# Codex Skills: kaip sukurti įgūdį pasikartojančiam procesui > SKILL.md struktūra, įkėlimo keliai, tiesioginis ir automatinis iškvietimas, rezultato kriterijai ir įgūdžio perkėlimas į Claude Code. Source: https://ailoot.ai/blog/lt/codex-skills/ Canonical: https://ailoot.ai/blog/lt/codex-skills/ Language: lt Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/) Translation: guide-084 Revision: sha256-3064ad1a42091755881a683d3b626364167fb64dc1d19b3e6346a6526f88a846 Jei penkis kartus per savaitę aiškinate Codex tą patį — kaip formatuoti ataskaitą, rūšiuoti el. laiškus ar parengti tekstą jūsų stiliumi, — šias instrukcijas galite vieną kartą užrašyti skille. Tuomet agentas galės jį rasti pagal aprašą, kai šis atitiks užduotį, arba galėsite jį iškviesti tiesiogiai. Skillas yra įprastas aplankas su tekstiniu failu `SKILL.md`; paprastam naudojimo atvejui programuoti nereikia. Toliau aptariame, kokia yra skillo struktūra, kur Codex jo ieško, kaip jį sukurti žingsnis po žingsnio ir kaip pasirinkti modelį pagal kainą. Komandos ir kainos pagrįstos oficialia OpenAI dokumentacija, galiojusia 2026 m. rugsėjo 20 d. Čia nekartojame Codex diegimo instrukcijų; jas rasite vadove [Codex by OpenAI: What It Is, How to Install and Run It](https://ailoot.ai/blog/lt/openai-codex-install/). [Praktinės informacijos apie Ailoot naudojimą rasite dokumentacijoje](https://ailoot.ai/docs/). ## Kas yra Codex skillas?
Pagrindinė mintis Codex skillas yra aplankas su failu `SKILL.md`, kuriame aprašomas procesas: ką daryti, kuo remtis ir kaip atrodo geras rezultatas. Iš pradžių Codex kontekste laiko tik skillų pavadinimus ir aprašus, o visas instrukcijas įkelia nusprendęs panaudoti skillą.
Šis formatas vadinamas Agent Skills. Tai atvirasis standartas, kurį iš pradžių sukūrė Anthropic ir paskelbė svetainėje agentskills.io. Jį palaiko įvairūs agentai, įskaitant Codex, Claude Code ir kitus suderinamus klientus. Paprastą skillą, kurį sudaro tik tekstinės instrukcijos, galima perkelti iš vieno įrankio į kitą nukopijuojant aplanką. Jei jame yra scenarijų, priklausomybių arba failas `agents/openai.yaml`, perkėlę patikrinkite skillą: kai kurie nustatymai skirti konkrečiam klientui. Šis įkėlimo būdas vadinamas progressive disclosure. Agentas pagal skillo pavadinimą ir aprašą nustato, kada jis tinkamas. Kai užduotis atitinka aprašą, agentas perskaito visą `SKILL.md` failą ir vykdo jo instrukcijas. Taip Codex galite turėti dešimtis skillų, neįkeldami visų instrukcijų į kontekstą: pradinis sąrašas užima ne daugiau kaip 2 % konteksto lango (arba 8 000 simbolių, jei lango dydis nežinomas). Jei skillų daug, Codex pirmiausia sutrumpina jų aprašus; kai jų labai daug, kai kuriuos gali praleisti sąraše ir apie tai pranešti. Skillą lengva supainioti su `AGENTS.md`. Codex šį failą skaito kiekvienos projekto sesijos metu. Jame pateikiamos nuolatinės taisyklės: technologijų rinkinys, konvencijos ir kodavimo stilius. Skillas įkeliamas pagal poreikį, kai užduotis jį atitinka. Todėl nuolatines taisykles rašykite į `AGENTS.md`, o pasikartojantį procesą su žingsniais — į skillą. Hermes Agent skillai veikia panašiai, tačiau saugomi kituose aplankuose ir diegiami kitaip. Jie aprašyti atskirame vadove: [Hermes Agent Skills: Installation and Creation](https://ailoot.ai/blog/lt/hermes-agent-skills/). Šiame straipsnyje kalbama tik apie Codex. ## Iš ko sudarytas skillas?
