# Codex Skills: een skill maken voor terugkerende taken > De structuur van SKILL.md, laadlocaties, expliciete en automatische aanroep, resultaatcriteria en het overzetten van een skill naar Claude Code. Source: https://ailoot.ai/blog/nl/codex-skills/ Canonical: https://ailoot.ai/blog/nl/codex-skills/ Language: nl Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/) Translation: guide-084 Revision: sha256-b665f7d03d0b384a7ce2153f1f7a82f76a867e37788b30b814d26fa7efbddd5d Als je Codex vijf keer per week hetzelfde uitlegt — hoe je een rapport opmaakt, e-mails sorteert of teksten in jouw stijl voorbereidt — kun je die instructies één keer opschrijven in een skill. Daarna kan de agent de skill vinden aan de hand van de beschrijving wanneer die bij de taak past, of kun je de skill expliciet aanroepen. Een skill is een gewone map met een tekstbestand met de naam `SKILL.md`; voor een eenvoudig gebruiksscenario is geen programmeerwerk nodig. Hieronder bespreken we hoe een skill is opgebouwd, waar Codex ernaar zoekt, hoe je er stap voor stap een maakt en hoe je op basis van de kosten een model kiest. De opdrachten en prijzen zijn gebaseerd op de officiële documentatie van OpenAI, zoals die op 20 september 2026 beschikbaar was. De installatie van Codex behandelen we hier niet opnieuw; die staat in de handleiding [Codex van OpenAI: wat het is en hoe je het installeert en uitvoert](https://ailoot.ai/blog/nl/openai-codex-install/). [Praktische informatie over het gebruik van Ailoot vind je in de documentatie](https://ailoot.ai/docs/). ## Wat is een skill in Codex?
Belangrijkste inzicht Een Codex-skill is een map met een bestand `SKILL.md` dat een proces beschrijft: wat je moet doen, waarop je je moet baseren en hoe een goed resultaat eruitziet. In eerste instantie houdt Codex alleen de namen en beschrijvingen van skills in de context bij. De volledige instructies worden geladen zodra Codex besluit een skill te gebruiken.
Dit formaat heet Agent Skills. Het is een open standaard die oorspronkelijk door Anthropic is ontwikkeld en gepubliceerd op agentskills.io. Verschillende agents ondersteunen de standaard, waaronder Codex, Claude Code en andere compatibele clients. Een eenvoudige skill die alleen uit tekstopdrachten bestaat, kun je naar een andere client overzetten door de map te kopiëren. Bevat de skill scripts, afhankelijkheden of een bestand `agents/openai.yaml`, controleer de skill dan na het overzetten: sommige instellingen zijn specifiek voor een bepaalde client. Deze manier van laden heet progressieve openbaarmaking. De agent gebruikt de naam en beschrijving van een skill om te bepalen wanneer die relevant is. Als een taak overeenkomt met de beschrijving, leest de agent de volledige `SKILL.md` en volgt die de instructies. Zo kun je tientallen skills in Codex bewaren zonder alle instructies in de context te laden: de eerste lijst neemt niet meer dan 2% van het contextvenster in beslag (of 8.000 tekens als de venstergrootte onbekend is). Als er veel skills zijn, kort Codex eerst de beschrijvingen in. Bij een heel grote verzameling kan Codex sommige skills uit de lijst weglaten en je daarvan op de hoogte stellen. Je kunt een skill gemakkelijk verwarren met `AGENTS.md`. Codex leest dit bestand tijdens elke projectsessie. Het bevat vaste regels: de technische stack, conventies en codeerstijl. Een skill wordt op verzoek geladen wanneer een taak erbij past. Zet vaste regels dus in `AGENTS.md` en een terugkerend proces met stappen in een skill. Hermes Agent-skills werken op vergelijkbare wijze, maar worden in andere mappen opgeslagen en op een andere manier geïnstalleerd. Ze worden behandeld in een aparte handleiding: [Hermes Agent Skills: installatie en aanmaak](https://ailoot.ai/blog/nl/hermes-agent-skills/). Dit artikel gaat alleen over Codex. ## Waaruit bestaat een skill?
Belangrijkste inzicht Een skill bestaat minimaal uit één bestand `SKILL.md` met twee verplichte velden: `name` en `description`. Je kunt optioneel de mappen `scripts/`, `references/` en `assets/` toevoegen, evenals een bestand `agents/openai.yaml` met instellingen.
