Codex Skills

一个面向开源协作的 Codex Skill 集合仓库。每个 skill 都是可复用的任务能力单元，包含触发规则、执行流程、参考资料与脚本。

Overview

• 仓库目标：沉淀高复用技能，降低重复上下文沟通成本。
• 当前规模：42 个 skills（含 .system 下的 2 个系统技能）。
• 适用对象：AI 应用开发者、自动化工程师、研究/内容团队、开源维护者。

Repository Structure

skills/
  .system/
    skill-creator/
    skill-installer/
  <skill-name>/
    SKILL.md              # 必需：触发条件与执行流程
    agents/openai.yaml    # 可选：界面与元信息
    scripts/              # 可选：可执行脚本
    references/           # 可选：按需加载资料
    assets/               # 可选：模板/素材

How To Use

1. 明确任务目标与交付物（代码、文档、报告、PR、发布等）。
2. 选择最小可覆盖的 1-3 个 skills，避免同类技能重复叠加。
3. 先读 SKILL.md 再执行；仅按需读取 references/。
4. 有 scripts/ 时优先复用脚本，减少一次性手写逻辑。
5. 完成后做验证与回顾：输出、日志、测试、风险点、下一步。

Skill Trigger Rules

• 显式触发：用户在需求中直接提到 skill 名称（例如 $openai-docs）。
• 语义触发：用户需求与 skill description 高度匹配。
• 多 skill 组合：优先「研究/输入」→「实现/产出」→「验证/交付」。

Recommended Workflow

1. 上下文准备：repo-codex-bootstrap + strategic-compact
2. 架构与实现：api-design / backend-patterns / frontend-patterns
3. 质量保障：tdd-workflow + e2e-testing + verification-loop
4. 发布协作：gh-address-comments / gh-fix-ci / yeet

Star Rating（技能优先级）

• ⭐⭐ Core：跨项目高复用、建议优先掌握（默认工作流核心）。
• ⭐ Common：高频实战技能，覆盖大部分工程与协作场景。
• 无星标：按特定任务场景使用的专业技能。

Starred Skills Quick Picks

• ⭐⭐ repo-codex-bootstrap：会话记忆与仓库上下文管理基座。
• ⭐⭐ codex-longrun-dev：长周期、多阶段任务的稳定推进框架。
• ⭐ backend-patterns, ⭐ frontend-patterns, ⭐ coding-standards, ⭐ security-review
• ⭐ api-design, ⭐ tdd-workflow, ⭐ verification-loop, ⭐ playwright
• ⭐ deep-research, ⭐ openai-docs, ⭐ article-writing
• ⭐ gh-address-comments, ⭐ gh-fix-ci

Full Skill Reference

字段说明：

• 用途：解决什么问题
• 使用时机：何时触发最有效
• 使用建议：落地时的实践建议

1) System Skills

Skill	用途	使用时机	使用建议
skill-creator	创建/更新 skill，规范化技能结构	要沉淀新能力或重构旧技能时	用真实样例反推边界，保持 SKILL.md 精简
skill-installer	安装 curated/GitHub skills 到 $CODEX_HOME/skills	新环境搭建、团队同步、迁移恢复	安装后立即做最小烟雾测试

2) Engineering & Quality

Skill	用途	使用时机	使用建议
⭐ api-design	生产级 REST API 设计	新建/重构接口，对外开放 API	先定资源与错误模型，再做分页过滤
agent-team-dev	多 agent 编码协作编排（最多 4 个 sub-agents）	任务需要架构/实现/测试/审查并行协作且要求高正确性	先写任务契约与文件 ownership，再按风险选择 Mode A/B/C
⭐ backend-patterns	Node/Express/Next.js 后端架构与优化	后端模块重构、性能瓶颈治理	与 security-review 联合，在设计阶段介入
⭐ frontend-patterns	React/Next.js 架构与性能实践	页面复杂度上升、状态管理混乱	先做状态分层与渲染边界，再做优化
⭐ coding-standards	TS/JS/React/Node 编码规范	团队风格不一致、评审成本高	绑定 lint/test 门禁，防止“规范落空”
⭐ security-review	安全审查清单（鉴权/输入/密钥/支付）	涉及敏感数据或高风险接口时	先做威胁建模，再做实现与验证
⭐ tdd-workflow	测试驱动开发流程	新功能、修复缺陷、重构高风险模块	先写失败测试，再写实现
e2e-testing	Playwright 端到端测试体系	核心用户路径需要回归保障	优先覆盖高价值路径，减少脆弱断言
⭐ verification-loop	会话级综合验证机制	多模块改动、需要可审计交付	形成“静态检查→测试→手测”闭环
eval-harness	EDD 评估框架	需要量化 agent/model 效果	先固化指标和样本，再做策略对比
⭐⭐ codex-longrun-dev	长周期自主开发协作框架	任务跨度数小时/数天	一次一个 feature，确保每轮可验证
dmux-workflows	dmux/tmux 多 agent 编排	可并行拆解的复杂任务	预先划分无重叠职责边界
⭐⭐ repo-codex-bootstrap	仓库级 codex/ 文档初始化与维护	新仓库或跨会话上下文易丢失	每会话先读 memory.md/prompt.md，每轮滚动更新
strategic-compact	关键阶段手动上下文压缩	长任务上下文接近上限时	按里程碑压缩，不按固定轮次机械压缩