Pagrindinė mintis Mažiausiai skillas turi vieną `SKILL.md` failą su dviem privalomais laukais: `name` ir `description`. Pasirinktinai galima pridėti aplankus `scripts/`, `references/` ir `assets/`, taip pat nustatymų failą `agents/openai.yaml`.
Skillo aplanko struktūra: ``` 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 ``` Pats `SKILL.md` failas prasideda metaduomenų bloku, apribotu trimis brūkšneliais, po kurio pateikiamas instrukcijų tekstas Markdown formatu: ```markdown --- name: weekly-sales-report description: Parenkite savaitinę pardavimo ataskaitą iš CSV eksportuoto failo. Naudokite, kai prašoma savaitinės pardavimo ataskaitos arba suvestinės pagal vadovą. --- 1. Perskaitykite eksportuotą failą naudotojo nurodytu keliu. 2. Sugrupuokite eilutes pagal vadovą ir apskaičiuokite bendrą sumą bei sandorių skaičių. 3. Palyginkite su ankstesne savaite, jei netoliese yra ankstesnės savaitės failas. Jei jo nėra, tiesiai apie tai parašykite ataskaitoje. 4. Išsaugokite rezultatą faile report.md: lentelę pagal vadovą, bendrą sumą ir iki trijų pagrindinių pokyčių su skaičiais, tiek, kiek leidžia duomenys. ``` Trys taisyklės iš oficialių OpenAI rekomendacijų: - Vienas skillas — viena užduotis. Užuot rinkęsi „tvarkyk visą mano rinkodarą“, pasirinkite konkrečią užduotį: „parenk pardavimo ataskaitą iš šio eksporto“. Didesnį procesą suskaidykite į atskirus skillus, kuriuos galima iškviesti paeiliui. - Žingsnius rašykite tiesiai, aiškiai nurodydami įvestis ir rezultatus: ką naudoti, ką padaryti ir kur pateikti rezultatą. - Pradėkite nuo tekstinių instrukcijų. Aplanke `scripts/` naudokite scenarijus, kai žingsnį kaskart reikia atlikti visiškai vienodai, pavyzdžiui, konvertuoti failą arba iškviesti išorinę sistemą. Codex parenka užduočiai skillą pagal lauką `description`, todėl aprašo pradžioje nurodykite užduotį ir žodžius, kuriais paprastai ją apibūdinate. ## Kur Codex ieško skillų?
Pagrindinė mintis Codex skillų ieško keturiuose lygiuose: projekto aplanke `.agents/skills` (tikrina dabartinį aplanką ir visus jo tėvinius aplankus iki saugyklos šakninio aplanko), asmeniniame aplanke `$HOME/.agents/skills`, sistemos aplanke `/etc/codex/skills` ir tarp OpenAI integruotų skillų.
