Codex Skills 上线一个月GitHub 上已经找不到“纯人工”项目了一条来自热榜选题工作流的短评长文。如果你是纯代码洁癖患者建议先深呼吸。00昨晚刷 GitHub发现一件很微妙的事我关注的 30 个开源项目里有 19 个最近一个月的 commit 记录里出现了codex、agents/skills或.codex的字样。不是广告不是营销是真的有人在用 AI Agent 写代码、修 bug、发 PR。更微妙的是我点进一个我三年前 star 过的个人工具库发现最新 release 的更新说明里写着“本次重构由 Codex Superpowers Skill 辅助完成人工主要负责 review。”我盯着屏幕愣了三秒。不是吧连“个人 side project”都开始不写“纯手工”了01先别急着骂我标题党。这里的“纯人工”不是指人类完全消失而是指一种旧观念的崩塌以前我们认为一个“好项目”应该是一个人或一群人一行行手写的。现在越来越多的 repo 开始承认代码是人类和 Agent 共同产出的。Codex Skills 上线到现在大概一个多月GitHub 上发生了什么openai/skills仓库从 2 月的约 9000 star涨到了现在的约 22000 starAddy Osmani 的agent-skills项目2 个月冲到25000 star一个叫andrej-karpathy-skills的社区项目拿到了144k star连 Cursor、Goose、Amp、OpenCode 都在兼容 OpenAI 的 Skill 标准。换句话说Codex Skills 不只是 OpenAI 的一家工具它正在变成 AI 编程的通用“插件协议”。02那么Codex Skills 到底是什么用最简单的话说Skill 就是一个文件夹里面放着一个叫SKILL.md的说明书外加一些脚本、参考资料、示例。Codex 看到它之后就知道“这件事该怎么干”。比如gh-address-comments这个 Skill教 Codex 怎么处理 GitHub PR 里的 review 评论security-threat-model这个 Skill让 Codex 在写代码前先帮你做一遍安全威胁建模figma-implement-design这个 Skill直接读 Figma 设计稿然后生成前端代码。最骚的是skill-creator它本身就是一个 Skill用途是帮你生成新的 Skill。套娃了属于是。03三种 Skill三种“AI 打工姿势”OpenAI 把 Skill 分成三级类型什么意思例子SystemCodex 自带开箱即用skill-creator、skill-installer、imagegenCurated官方审核过按名字安装gh-fix-ci、figma-implement-designExperimental社区贡献自己导入各种野生 Skill安装方式也很简单$skill-installer gh-address-comments重启 Codex它就认识了。更厉害的是作用域你可以把 Skill 装在自己电脑上用户级、放在项目里提交到 Git仓库级、或者让公司 IT 统一配置系统级。这意味着一个团队的工程规范可以被封装成 Skill然后让 AI 自动执行。以前我们说“写代码要符合公司规范”现在可以说“Codex用我们团队的frontend-skill把这个需求实现了。”04网友的真实反应从嘴硬到真香一个月前我朋友圈的程序员分成了两派A 派AI 写代码我不信。“Copilot 也就是补个行真写业务逻辑还得人来。”B 派先让它写我来 review。“你让它写 80%你改 20%效率直接翻三倍。”一个月后A 派开始沉默了。不是因为他们被说服了而是因为他们发现自己维护的项目进度已经赶不上那些用 Agent 的同事了。我看到一个掘金网友的评论特别真实“以前我花一下午写个 CRUD 接口现在 10 分钟让 Codex 生成我花 20 分钟改边界条件和异常处理。高下立判。”还有一个 V2EX 老哥更扎心“不是 AI 取代程序员是会用 AI 的程序员取代不会用 AI 的程序员。”05GitHub 上正在发生的三个新趋势趋势 1README 里开始写 “AI-assisted”以前项目 README 会写“Built with ❤️ and coffee.”现在开始出现“Built with Codex, Cursor, and a lot of human review.”不是炫耀是诚实。也是一种免责声明。趋势 2.agents/skills 文件夹进入项目结构越来越多的 repo 根目录下多了一个.agents/skills/文件夹。里面存着这个项目的私有 Skill怎么跑测试、怎么部署、怎么写 commit message、怎么做代码审查。这相当于把“项目知识”从人脑里抽出来变成了 AI 能读能执行的说明书。趋势 3PR 评论从“这里写错了”变成“你让 Codex 用 skill-creator 写一个”我看到一个挺有代表性的 GitHub PR 对话Reviewer这个逻辑重复了 3 次建议抽象一下。Author好我让 Codex 用refactor-skill处理。10 分钟后Author 推送了新 commit。流程变了。