3) Frontend, Design & Automation

Skill	用途	使用时机	使用建议
figma	通过 Figma MCP 拉取设计上下文与资产	有 Figma URL/节点或 MCP 连接问题	先拉 token/变量再编码，避免视觉猜测
figma-implement-design	Figma 1:1 高保真实现	明确要求“与设计稿一致”	先对齐项目设计系统与 token 映射
⭐ playwright	终端自动化真实浏览器	UI 流程复现、抓取、截图、调试	脚本化关键路径并显式等待
develop-web-game	Web 游戏迭代与验证闭环	HTML/JS 游戏小步快跑开发	每次只改一个机制并即时回归
frontend-slides	HTML 幻灯片制作或 PPT 转 Web	路演、演讲、培训课件	先定叙事节奏和视觉母版
screenshot	系统级截图能力	需要窗口/区域/全屏截图	先确认目标窗口与分辨率

4) Research, Docs & Knowledge

Skill	用途	使用时机	使用建议
⭐ deep-research	多源深度研究并提供引用	需要证据链与可追溯结论	先收敛问题，再扩展来源
market-research	市场/竞品/尽调研究	商业决策、市场进入、融资准备	结论绑定决策动作，避免信息堆砌
paper-deep-review	论文深读与结构化拆解	需要快速理解方法与实验	先看问题定义与贡献，再看实验边界
⭐ openai-docs	OpenAI 官方文档检索与引用	涉及 OpenAI API 能力或限制	优先官方来源，标注查询日期
exa-search	Exa 神经搜索（网页/代码/公司）	需要快速定位高相关资料	把检索结果做二次验证再下结论
⭐ article-writing	高质量长文写作与风格对齐	文章、教程、Newsletter、指南	先确定受众与样例文风再写作
doc	.docx 创建/编辑与排版校验	Word 文档交付且版式重要	结构化生成后做渲染复核
pdf	PDF 解析、生成与审阅	报告/论文/票据类 PDF 工作流	文本抽取与版式校验分开处理

5) GitHub, Project Ops & Delivery

Skill	用途	使用时机	使用建议
⭐ gh-address-comments	处理 PR review/issue 评论	PR 收到反馈需要逐条闭环	先分级评论，再按优先级处理
⭐ gh-fix-ci	排查并修复 GitHub Actions 失败	PR checks 失败或不稳定	先最小复现，再实施修复
yeet	一键 stage/commit/push/开 PR	用户明确要求一条龙发布	仅在显式授权下使用
linear	Linear 任务与项目流管理	需要跟踪任务状态和协作	issue 必须写清验收标准

6) Content, Media & Growth

Skill	用途	使用时机	使用建议
content-engine	多平台原生内容系统建设	从单一素材扩展内容矩阵	先定义内容支柱再多平台改写
crosspost	跨平台差异化分发	同主题需发 X/LinkedIn/Threads 等	保持核心观点一致，平台表达重写
video-editing	AI 辅助视频编辑全流程	vlog、产品短视频、批量剪辑	先锁主线叙事，再加特效
fal-ai-media	fal.ai 图像/视频/音频生成	需要快速生成 AI 媒体资产	先小样本试参，再批量生成
x-api	X/Twitter API 集成	自动发帖、检索、分析	严格处理 OAuth 与速率限制

7) Business & Fundraising

Skill	用途	使用时机	使用建议
investor-materials	融资材料创建与维护	BP/one-pager/memo/财务模型准备	所有材料共用同一数据口径
investor-outreach	投资人外联文案	冷启动、引荐、跟进、进展更新	按投资人画像做个性化首段

8) Platform Integrations

Skill	用途	使用时机	使用建议
claude-api	Anthropic Claude API 工程化集成	构建 Claude 驱动应用	先定义调用模式，再封装工具链

Skill Inventory (A-Z)

agent-team-dev, api-design, article-writing, backend-patterns, claude-api, codex-longrun-dev, coding-standards, content-engine, crosspost, deep-research, develop-web-game, dmux-workflows, doc, e2e-testing, eval-harness, exa-search, fal-ai-media, figma, figma-implement-design, frontend-patterns, frontend-slides, gh-address-comments, gh-fix-ci, investor-materials, investor-outreach, linear, market-research, openai-docs, paper-deep-review, pdf, playwright, repo-codex-bootstrap, screenshot, security-review, skill-creator, skill-installer, strategic-compact, tdd-workflow, verification-loop, video-editing, x-api, yeet.

Maintenance Guidelines

• 每个 skill 目录必须包含 SKILL.md。
• name 与目录名保持一致，description 写清触发条件。
• 脚本涉及执行权限时，保持可执行位正确。
• 外部依赖变更（API、平台策略、CLI 行为）后及时更新 skill。
• 重要改动应通过 PR 描述记录变更原因与影响范围。

Contributing

欢迎提交 Issue 和 PR 来补充新技能、修正流程或改进文档。建议在提交前确保：

1. 技能触发条件清晰且可复用。
2. SKILL.md 与脚本/参考资料一致。
3. 说明中包含边界条件与失败回退策略。