| Lygis | Kelias | Paskirtis | |----|----|----| | Projektas | `.agents/skills` dabartiniame aplanke ir jo tėviniuose aplankuose iki saugyklos šakninio aplanko | Konkrečiam projektui skirti skillai, kuriuos galima saugoti git kartu su kodu | | Naudotojas | `$HOME/.agents/skills` | Jūsų asmeniniai skillai, prieinami visuose šio kompiuterio projektuose | | Sistema | `/etc/codex/skills` | Skillai, bendri visiems kompiuterio arba konteinerio naudotojams | | Integruoti | Įtraukti į Codex | Pagrindiniai OpenAI skillai, pavyzdžiui, skillo kūrimo įrankis | Patogu projektinius skillus saugoti git kartu su kodu, kad visa komanda naudotų tą patį rinkinį. Asmeniniai skillai tinka jūsų procesams, pavyzdžiui, el. laiškų rašymo stiliui. Jei dviejų skirtingų lygių skillų pavadinimai sutampa, Codex jų nesujungia: sąraše rodomi abu, todėl pasirinkti sunkiau. Pasirūpinkite, kad jų pavadinimai būtų unikalūs. Palyginimui, Claude Code skillai saugomi aplanke `.claude/skills`, kiekvienas turi atskirą `SKILL.md`, ir naudoja tą patį atvirąjį standartą. Paprastą skillą galima ten perkelti nukopijavus jo aplanką, po to jį paleidus ir patikrinus, ar jis iškviečiamas. Claude Code plėtinių palyginimą rasite straipsnyje [Skills, Subagents, MCP, or Plugins](https://ailoot.ai/blog/lt/skills-subagents-mcp-plugins-claude-code/). ## Kaip Codex nusprendžia, kurį skillą iškviesti?
Pagrindinė mintis Skillą galite iškviesti tiesiogiai: Codex CLI arba IDE plėtinyje įrašykite `$skill-name` į užklausą arba pasirinkite jį per `/skills`. Iškviesdamas netiesiogiai Codex automatiškai parenka skillą, jei užduotis atitinka jo aprašą. Skillas turi būti pasiekiamas, o automatinis iškvietimas — leidžiamas.
Iš pradžių tiesioginis iškvietimas patikimesnis: Codex CLI įrašykite `$weekly-sales-report`, kad pasirinktumėte konkretų procesą. Netiesioginis iškvietimas patogesnis kasdieniam darbui. Sukūrę skillą išbandykite jį įprastais žodžiais: savo žodžiais paprašykite Codex atlikti užduotį, nenaudodami `$`, ir pažiūrėkite, ar jis pasirenka skillą. Jei ne, pirmiausia patikrinkite, ar Codex mato skillą per `/skills`, ar skillas yra viename iš įkėlimo aplankų ir ar skillas arba jo automatinis iškvietimas nėra išjungti. Jei skillas pasiekiamas, o nustatymai tinkami, patikslinkite `description`: nurodykite užduotį ir įprastas jos formulavimo formas. Jei norite, kad skillas būtų pasiekiamas tik naudojant aiškią komandą, galite tai nustatyti: parametras `allow_implicit_invocation: false` faile `agents/openai.yaml` išjungia automatinį iškvietimą, o `$name` ir toliau veikia. Skillą galima visiškai išjungti jo neištrinant — faile `~/.codex/config.toml`: ```toml [[skills.config]] path = "/full/path/to/the/skill/SKILL.md" enabled = false ``` Redagavę `config.toml`, paleiskite Codex iš naujo. Codex automatiškai aptinka skillų aplankų pakeitimus, tačiau jei naujas skillas nepasirodo, paleiskite Codex iš naujo. ## Kaip susikurti savo skillą: žingsnis po žingsnio
Pagrindinė mintis Pasirinkite vieną pasikartojančią užduotį, sukurkite skillą naudodami integruotą `$skill-creator` asistentą arba rankiniu būdu, parašykite instrukcijas su aiškiai apibrėžtu rezultatu, patikrinkite iškvietimą įprasta formuluote ir po kiekvieno paleidimo patobulinkite skillą.
