

Der ausdrückliche Aufruf ist anfangs zuverlässiger: Geben Sie in der Codex-CLI $weekly-sales-report ein, um genau diesen Prozess auszuwählen. Der implizite Aufruf ist im Alltag bequemer. Testen Sie einen Skill nach dem Schreiben mit einer normalen Formulierung: Bitten Sie Codex, die Aufgabe mit Ihren eigenen Worten und ohne $ auszuführen, und prüfen Sie, ob es den Skill auswählt. Falls nicht, prüfen Sie zunächst, ob Codex den Skill unter /skills sehen kann, ob er sich in einem der Ladeordner befindet und ob der Skill oder sein automatischer Aufruf deaktiviert ist. Ist er verfügbar und sind die Einstellungen korrekt, passen Sie die description an: Nennen Sie die Aufgabe und typische Formulierungen der Anfrage.

Wenn ein Skill nur über einen ausdrücklichen Befehl verfügbar sein soll, können Sie auch das konfigurieren: In agents/openai.yaml deaktiviert der Parameter allow_implicit_invocation: false den automatischen Aufruf, während $name weiterhin funktioniert. Über ~/.codex/config.toml können Sie einen Skill vollständig deaktivieren, ohne ihn zu löschen:

[[skills.config]]
path = "/full/path/to/the/skill/SKILL.md"
enabled = false

Starten Sie Codex nach der Bearbeitung von config.toml neu. Änderungen an Skill-Ordnern übernimmt Codex automatisch; wenn ein neuer Skill nicht erscheint, starten Sie Codex neu.

So erstellen Sie Schritt für Schritt Ihren eigenen Skill#

1. Wählen Sie eine Aufgabe

   Wählen Sie einen Prozess, den Sie regelmäßig wiederholen und der ein klares Ergebnis hat: einen Bericht, eine Tabelle, einen Brief oder eine Analyse. Wenn Sie noch nie ein solches Ergebnis erhalten haben, erledigen Sie die Aufgabe zunächst manuell mit einem Agenten. Verwenden Sie das erzielte Ergebnis als Maßstab für die Anweisungen.

2. Erstellen Sie einen Skill

   Um einen Skill mit dem integrierten Assistenten zu erstellen, geben Sie in einer Codex-Sitzung $skill-creator ein. Er fragt, was der Skill tut, wann er aufgerufen werden soll und ob Skripte benötigt werden, und erstellt dann das Grundgerüst für Sie. Um einen Skill manuell zu erstellen, legen Sie im Projekt einen Ordner .agents/skills mit einem Unterordner für den Skill an, zum Beispiel .agents/skills/weekly-sales-report, und fügen Sie darin anhand des obigen Beispiels eine Datei SKILL.md ein.

3. Schreiben Sie die Anweisungen

   Schreiben Sie die Schritte als nummerierte Liste mit klaren Ein- und Ausgaben. Wenn der Prozess Präzision erfordert (Daten übertragen, umbenennen, berechnen), führen Sie jeden Schritt detailliert aus. Bei kreativen Aufgaben (Texte schreiben, Argumente auswählen) setzen Sie Grenzen und Kriterien für ein gutes Ergebnis, lassen dem Modell aber Spielraum.

4. Testen Sie den Aufruf

   Bitten Sie Codex, die Aufgabe mit Ihren eigenen Worten zu erledigen, ohne den Skill zu nennen. Wenn es den richtigen Skill auswählt, funktioniert die Beschreibung für diese Formulierung. Testen Sie anschließend den ausdrücklichen Aufruf mit $name. Wird der Skill nicht aufgerufen, prüfen Sie den Ordner, ob er unter /skills erscheint und ob die Deaktivierungseinstellungen von oben greifen. Erscheint ein neuer Skill nicht in der Liste, starten Sie Codex neu. Funktioniert der ausdrückliche Aufruf und ist der automatische Aufruf erlaubt, reagiert Codex aber nicht auf eine Anfrage in Ihren eigenen Worten, überarbeiten Sie den Anfang der description: Nennen Sie zuerst die Aufgabe und danach typische Formulierungen. Testen Sie erneut.

5. Verfeinern Sie den Skill nach den Durchläufen

   Prüfen Sie nach jedem Durchlauf das Ergebnis und teilen Sie dem Agenten mit, was am Skill geändert werden soll: „Füge der Zusammenfassungstabelle beim nächsten Mal eine Spalte mit dem Anteil hinzu.“ Verfeinern Sie einen Skill für kreative Arbeit anhand des Feedbacks, wenn die erste Version nicht das gewünschte Ergebnis liefert.

Vorgefertigte Skills von OpenAI und der Community werden mit $skill-installer und dem Namen des Skills installiert. Um eigene Skills mit anderen zu teilen, verteilen Sie sie als Plugins – das ist eine separate Verpackungsmethode, die Sie für den persönlichen Gebrauch nicht benötigen.

So prüfen Sie das Ergebnis eines Agenten#

Prüfungen können objektiv oder subjektiv sein. Objektive Prüfungen sind messbar: „Der Bericht enthält alle 12 Verantwortlichen aus dem Export“ oder „Die Tabellensumme stimmt mit der CSV-Gesamtsumme überein“. Halten Sie diese als feste Anforderungen fest. Subjektive Prüfungen betreffen die Qualität: „Der Text klingt wie meiner“ oder „Die Schlussfolgerungen sind kurz“. Auch diese können Sie formalisieren: Fügen Sie dem Skill ein Beispiel für einen guten Abschnitt hinzu und bitten Sie den Agenten, sein Ergebnis damit zu vergleichen.