Een skillmap heeft deze structuur: ``` my-skill/ SKILL.md - verplicht: metadata en instructies scripts/ - optioneel: uitvoerbare code references/ - optioneel: documenten die zo nodig worden geladen assets/ - optioneel: sjablonen en hulpmiddelen agents/ openai.yaml - optioneel: weergave en afhankelijkheden ``` Het bestand `SKILL.md` begint zelf met een metadatablok tussen drie streepjes, gevolgd door de instructietekst in Markdown: ```markdown --- name: weekly-sales-report description: Stel een wekelijks verkooprapport samen op basis van een CSV-export. Gebruik dit wanneer om een wekelijks verkooprapport of een overzicht per manager wordt gevraagd. --- 1. Lees het exportbestand op het pad dat de gebruiker heeft opgegeven. 2. Groepeer de rijen per manager en bereken het totaal en het aantal deals. 3. Vergelijk met de vorige week als het bestand van de vorige week in de buurt staat. Als het er niet staat, vermeld dat dan rechtstreeks in het rapport. 4. Sla het resultaat op in report.md: een tabel per manager, het totaal en maximaal drie belangrijke veranderingen met cijfers, voor zover de gegevens dat toelaten. ``` Drie regels uit de officiële aanbevelingen van OpenAI: - Eén skill, één taak. Kies in plaats van “Doe al mijn marketing” een specifieke taak, zoals “stel een verkooprapport samen op basis van deze export”. Splits een groter proces op in afzonderlijke skills die je achtereenvolgens kunt aanroepen. - Beschrijf de stappen rechtstreeks en geef expliciet aan wat de invoer en uitvoer zijn: wat je moet gebruiken, wat je moet doen en waar je het resultaat moet neerzetten. - Begin met tekstopdrachten. Gebruik scripts in `scripts/` wanneer een stap elke keer precies hetzelfde moet worden uitgevoerd, bijvoorbeeld om een bestand om te zetten of een extern systeem aan te roepen. Codex kiest een skill voor een taak op basis van het veld `description`. Begin de beschrijving daarom met de taak en de woorden die je gewoonlijk gebruikt om die te omschrijven. ## Waar zoekt Codex naar skills?
Belangrijkste inzicht Codex zoekt op vier niveaus naar skills: in de map `.agents/skills` van het project (waarbij de huidige map en elke bovenliggende map tot aan de hoofdmap van de repository worden gecontroleerd), in de persoonlijke map `$HOME/.agents/skills`, in de systeemmap `/etc/codex/skills` en tussen de ingebouwde skills van OpenAI.
| Niveau | Pad | Doel | |----|----|----| | Project | `.agents/skills` in de huidige map en de bovenliggende mappen tot aan de hoofdmap van de repository | Skills voor een specifiek project, die je samen met de code in git kunt opslaan | | Gebruiker | `$HOME/.agents/skills` | Je persoonlijke skills, beschikbaar in alle projecten op de machine | | Systeem | `/etc/codex/skills` | Skills die worden gedeeld door alle gebruikers van de machine of container | | Ingebouwd | Meegeleverd met Codex | Basisvaardigheden van OpenAI, zoals de skill-creator | Het is handig om projectskills samen met de code in git op te slaan, zodat het hele team dezelfde verzameling gebruikt. Persoonlijke skills zijn geschikt voor je eigen processen, zoals je schrijfstijl voor e-mails. Als twee skills op verschillende niveaus dezelfde naam hebben, voegt Codex ze niet samen: ze worden allebei in de lijst getoond, waardoor kiezen lastiger wordt. Gebruik unieke namen. Ter vergelijking: Claude Code-skills worden opgeslagen in `.claude/skills`, elk met een eigen `SKILL.md`, en volgen dezelfde open standaard. Je kunt een eenvoudige skill daarheen overzetten door de map te kopiëren. Voer de skill daarna uit en controleer of die wordt aangeroepen. Zie voor een vergelijking van Claude Code-uitbreidingen [Skills, Subagents, MCP of Plugins](https://ailoot.ai/blog/nl/skills-subagents-mcp-plugins-claude-code/). ## Hoe bepaalt Codex welke skill wordt aangeroepen?
Belangrijkste inzicht Je kunt een skill expliciet aanroepen: typ in de Codex CLI of IDE-extensie `$skill-name` in je verzoek, of selecteer de skill via `/skills`. Bij impliciete aanroep kiest Codex automatisch een skill als je taak bij de beschrijving past. De skill moet beschikbaar zijn en automatische aanroep moet zijn toegestaan.