1. ### Pasirinkite vieną užduotį Pasirinkite procesą, kurį reguliariai kartojate ir kurio rezultatas aiškus: ataskaitą, lentelę, laišką arba analizę. Jei tokio rezultato dar niekada negavote, pirmiausia atlikite užduotį rankiniu būdu su agentu. Gautą rezultatą naudokite kaip instrukcijų etaloną. 2. ### Sukurkite skillą Norėdami sukurti skillą naudodami integruotą asistentą, Codex sesijoje įrašykite `$skill-creator`. Asistentas paklaus, ką skillas daro, kada jį reikėtų iškviesti ir ar reikia scenarijų, tada parengs pagrindą. Norėdami sukurti jį rankiniu būdu, projekte sukurkite `.agents/skills` aplanką su skillo poaplankiu, pavyzdžiui, `.agents/skills/weekly-sales-report`, ir į jį įdėkite `SKILL.md` failą pagal pirmiau pateiktą pavyzdį. 3. ### Parašykite instrukcijas Žingsnius surašykite numeruotu sąrašu ir aiškiai nurodykite įvestį bei rezultatą. Jei procesui reikia tikslumo (duomenų perkėlimo, pervadinimo, skaičiavimo), išsamiai aprašykite kiekvieną žingsnį. Kūrybinėms užduotims (teksto rašymui, argumentų pasirinkimui) nustatykite ribas ir gero rezultato kriterijus, bet palikite modeliui erdvės dirbti. 4. ### Patikrinkite iškvietimą Savo žodžiais, nenurodydami skillo pavadinimo, paprašykite Codex atlikti užduotį. Jei jis parenka tinkamą skillą, vadinasi, aprašas tinka tokiai formuluotei. Tada patikrinkite tiesioginį iškvietimą naudodami `$name`. Jei skillas neiškviečiamas, patikrinkite aplanką, ar jis rodomas per `/skills`, ir pirmiau aprašytus išjungimo nustatymus. Jei naujas skillas sąraše nepasirodo, paleiskite Codex iš naujo. Jei tiesioginis iškvietimas veikia ir automatinis iškvietimas leidžiamas, tačiau Codex nereaguoja į jūsų žodžiais suformuluotą užklausą, patikslinkite lauko `description` pradžią: pirmiausia nurodykite užduotį, po to įprastus būdus jai suformuluoti. Išbandykite dar kartą. 5. ### Patobulinkite po paleidimų Po kiekvieno paleidimo peržiūrėkite rezultatą ir pasakykite agentui, ką pakeisti skille: „Kitą kartą į suvestinę lentelę įtrauk stulpelį, rodantį dalį.“ Kūrybiniam darbui skirtą skillą tobulinkite pagal atsiliepimus, jei pirmoji versija nepateikia jums reikalingo rezultato. Paruošti OpenAI ir bendruomenės skillai įdiegiami naudojant `$skill-installer` ir skillo pavadinimą. Jei norite dalytis savo skillais su kitais, platinkite juos kaip plugins — tai atskiras pakavimo būdas, kurio asmeniniam naudojimui nereikia. ## Kaip patikrinti agento rezultatą
Pagrindinė mintis Priėmimo kriterijus įrašykite tiesiai į skillą: ką turi apimti rezultatas ir kaip agentas turi patikrinti savo darbą prieš jį pateikdamas. Tai negarantuoja teisingumo — rezultatą vis tiek turite patikrinti patys.