人类负责判断“做什么”Agent 负责判断“怎么做”。06但这不是“程序员末日”先别慌。Agent 确实能写代码但它现在最擅长的仍然是重复性任务有明确规范的修改已有模式的迁移跑测试、修 CI、补文档它不擅长的是判断业务价值权衡技术债和交付速度理解用户的真实需求在模糊场景里做取舍所以更准确的说法是不是 AI 在取代程序员而是“只写代码”的程序员在被边缘化。未来的核心竞争力会变成需求拆解能力能把模糊需求拆成 Agent 能执行的任务系统设计能力知道架构怎么选型模块怎么划分审查和兜底能力能判断 Agent output 是否正确、是否安全、是否可维护工具编排能力知道什么场景用哪个 Skill甚至自己写 Skill。07一个残忍的事实你有没有发现现在 GitHub 上新项目的发起速度变快了以前一个人做 side project从 0 到 MVP 可能要两个月。现在用 Codex 几个 Skill可能两周就能跑起来。这意味着想法的门槛没变但实现想法的门槛大大降低了。对独立开发者是好事对大公司也是好事。但对“只会接需求写代码”的人来说竞争会变得更残酷。08写在最后一个月后回看Codex Skills 最可怕的地方不是它能让 AI 写代码而是它让“AI 写代码”变成了一种可复用、可共享、可团队化的工程实践。Skill 把经验封装成了文件文件可以被版本控制可以被团队协作可以被 Agent 自动调用。所以回到标题GitHub 上已经找不到“纯人工”项目了吗当然不是字面意思。但越来越多的项目开始承认一个事实好的软件不再只是人类智慧的产物而是人类判断力和 AI 执行力的结合。如果你还在坚持“纯手工编码”的洁癖我不会嘲笑你。但我建议你至少试试让 Codex 写一个你平时要花 2 小时的 boring task然后看它能做到什么程度。很有可能你会发现不是 AI 太强而是人类手动做这件事本来就很浪费。一些可以尝试的 Skill如果你刚入坑推荐从这几个开始skill-creator让 Codex 帮你生成自己的 Skillgh-address-comments自动处理 PR reviewgh-fix-ci诊断并修复失败的 CIsecurity-threat-model做安全威胁建模figma-implement-design设计稿转代码superpowers给 Codex 叠加完整工程化工作流你已经开始用 Codex Skills 了吗欢迎在评论区说说你的真实体验。本文数据来自 GitHub、掘金、V2EX、InfoQ 及公开报道Skill 数量和 star 数为动态数据以实际页面为准。 Codex Skills 上线一个月，GitHub 上已经找不到“纯人工”项目了
Codex Skills 上线一个月GitHub 上已经找不到“纯人工”项目了一条来自热榜选题工作流的短评长文。如果你是纯代码洁癖患者建议先深呼吸。00昨晚刷 GitHub发现一件很微妙的事我关注的 30 个开源项目里有 19 个最近一个月的 commit 记录里出现了codex、agents/skills或.codex的字样。不是广告不是营销是真的有人在用 AI Agent 写代码、修 bug、发 PR。更微妙的是我点进一个我三年前 star 过的个人工具库发现最新 release 的更新说明里写着“本次重构由 Codex Superpowers Skill 辅助完成人工主要负责 review。”我盯着屏幕愣了三秒。不是吧连“个人 side project”都开始不写“纯手工”了01先别急着骂我标题党。这里的“纯人工”不是指人类完全消失而是指一种旧观念的崩塌以前我们认为一个“好项目”应该是一个人或一群人一行行手写的。现在越来越多的 repo 开始承认代码是人类和 Agent 共同产出的。Codex Skills 上线到现在大概一个多月GitHub 上发生了什么openai/skills仓库从 2 月的约 9000 star涨到了现在的约 22000 starAddy Osmani 的agent-skills项目2 个月冲到25000 star一个叫andrej-karpathy-skills的社区项目拿到了144k star连 Cursor、Goose、Amp、OpenCode 都在兼容 OpenAI 的 Skill 标准。换句话说Codex Skills 不只是 OpenAI 的一家工具它正在变成 AI 编程的通用“插件协议”。02那么Codex Skills 到底是什么用最简单的话说Skill 就是一个文件夹里面放着一个叫SKILL.md的说明书外加一些脚本、参考资料、示例。Codex 看到它之后就知道“这件事该怎么干”。比如gh-address-comments这个 Skill教 Codex 怎么处理 GitHub PR 里的 review 评论security-threat-model这个 Skill让 Codex 在写代码前先帮你做一遍安全威胁建模figma-implement-design这个 Skill直接读 Figma 设计稿然后生成前端代码。最骚的是skill-creator它本身就是一个 Skill用途是帮你生成新的 Skill。套娃了属于是。