Eine nützliche Methode ist ein Prüfzyklus: Nach der Erstellung des Ergebnisses arbeitet der Agent eine Kriterienliste durch, korrigiert alle gefundenen Probleme und zeigt es Ihnen erst dann. Anthropic verwendet ein ähnliches Muster namens Evaluator-Optimizer: Ein Agent erledigt die Arbeit, ein separater Evaluator prüft sie und gibt Rückmeldung; der Prozess wiederholt sich bis zur Abnahme. In einem einzelnen Skill ist das normalerweise eine vereinfachte Version – eine abschließende Selbstprüfung anhand einer Liste. Denken Sie an die Einschränkung: Sie ist schwächer als eine unabhängige Prüfung, weil der Agent, der die Arbeit erledigt, möglicherweise eigene Fehler nicht bemerkt.

Beispiel für einen Prüfblock für unseren Bericht:

## Before submitting, check
- Every manager from the export is present in the table; no one was left out.
- The total matches the CSV sum down to the last cent.
- Every key change is supported by a figure; if there is no data for comparison, the report says so directly.
- The file is saved at report.md, and the path has been shared with the user.

Welches Modell sollten Sie für einen Skill wählen?#

Die rechte Spalte schlägt Aufgaben für erste Prüfungen vor. Sie ist weder eine Rangliste noch das Ergebnis eines Vergleichs: Das richtige Modell für Ihren Skill können Sie erst bestimmen, nachdem Sie ihn ausgeführt und mit dem Referenzergebnis verglichen haben.

Die Preise in der Tabelle sind API-Preise von den Modellseiten mit Stand vom 20. September 2026, keine Preise für ChatGPT-Abonnements. Bei einem Abonnement wird die Nutzung auf dessen Kontingent angerechnet. Mit Stand dieses Datums gilt für Sol ein Aktionspreis von $4/$20 mindestens bis zum 21. November 2026; der Standardpreis beträgt $5/$30. Prüfen Sie vor einem umfangreichen, wiederkehrenden Durchlauf die Preisseite: OpenAI-Aktionen ändern sich.

Führen Sie denselben Skill mit dem nächstgünstigeren Modell aus und vergleichen Sie das Ergebnis mit dem Referenzergebnis. Bleibt die Qualität gleich, probieren Sie das nächstgünstigere Modell aus. Sinkt die Qualität, wechseln Sie zurück zum vorherigen Modell. Modelle haben außerdem verschiedene Effort-Stufen: Bei Astra reichen sie von low bis max, in der 5.6-Familie von none bis max. Prüfen Sie auch diese anhand desselben Referenzergebnisses: Wählen Sie zuerst das Modell, dann die Effort-Stufe.

Die regelmäßige Ausführung eines Skills verursacht wiederkehrende Kosten. Der Eingabepreis von Astra ist 50-mal so hoch wie der von Luna. Daher können unterschiedliche Modelle für denselben wiederkehrenden Skill merklich verschiedene Kosten verursachen. Bei einem Skill, der Screenshots und Dokumente analysiert, kann ein schwächeres Modell wegen Nacharbeit mehr kosten.

Häufige Fehler beim Erstellen und Verwenden eines Skills#

• Ein Skill „für alles“. Ein Prozess, ein Skill – das empfiehlt auch OpenAI. Ein universeller, zehnseitiger Skill lässt sich nur schwer präzise beschreiben, und Codex wählt für eine Aufgabe anhand der Beschreibung einen Skill aus.
• Eine unklare Beschreibung. „Hilft bei Berichten“ macht nicht deutlich, für welche Art von Berichten der Skill gedacht ist. Nennen Sie am Anfang der description die Aufgabe und typische Formulierungen.
• Anweisungen ohne festgelegtes Ergebnis. Wenn Sie nicht festlegen, was erstellt und wo es abgelegt werden soll, können die Ergebnisse von Durchlauf zu Durchlauf variieren.
• Gar keine Prüfungen. Ohne einen abschließenden Schritt mit Kriterien kann das Ergebnis ein unfertiger Entwurf sein, den Sie selbst vollständig überprüfen müssen.
• Standardmäßig das leistungsfähigste Modell. Prüfen Sie zuerst, ob ein günstigeres Modell die Aufgabe bewältigt: Führen Sie denselben Skill aus und vergleichen Sie das Ergebnis mit dem Referenzergebnis. Wechseln Sie nur, wenn die Qualität gleich bleibt.
• Dieselben Namen in verschiedenen Ordnern. Codex führt Skills mit gleichem Namen nicht zusammen, was die Auswahl des richtigen Skills erschwert.

So starten und einen Skill zu Claude Code übertragen#

Wenn Sie mit mehreren Agenten arbeiten, können Sie einen Ordner, der nur Textanweisungen und eine Datei SKILL.md enthält, zu Claude Code übertragen. Dort werden Skills in .claude/skills gespeichert und mit /name aufgerufen. Prüfen Sie einen Skill nach der Übertragung, wenn er Skripte, Abhängigkeiten oder agents/openai.yaml enthält. Eine Anleitung zur Skill-Bibliothek für Claude Code finden Sie unter Claude-Code-Skills: So erstellen Sie Ihre eigene Sammlung; einen Vergleich von Codex und Claude Code unter Codex vs. Claude Code.

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