Patikros gali būti objektyvios arba subjektyvios. Objektyvios patikros yra išmatuojamos: „ataskaitoje yra visi 12 eksporto vadovų“ arba „lentelės suma sutampa su CSV bendra suma“. Įrašykite jas kaip griežtus reikalavimus. Subjektyvios patikros susijusios su kokybe: „tekstas skamba taip, lyg būčiau jį parašęs“ arba „išvados trumpos“. Galite jas irgi formalizuoti: į skillą įtraukite gero teksto pavyzdį ir paprašykite agento palyginti savo rezultatą su juo. Naudinga technika — peržiūros ciklas: parengęs rezultatą agentas peržiūri kriterijų sąrašą, ištaiso tai, ką aptinka, ir tik tada jį jums pateikia. Anthropic taiko panašų modelį, vadinamą evaluator-optimizer: vienas agentas atlieka darbą, atskiras vertintojas jį peržiūri ir pateikia pastabų, o procesas kartojamas, kol rezultatas priimamas. Viename skille tai paprastai būna supaprastinta versija — galutinė savikontrolė pagal sąrašą. Turėkite omenyje jos ribotumą: ji silpnesnė už nepriklausomą vertinimą, nes darbą atlikęs agentas gali nepastebėti savo klaidos. Ataskaitos patikros bloko pavyzdys: ```markdown ## Prieš pateikdami patikrinkite - Lentelėje pateiktas kiekvienas vadovas iš eksporto; nė vienas nepraleistas. - Bendra suma sutampa su CSV sumos rezultatu iki paskutinio cento. - Kiekvieną pagrindinį pokytį pagrindžia skaičius; jei palyginimo duomenų nėra, ataskaitoje tai aiškiai nurodyta. - Failas išsaugotas faile report.md, o jo kelias perduotas naudotojui. ``` ## Kokį modelį pasirinkti skillo užduotims?
Pagrindinė mintis Pradėkite nuo modelio, kuriame skillas veikė, tada išbandykite pigesnius modelius: jei kokybė išlieka, pasirinkite pigesnį. Toliau pateikiamos API kainos ir modeliai, nuo kurių verta pradėti — 2026 m. rugsėjo 20 d. duomenimis.
| Modelis | Įvestis, $/milijonui žetonų | Išvestis, $/milijonui žetonų | Kam pirmiausia išbandyti | |----|----|----|----| | GPT-6 Astra | 10 | 50 | Skillai, kuriems reikia išplėstinio samprotavimo, darbo su vaizdais ir naršykle | | GPT-5.6 Sol | 4 | 20 | Vidutinio sudėtingumo tekstiniai skillai | | GPT-5.6 Terra | 2.50 | 15 | Paprasti procesai su aiškiu rezultatu | | GPT-5.6 Luna | 0.20 | 1.20 | Mechaninės užduotys: performatavimas, skaičiavimas, sąrašo sudarymas | Dešiniajame stulpelyje siūlomos užduotys pradiniams bandymams. Tai nėra reitingas ar palyginimo rezultatas: tinkamą modelį savo skillui galite nustatyti tik jį paleidę ir palyginę rezultatą su etalonu. Lentelėje pateiktos modelių puslapiuose nurodytos API kainos 2026 m. rugsėjo 20 d.; tai ne ChatGPT prenumeratos kainos. Naudojant prenumeratą, užklausos įskaičiuojamos į jos limitus. Tą dieną Sol taikoma $4/$20 reklaminė kaina mažiausiai iki 2026 m. lapkričio 21 d.; įprasta kaina yra $5/$30. Prieš didelį pasikartojantį paleidimą patikrinkite kainų puslapį: OpenAI akcijos keičiasi. Paleiskite tą patį skillą su kitu pigesniu modeliu ir palyginkite rezultatą su etalonu. Jei kokybė išlieka, išbandykite kitą, dar pigesnį modelį. Jei kokybė suprastėja, grįžkite prie ankstesnio. Modeliai turi ir pastangų lygius: Astra lygiai svyruoja nuo low iki max, o 5.6 šeimos — nuo none iki max. Išbandykite juos irgi pagal tą patį etaloną: pirmiausia pasirinkite modelį, tada pastangų lygį. Reguliariai naudojant skillą, patiriama pasikartojančių išlaidų. Astra įvesties kaina yra 50 kartų didesnė nei Luna, todėl skirtingų modelių naudojimas tam pačiam pasikartojančiam skillui gali lemti pastebimai skirtingas išlaidas. Silpnesnis modelis gali kainuoti daugiau, jei skillas analizuoja ekrano