Expliciet aanroepen is in het begin betrouwbaarder: typ in de Codex CLI `$weekly-sales-report` om dat specifieke proces te selecteren. Impliciet aanroepen is handiger voor dagelijks werk. Test een skill nadat je die hebt geschreven met gewone formuleringen: vraag Codex om de taak in je eigen woorden uit te voeren, zonder `$`, en kijk of de skill wordt geselecteerd. Gebeurt dat niet, controleer dan eerst of Codex de skill kan zien in `/skills`, of de skill in een van de laadlocaties staat en of de skill zelf of de automatische aanroep ervan niet is uitgeschakeld. Is de skill beschikbaar en zijn de instellingen correct, verfijn dan de `description`: benoem de taak en de gebruikelijke formuleringen van het verzoek. Je kunt ook instellen dat een skill alleen via een expliciete opdracht beschikbaar is: de parameter `allow_implicit_invocation: false` in `agents/openai.yaml` schakelt automatische aanroep uit, terwijl `$name` blijft werken. Je kunt een skill volledig uitschakelen zonder die te verwijderen via `~/.codex/config.toml`: ```toml [[skills.config]] path = "/full/path/to/the/skill/SKILL.md" enabled = false ``` Start Codex opnieuw nadat je `config.toml` hebt bewerkt. Codex detecteert wijzigingen in skillmappen automatisch, maar start Codex opnieuw als een nieuwe skill niet verschijnt. ## Zo maak je stap voor stap je eigen skill
Belangrijkste inzicht Kies één terugkerende taak, maak een skill met de ingebouwde assistent `$skill-creator` of handmatig, schrijf instructies met een duidelijk omschreven resultaat, test de aanroep met gewone bewoordingen en verfijn de skill na elke uitvoering.
1. ### Kies één taak Kies een proces dat je regelmatig herhaalt en dat een duidelijk resultaat oplevert: een rapport, tabel, brief of analyse. Heb je zo’n resultaat nog nooit gekregen, voer de taak dan eerst handmatig uit met een agent. Gebruik het resultaat als maatstaf voor de instructies. 2. ### Maak een skill Typ `$skill-creator` in een Codex-sessie om een skill te maken met de ingebouwde assistent. Die vraagt wat de skill doet, wanneer die moet worden aangeroepen en of er scripts nodig zijn, en stelt vervolgens de basis voor je samen. Wil je een skill handmatig maken, maak dan in het project een map `.agents/skills` met daarin een submap voor de skill, bijvoorbeeld `.agents/skills/weekly-sales-report`, en plaats daarin een bestand `SKILL.md` op basis van het bovenstaande voorbeeld. 3. ### Schrijf de instructies Schrijf de stappen als een genummerde lijst met expliciete invoer en uitvoer. Vereist het proces precisie (gegevens overzetten, namen wijzigen, berekenen), beschrijf dan elke stap in detail. Geef bij creatieve taken (teksten schrijven, argumenten kiezen) de grenzen en criteria voor een goed resultaat aan, maar laat het model ruimte om te werken. 4. ### Test de aanroep Vraag Codex om de taak in je eigen woorden uit te voeren, zonder de naam van de skill te noemen. Selecteert Codex de juiste skill, dan werkte de beschrijving voor die formulering. Test daarna de expliciete aanroep met `$name`. Wordt de skill niet aangeroepen, controleer dan de map, of de skill in `/skills` verschijnt en de hierboven beschreven uitschakelinstellingen. Start Codex opnieuw als een nieuwe skill niet in de lijst verschijnt. Werkt de expliciete aanroep en is automatische aanroep toegestaan, maar reageert Codex niet op een verzoek in je eigen woorden, verfijn dan het begin van de `description`: zet de taak voorop, gevolgd door gebruikelijke manieren om het verzoek te formuleren. Test opnieuw. 5. ### Verfijn na gebruik Bekijk na elke uitvoering het resultaat en vertel de agent wat er in de skill moet veranderen: “Voeg de volgende keer een kolom toe aan de overzichtstabel met het aandeel.” Verfijn een skill voor creatief werk op basis van feedback als de eerste versie niet het gewenste resultaat oplevert. Kant-en-klare skills van OpenAI en de community installeer je met `$skill-installer` en de naam van de skill. Als je je eigen skills met anderen wilt delen, verspreid ze dan als plugins — dat is een aparte verpakkingsmethode die je voor persoonlijk gebruik niet nodig hebt. ## Hoe controleer je het resultaat van een agent?
