Skills Codex : créer un skill pour les tâches répétitives

Si vous expliquez la même chose à Codex cinq fois par semaine — comment mettre en forme un rapport, trier des e-mails ou préparer un texte dans votre style, par exemple — vous pouvez consigner ces instructions une seule fois dans un skill. Ensuite, l’agent peut le trouver grâce à sa description lorsque celle-ci correspond à la tâche, ou vous pouvez l’invoquer explicitement. Un skill est un simple dossier contenant un fichier texte nommé SKILL.md ; aucune programmation n’est nécessaire pour un usage élémentaire.

Nous expliquons ci-dessous la structure d’un skill, où Codex le recherche, comment en créer un étape par étape et comment choisir un modèle en fonction de son coût. Les commandes et les prix s’appuient sur la documentation officielle d’OpenAI au 20 septembre 2026. Nous ne reprenons pas ici les instructions d’installation de Codex ; elles figurent dans le guide Codex d’OpenAI : ce que c’est, comment l’installer et le lancer.

La documentation contient des informations pratiques sur l’utilisation d’Ailoot.

Qu’est-ce qu’un skill dans Codex ?#

Ce format s’appelle Agent Skills. Il s’agit d’un standard ouvert développé à l’origine par Anthropic et publié sur agentskills.io. Il est pris en charge par différents agents, notamment Codex, Claude Code et d’autres clients compatibles. Un skill simple, constitué uniquement d’instructions textuelles, peut être transféré de l’un à l’autre en copiant son dossier. S’il contient des scripts, des dépendances ou un fichier agents/openai.yaml, vérifiez le skill après le transfert : certains réglages sont propres à un client donné.

Cette méthode de chargement s’appelle la divulgation progressive. L’agent utilise le nom et la description d’un skill pour déterminer à quel moment il est pertinent. Lorsqu’une tâche correspond à la description, l’agent lit le fichier SKILL.md complet et le suit. Vous pouvez ainsi conserver des dizaines de skills dans Codex sans charger toutes les instructions en contexte : la liste initiale occupe au maximum 2 % de la fenêtre de contexte (ou 8 000 caractères si la taille de la fenêtre est inconnue). Si les skills sont nombreux, Codex raccourcit d’abord leurs descriptions ; s’il y en a beaucoup, il peut en omettre certains de la liste et vous en avertir.

Il est facile de confondre un skill avec AGENTS.md. Codex lit ce fichier à chaque session de projet. Il contient des règles permanentes : la pile technologique, les conventions et le style de programmation. Un skill se charge à la demande lorsqu’une tâche lui correspond. Placez donc les règles permanentes dans AGENTS.md et un processus répétitif avec ses étapes dans un skill.

Les skills Hermes Agent fonctionnent de manière similaire, mais sont stockés dans des dossiers différents et s’installent autrement. Ils sont présentés dans un guide distinct : Skills Hermes Agent : installation et création. Cet article traite uniquement de Codex.

De quoi se compose un skill ?#

Un dossier de skill a la structure suivante :

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

Le fichier SKILL.md commence par un bloc de métadonnées entre trois tirets, suivi du texte des instructions en 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.

Trois règles tirées des recommandations officielles d’OpenAI :

• Un skill, une tâche. Au lieu de « Gérer tout mon marketing », choisissez une tâche précise : « établir un rapport de ventes à partir de cet export ». Décomposez un processus plus vaste en plusieurs skills qui peuvent être invoqués à la suite.
• Rédigez les étapes directement, en précisant explicitement les entrées et les sorties : ce qu’il faut utiliser, ce qu’il faut faire et où placer le résultat.
• Commencez par des instructions textuelles. Utilisez des scripts dans scripts/ lorsqu’une étape doit toujours s’exécuter exactement de la même manière, par exemple pour convertir un fichier ou appeler un système externe.

Codex sélectionne un skill pour une tâche en fonction du champ description. Commencez donc la description par la tâche et les mots que vous utilisez habituellement pour la décrire.

Où Codex recherche-t-il les skills ?#

Il est pratique de stocker les skills de projet dans Git avec le code afin que toute l’équipe dispose du même ensemble. Les skills personnels conviennent bien à vos propres processus, comme votre style d’e-mail. Si deux skills situés à des niveaux différents ont le même nom, Codex ne les fusionne pas : ils apparaissent tous les deux dans la liste, ce qui complique le choix. Donnez-leur des noms distincts.