kopijas ir dokumentus, nes gali prireikti perdaryti darbą. ## Dažnos klaidos kuriant ir naudojant skillą - Skillas „viskam“. Vienas procesas — vienas skillas; tai rekomenduoja ir OpenAI. Tiksliai aprašyti universalų dešimties puslapių skillą sunku, o Codex parenka skillą pagal jo aprašą. - Neaiškus aprašas. „Padeda rengti ataskaitas“ nepaaiškina, kokioms ataskaitoms skirtas skillas. Lauko `description` pradžioje nurodykite užduotį ir įprastus jos formulavimo būdus. - Instrukcijos be apibrėžto rezultato. Jei nenurodysite, ką reikia parengti ir kur jį pateikti, rezultatai gali skirtis kiekvieną kartą paleidus. - Jokių patikrų. Be galutinio žingsnio su kriterijais galite gauti nebaigtą juodraštį, kurį turėsite visą peržiūrėti patys. - Pagal numatytuosius nustatymus pasirinktas pajėgiausias modelis. Pirmiausia patikrinkite, ar užduotį gali atlikti pigesnis modelis: paleiskite tą patį skillą ir palyginkite rezultatą su etalonu. Keiskite modelį tik jei kokybė išlieka. - Tie patys pavadinimai skirtinguose aplankuose. Codex nejungia vienodai pavadintų skillų, todėl sunkiau pasirinkti tinkamą. ## Kaip pradėti ir perkelti skillą į Claude Code
Pagrindinė mintis Pasirinkite vieną pasikartojantį procesą, sukurkite skillą naudodami `$skill-creator`, patikrinkite jo iškvietimą savo žodžiais ir pridėkite galutinį priėmimo kriterijų žingsnį. Po kelių paleidimų patikslinkite aprašą ir instrukcijas pagal rastas klaidas.
Jei dirbate su keliais agentais, į Claude Code galite perkelti aplanką, kuriame yra tik tekstinės instrukcijos ir failas `SKILL.md`. Ten skillai saugomi aplanke `.claude/skills` ir iškviečiami naudojant `/name`. Perkėlę patikrinkite skillą, jei jame yra scenarijų, priklausomybių arba `agents/openai.yaml`. Claude Code skillų bibliotekos vadovą rasite straipsnyje [Claude Code Skills: How to Build Your Own Set](https://ailoot.ai/blog/lt/claude-code-skills-library/), o Codex ir Claude Code palyginimą — [Codex vs Claude Code](https://ailoot.ai/blog/lt/codex-vs-claude-code-choice/).
### Šaltiniai - [OpenAI Developers: Build skills—Codex documentation](https://developers.openai.com/codex/skills) - [OpenAI Developers: Codex overview](https://developers.openai.com/codex/) - [OpenAI Platform: Models and API rates](https://platform.openai.com/docs/models) - [Agent Skills: Open standard and specification](https://agentskills.io) - [Anthropic Docs: Extend Claude with skills](https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/skills) - [Anthropic Engineering: Building effective agents](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) - [OpenAI Developers: Build plugins](https://developers.openai.com/plugins/build/plugins)
[Atidarykite Ailoot](https://ailoot.ai/). ## Klausimai ir atsakymai ### Kodėl aiškus įgūdžio iškvietimas veikia, o automatinis pasirinkimas — ne? Patikrinkite, ar įgūdis matomas per /skills ir įjungtas numanomas iškvietimas. Jei abu nustatymai tinkami, patikslinkite aprašą: pradėkite nuo užduoties ir įtraukite įprastai vartojamus žodžius, tada dar kartą išbandykite tą pačią įprastą užklausą. ### Ką patikrinti pardavimų ataskaitos įgūdžio rezultate? Patikrinkite, ar atstovaujamas kiekvienas pradinio eksporto vadybininkas, bendra suma sutampa su šaltiniu, kiekvieną teigiamą pokytį pagrindžia skaičiai ir prašytas ataskaitos failas išsaugotas. Jei ankstesnio laikotarpio nėra, ataskaita turi tai pasakyti. ## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole. Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.