Belangrijkste inzicht Zet acceptatiecriteria rechtstreeks in de skill: wat het resultaat moet bevatten en hoe de agent het werk moet controleren voordat die het oplevert. Dit garandeert geen juistheid; je moet het resultaat nog steeds zelf controleren.
Controles kunnen objectief of subjectief zijn. Objectieve controles zijn meetbaar: “het rapport bevat alle 12 managers uit de export” of “de som in de tabel komt overeen met het CSV-totaal”. Leg deze vast als harde eisen. Subjectieve controles gaan over kwaliteit: “de tekst leest alsof ik hem zelf heb geschreven” of “de conclusies zijn beknopt”. Ook die kun je formaliseren: voeg een voorbeeld van een goede passage toe aan de skill en vraag de agent om het resultaat ermee te vergelijken. Een nuttige techniek is een beoordelingscyclus: nadat de agent het resultaat heeft voorbereid, loopt die een lijst criteria langs, herstelt die gevonden problemen en laat het resultaat pas daarna aan je zien. Anthropic gebruikt een vergelijkbaar patroon, evaluator-optimizer: één agent voert het werk uit, een afzonderlijke evaluator beoordeelt het en geeft feedback, en het proces wordt herhaald totdat het resultaat is goedgekeurd. Binnen één skill is dit meestal een vereenvoudigde versie: een laatste zelfcontrole aan de hand van een lijst. Houd rekening met de beperking: die is minder sterk dan een onafhankelijke evaluator, omdat de agent die het werk uitvoert zijn eigen fout mogelijk niet opmerkt. Voorbeeld van een controleblok voor ons rapport: ```markdown ## Controleer vóór het indienen - Elke manager uit de export staat in de tabel; niemand is overgeslagen. - Het totaal komt tot op de laatste cent overeen met de som in de CSV. - Elke belangrijke verandering wordt onderbouwd met een cijfer; als er geen vergelijkingsgegevens zijn, staat dat rechtstreeks in het rapport. - Het bestand is opgeslagen als report.md en het pad is met de gebruiker gedeeld. ``` ## Welk model kies je voor een skill?
Belangrijkste inzicht Begin met het model waarop de skill werkte en probeer daarna goedkopere modellen: blijft de kwaliteit gelijk, gebruik dan het goedkopere model. De API-tarieven en suggesties voor de eerste uitvoeringen staan hieronder, zoals bekend op 20 september 2026.
| Model | Invoer, $/miljoen tokens | Uitvoer, $/miljoen tokens | Waarmee je het eerst kunt testen | |----|----|----|----| | GPT-6 Astra | 10 | 50 | Skills voor uitgebreid redeneren, afbeeldingen en browsergebruik | | GPT-5.6 Sol | 4 | 20 | Tekstskills van gemiddelde complexiteit | | GPT-5.6 Terra | 2.50 | 15 | Eenvoudige processen met een duidelijk resultaat | | GPT-5.6 Luna | 0.20 | 1.20 | Mechanische taken: opnieuw formatteren, berekenen, een lijst samenstellen | De kolom helemaal rechts bevat suggesties voor taken waarmee je een eerste controle kunt uitvoeren. Het is geen rangschikking of vergelijkingsresultaat: je kunt pas vaststellen welk model geschikt is voor je skill nadat je het hebt uitgevoerd en het resultaat met de maatstaf hebt vergeleken. De prijzen in de tabel zijn API-tarieven van de modelpagina’s zoals die op 20 september 2026 golden, geen prijzen van ChatGPT-abonnementen. Bij gebruik van een abonnement valt het verbruik binnen de bijbehorende limieten. Op die datum gold voor Sol een actietarief van $4/$20 tot ten minste 21 november 2026; de standaardprijs is $5/$30. Controleer vóór een grote terugkerende uitvoering de prijspagina: promoties van OpenAI veranderen. Voer dezelfde skill uit met het eerstvolgende goedkopere model en vergelijk het resultaat met de maatstaf. Blijft de kwaliteit gelijk, probeer dan het volgende, nog goedkopere model. Daalt de kwaliteit, ga dan terug naar het vorige model. Modellen hebben ook inspanningsniveaus: voor Astra lopen die van low tot max en voor de 5.6-familie van none tot max. Test die ook aan de hand van dezelfde maatstaf: kies eerst het model en daarna het inspanningsniveau. Regelmatig een skill uitvoeren brengt terugkerende kosten met zich mee. De invoerprijs van Astra is 50 keer zo hoog als die van Luna, dus verschillende modellen gebruiken voor dezelfde