À titre de comparaison, les skills Claude Code sont stockés dans .claude/skills, chacun avec son propre fichier SKILL.md, et utilisent le même standard ouvert. Un skill simple peut y être transféré en copiant son dossier ; lancez-le ensuite et vérifiez qu’il est bien invoqué. Pour comparer les extensions Claude Code, consultez Skills, sous-agents, MCP ou plugins.

Comment Codex décide-t-il quel skill invoquer ?#

L’invocation explicite est plus fiable au début : dans l’interface en ligne de commande de Codex, saisissez $weekly-sales-report pour sélectionner précisément ce processus. L’invocation implicite est plus pratique au quotidien. Après avoir écrit un skill, testez-le avec une formulation ordinaire : demandez à Codex d’effectuer la tâche avec vos propres mots, sans $, et vérifiez s’il sélectionne le skill. Si ce n’est pas le cas, vérifiez d’abord si Codex voit le skill dans /skills, s’il se trouve dans l’un des dossiers de chargement et si le skill ou son invocation automatique est désactivé. S’il est disponible et que les réglages sont corrects, affinez la description : indiquez la tâche et les formulations habituelles de la demande.

Si vous voulez qu’un skill ne soit disponible qu’avec une commande explicite, vous pouvez également le configurer ainsi : dans agents/openai.yaml, le paramètre allow_implicit_invocation: false désactive l’invocation automatique, tandis que $name continue de fonctionner. Vous pouvez désactiver complètement un skill sans le supprimer au moyen de ~/.codex/config.toml :

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

Après avoir modifié config.toml, redémarrez Codex. Codex détecte automatiquement les changements dans les dossiers de skills ; si un nouveau skill n’apparaît pas, redémarrez Codex.

Créer votre propre skill : étape par étape#

1. Choisissez une tâche

   Choisissez un processus que vous répétez régulièrement et qui produit un résultat clair : un rapport, un tableau, une lettre ou une analyse. Si vous n’avez jamais obtenu ce type de résultat, effectuez d’abord la tâche manuellement avec un agent. Prenez le résultat obtenu comme référence pour rédiger les instructions.

2. Créez un skill

   Pour créer un skill avec l’assistant intégré, saisissez $skill-creator dans une session Codex. Il vous demandera ce que fait le skill, quand il doit être invoqué et si des scripts sont nécessaires, puis il préparera la structure pour vous. Pour en créer un manuellement, créez un dossier .agents/skills dans le projet, avec un sous-dossier pour le skill, par exemple .agents/skills/weekly-sales-report, et placez-y un fichier SKILL.md en vous servant de l’exemple ci-dessus.

3. Rédigez les instructions

   Présentez les étapes sous forme de liste numérotée avec des entrées et des sorties explicites. Si le processus exige de la précision (transfert de données, renommage, calcul), détaillez chaque étape. Pour les tâches créatives (rédaction, choix des arguments), fixez des limites et des critères de qualité tout en laissant au modèle une marge de manœuvre.

4. Testez l’invocation

   Demandez à Codex d’effectuer la tâche avec vos propres mots, sans nommer le skill. S’il sélectionne le bon skill, la description fonctionne pour cette formulation. Testez ensuite l’invocation explicite avec $name. Si le skill n’est pas invoqué, vérifiez le dossier, sa présence dans /skills et les paramètres de désactivation décrits plus haut. Si un nouveau skill n’apparaît pas dans la liste, redémarrez Codex. Si l’invocation explicite fonctionne et que l’invocation automatique est autorisée, mais que Codex ne réagit pas à une demande formulée avec vos propres mots, retravaillez le début de la description : indiquez d’abord la tâche, puis des formulations habituelles. Testez à nouveau.

5. Affinez le skill après ses exécutions

   Après chaque exécution, examinez le résultat et dites à l’agent ce qu’il faut modifier dans le skill : « La prochaine fois, ajoute une colonne indiquant la part dans le tableau récapitulatif. » Pour les tâches créatives, affinez le skill à partir des commentaires si la première version ne produit pas le résultat souhaité.

Les skills prêts à l’emploi d’OpenAI et de la communauté s’installent avec $skill-installer et le nom du skill. Pour partager vos propres skills, distribuez-les sous forme de plugins ; il s’agit d’une méthode de conditionnement distincte, inutile pour un usage personnel.