03三种 Skill三种“AI 打工姿势”OpenAI 把 Skill 分成三级类型什么意思例子SystemCodex 自带开箱即用skill-creator、skill-installer、imagegenCurated官方审核过按名字安装gh-fix-ci、figma-implement-designExperimental社区贡献自己导入各种野生 Skill安装方式也很简单$skill-installer gh-address-comments重启 Codex它就认识了。更厉害的是作用域你可以把 Skill 装在自己电脑上用户级、放在项目里提交到 Git仓库级、或者让公司 IT 统一配置系统级。这意味着一个团队的工程规范可以被封装成 Skill然后让 AI 自动执行。以前我们说“写代码要符合公司规范”现在可以说“Codex用我们团队的frontend-skill把这个需求实现了。”04网友的真实反应从嘴硬到真香一个月前我朋友圈的程序员分成了两派A 派AI 写代码我不信。“Copilot 也就是补个行真写业务逻辑还得人来。”B 派先让它写我来 review。“你让它写 80%你改 20%效率直接翻三倍。”一个月后A 派开始沉默了。不是因为他们被说服了而是因为他们发现自己维护的项目进度已经赶不上那些用 Agent 的同事了。我看到一个掘金网友的评论特别真实“以前我花一下午写个 CRUD 接口现在 10 分钟让 Codex 生成我花 20 分钟改边界条件和异常处理。高下立判。”还有一个 V2EX 老哥更扎心“不是 AI 取代程序员是会用 AI 的程序员取代不会用 AI 的程序员。”05GitHub 上正在发生的三个新趋势趋势 1README 里开始写 “AI-assisted”以前项目 README 会写“Built with ❤️ and coffee.”现在开始出现“Built with Codex, Cursor, and a lot of human review.”不是炫耀是诚实。也是一种免责声明。趋势 2.agents/skills 文件夹进入项目结构越来越多的 repo 根目录下多了一个.agents/skills/文件夹。里面存着这个项目的私有 Skill怎么跑测试、怎么部署、怎么写 commit message、怎么做代码审查。这相当于把“项目知识”从人脑里抽出来变成了 AI 能读能执行的说明书。趋势 3PR 评论从“这里写错了”变成“你让 Codex 用 skill-creator 写一个”我看到一个挺有代表性的 GitHub PR 对话Reviewer这个逻辑重复了 3 次建议抽象一下。Author好我让 Codex 用refactor-skill处理。10 分钟后Author 推送了新 commit。流程变了。人类负责判断“做什么”Agent 负责判断“怎么做”。06但这不是“程序员末日”先别慌。Agent 确实能写代码但它现在最擅长的仍然是重复性任务有明确规范的修改已有模式的迁移跑测试、修 CI、补文档它不擅长的是判断业务价值权衡技术债和交付速度理解用户的真实需求在模糊场景里做取舍所以更准确的说法是不是 AI 在取代程序员而是“只写代码”的程序员在被边缘化。未来的核心竞争力会变成需求拆解能力能把模糊需求拆成 Agent 能执行的任务系统设计能力知道架构怎么选型模块怎么划分审查和兜底能力能判断 Agent output 是否正确、是否安全、是否可维护工具编排能力知道什么场景用哪个 Skill甚至自己写 Skill。07一个残忍的事实你有没有发现现在 GitHub 上新项目的发起速度变快了以前一个人做 side project从 0 到 MVP 可能要两个月。现在用 Codex 几个 Skill可能两周就能跑起来。这意味着想法的门槛没变但实现想法的门槛大大降低了。对独立开发者是好事对大公司也是好事。但对“只会接需求写代码”的人来说竞争会变得更残酷。08写在最后一个月后回看Codex Skills 最可怕的地方不是它能让 AI 写代码而是它让“AI 写代码”变成了一种可复用、可共享、可团队化的工程实践。Skill 把经验封装成了文件文件可以被版本控制可以被团队协作可以被 Agent 自动调用。所以回到标题GitHub 上已经找不到“纯人工”项目了吗当然不是字面意思。但越来越多的项目开始承认一个事实好的软件不再只是人类智慧的产物而是人类判断力和 AI 执行力的结合。如果你还在坚持“纯手工编码”的洁癖我不会嘲笑你。但我建议你至少试试让 Codex 写一个你平时要花 2 小时的 boring task然后看它能做到什么程度。很有可能你会发现不是 AI 太强而是人类手动做这件事本来就很浪费。一些可以尝试的 Skill如果你刚入坑推荐从这几个开始skill-creator让 Codex 帮你生成自己的 Skillgh-address-comments自动处理 PR reviewgh-fix-ci诊断并修复失败的 CIsecurity-threat-model做安全威胁建模figma-implement-design设计稿转代码superpowers给 Codex 叠加完整工程化工作流你已经开始用 Codex Skills 了吗欢迎在评论区说说你的真实体验。本文数据来自 GitHub、掘金、V2EX、InfoQ 及公开报道Skill 数量和 star 数为动态数据以实际页面为准。