terugkerende skill kan tot merkbare kostenverschillen leiden. Voor een skill die screenshots en documenten analyseert, kan een zwakker model duurder uitvallen door extra werk achteraf. ## Veelgemaakte fouten bij het maken en gebruiken van een skill - Een skill “voor alles”. Eén proces, één skill — dat is ook de aanbeveling van OpenAI. Een universele skill van tien pagina’s is moeilijk precies te beschrijven en Codex kiest een skill voor een taak op basis van de beschrijving. - Een vage beschrijving. “Helpt met rapporten” maakt niet duidelijk voor welk soort rapporten de skill bedoeld is. Zet de taak en gebruikelijke formuleringen van het verzoek vooraan in `description`. - Instructies zonder omschreven resultaat. Als je niet aangeeft wat er moet worden gemaakt en waar het moet worden opgeslagen, kan het resultaat per uitvoering verschillen. - Helemaal geen controles. Zonder een laatste stap met criteria kan het resultaat een onaf concept zijn dat je zelf volledig moet nakijken. - Standaard het meest krachtige model gebruiken. Controleer eerst of een goedkoper model de taak aankan: voer dezelfde skill uit en vergelijk het resultaat met de maatstaf. Stap alleen over als de kwaliteit gelijk blijft. - Dezelfde namen in verschillende mappen. Codex voegt skills met dezelfde naam niet samen, waardoor het lastiger wordt de juiste te kiezen. ## Aan de slag en een skill overzetten naar Claude Code
Belangrijkste inzicht Kies één terugkerend proces, maak een skill met `$skill-creator`, test de aanroep met je eigen formulering en voeg een laatste stap met acceptatiecriteria toe. Verfijn na een paar uitvoeringen de beschrijving en instructies op basis van de fouten die je vindt.
Werk je met meerdere agents, dan kun je een map met alleen tekstopdrachten en een bestand `SKILL.md` overzetten naar Claude Code. Skills worden daar opgeslagen in `.claude/skills` en aangeroepen met `/name`. Controleer een skill na het overzetten als die scripts, afhankelijkheden of `agents/openai.yaml` bevat. Zie voor een handleiding bij de Claude Code-skillbibliotheek [Claude Code Skills: zo bouw je je eigen verzameling](https://ailoot.ai/blog/nl/claude-code-skills-library/); voor een vergelijking van Codex en Claude Code, zie [Codex versus Claude Code](https://ailoot.ai/blog/nl/codex-vs-claude-code-choice/).
### Bronnen - [OpenAI Developers: Skills bouwen — Codex-documentatie](https://developers.openai.com/codex/skills) - [OpenAI Developers: Overzicht van Codex](https://developers.openai.com/codex/) - [OpenAI Platform: Modellen en API-tarieven](https://platform.openai.com/docs/models) - [Agent Skills: Open standaard en specificatie](https://agentskills.io) - [Anthropic Docs: Claude uitbreiden met skills](https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/skills) - [Anthropic Engineering: Effectieve agents bouwen](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) - [OpenAI Developers: Plugins bouwen](https://developers.openai.com/plugins/build/plugins)
[Open Ailoot](https://ailoot.ai/). ## Vragen en antwoorden ### Waarom werkt expliciet aanroepen wel, maar automatische skillkeuze niet? Controleer of de skill zichtbaar is in /skills en impliciet aanroepen is ingeschakeld. Klopt beide, verfijn dan de beschrijving zodat die met de taak begint en je gebruikelijke woorden bevat, en test hetzelfde gewone verzoek opnieuw. ### Wat controleer ik in de uitvoer van een skill voor verkooprapportages? Controleer of elke manager uit de invoerexport vertegenwoordigd is, het totaal met de brongegevens overeenkomt, elke gemelde verandering met cijfers is onderbouwd en het gevraagde rapportbestand is opgeslagen. Ontbreekt de vorige periode, dan moet het rapport dat aangeven. ## Ailoot · Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Ailoot bouwt op opgebouwde operationele ervaring, een groot klantenbestand, een stabiele dienst en doorlopende KPI-controle. Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. Ailoot gebruikt die operationele ervaring voor API-toegang tot AI-functies in klantproducten, agents, applicaties en automatiseringen.