Comment vérifier le résultat d’un agent#

Les vérifications peuvent être objectives ou subjectives. Les vérifications objectives sont mesurables : « le rapport contient les 12 responsables de l’export » ou « la somme du tableau correspond au total du CSV ». Consignez-les comme des exigences fermes. Les vérifications subjectives portent sur la qualité : « le texte ressemble à ma façon d’écrire » ou « les conclusions sont brèves ». Vous pouvez aussi les formaliser : incluez un exemple de passage de qualité dans le skill et demandez à l’agent de comparer son résultat avec cet exemple.

Une méthode utile consiste à prévoir un cycle de révision : après avoir préparé le résultat, l’agent passe en revue une liste de critères, corrige tout problème repéré, puis vous le présente. Anthropic utilise un modèle similaire appelé evaluator-optimizer : un agent effectue le travail, un évaluateur distinct l’examine et renvoie des commentaires, puis le processus se répète jusqu’à l’acceptation. Dans un skill unique, il s’agit généralement d’une version simplifiée : une auto-vérification finale à partir d’une liste. Gardez à l’esprit sa limite : elle est moins efficace qu’une évaluation indépendante, car l’agent qui effectue le travail peut ne pas remarquer ses propres erreurs.

Exemple de bloc de vérification pour notre rapport :

## 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.

Quel modèle choisir pour un skill ?#

La colonne de droite suggère des tâches pour les premiers essais. Ce n’est ni un classement ni le résultat d’une comparaison : vous ne pouvez déterminer le modèle adapté à votre skill qu’après l’avoir exécuté et comparé au résultat de référence.

Les prix du tableau sont les tarifs API indiqués sur les pages des modèles au 20 septembre 2026, et non les prix des abonnements ChatGPT. Avec un abonnement, l’utilisation est décomptée de ses limites. À cette date, Sol bénéficie d’un tarif promotionnel de $4/$20 jusqu’au 21 novembre 2026 au moins ; le tarif standard est de $5/$30. Avant un lancement récurrent de grande ampleur, consultez la page des tarifs : les promotions d’OpenAI changent.

Exécutez le même skill avec le modèle immédiatement moins coûteux et comparez le résultat à la référence. Si la qualité se maintient, essayez le modèle encore moins coûteux suivant. Si elle baisse, revenez au précédent. Les modèles ont aussi différents niveaux d’effort : ceux d’Astra vont de low à max, et ceux de la famille 5.6 vont de none à max. Testez également ces niveaux avec la même référence : choisissez d’abord le modèle, puis le niveau d’effort.

L’utilisation régulière d’un skill entraîne des coûts récurrents. Le prix d’entrée d’Astra est 50 fois celui de Luna ; utiliser différents modèles pour le même skill récurrent peut donc entraîner des écarts de coûts sensibles. Pour un skill qui analyse des captures d’écran et des documents, un modèle plus faible peut coûter davantage à cause du travail à refaire.

Erreurs courantes lors de la création et de l’utilisation d’un skill#

• Un skill « pour tout faire ». Un processus, un skill : c’est aussi la recommandation d’OpenAI. Il est difficile de décrire précisément un skill universel de dix pages, et Codex sélectionne un skill en fonction de sa description.
• Une description vague. « Aide pour les rapports » ne précise pas le type de rapports auquel le skill est destiné. Indiquez la tâche et les formulations habituelles au début de la description.
• Des instructions sans résultat défini. Si vous ne précisez pas ce qui doit être produit ni où le placer, les résultats risquent de varier d’une exécution à l’autre.
• Aucune vérification. Sans étape finale assortie de critères, le résultat risque d’être un brouillon inachevé que vous devrez examiner entièrement vous-même.
• Le modèle le plus puissant par défaut. Vérifiez d’abord si un modèle moins coûteux peut accomplir la tâche : exécutez le même skill et comparez le résultat à la référence. Ne changez que si la qualité se maintient.
• Les mêmes noms dans différents dossiers. Codex ne fusionne pas les skills qui portent le même nom, ce qui complique le choix du bon skill.

Bien démarrer et transférer un skill vers Claude Code#

Si vous travaillez avec plusieurs agents, vous pouvez transférer vers Claude Code un dossier contenant uniquement des instructions textuelles et un fichier SKILL.md. Les skills y sont stockés dans .claude/skills et invoqués avec /name. Après le transfert, vérifiez le skill s’il contient des scripts, des dépendances ou agents/openai.yaml. Pour un guide de la bibliothèque de skills de Claude Code, consultez Skills Claude Code : comment créer votre propre collection ; pour une comparaison de Codex et Claude Code, consultez Codex vs Claude Code.

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