还在争论Skills是不是prompt？已经可以停下火了。
因为，刚刚得到的消息消息，OpenAI已经悄悄地用上了Skills了。
今天，知名博主、Django Web 框架联合创始人Simon Willson爆料：
早在 10 月 Anthropic 推出新的 Skills 机制时，最让我兴奋的一点是：它看起来非常容易被其他平台实现。
一个 skill 本质上只是一个文件夹，里面包含一个 Markdown 文件，以及一些可选的额外资源和脚本。因此，任何具备在文件系统中导航和读取能力的 LLM 工具，理论上都能使用它们。
事实证明，OpenAI 正在做的正是这件事——Skills 支持已经悄然出现在他们的 Codex CLI 工具中，现在也进入了 ChatGPT 本身。
这一下让hackernews的评论区炸锅了。
证据1:
ChatGPT 里，Skills 已经“躺”在那里了
大神 Willson 透露道，很多人还没意识到一个ChatGPT的隐藏路径：
ChatGPT 的 Code Interpreter（也就是现在的高级数据分析环境）里，已经悄悄多了一个目录：/home/oai/skills
你甚至不需要任何特殊权限，只要一句话：
Create a zip file of /home/oai/skills
ChatGPT 就会把整个 skills 目录打包给你。
拆开一看，里面已经内置了多套官方 Skills，覆盖：
- spreadsheets
- docx
- PDFs
尤其是 PDF 这一套，工程味非常重。
它跟平时大模型简单地“读文本”不一样，而是明确要求：
- 先把 PDF 每一页渲染成 PNG
- 再交给支持视觉的 GPT 模型去理解
- 全程强调版式、字体、图表、可读性
这也就是说，OpenAI已经开始将Skills当成一项工程化必备品了——
OpenAI 已经默认把「版式感知」当成Skills的一部分，而不是模型的附加能力。
证据2:
一次真实测试：模型会先“读Skills说明”
更有意思的是，你能清楚看到 Skills 在工作。一次，Willson 给了 ChatGPT 这样一个提示：
Create a PDF with a summary of the rimu tree situation right now and what it means for kakapo breeding season
GPT-5.2 Thinking 的第一步竟然不是写内容，而是：
Reading skill.md for PDF creation guidelines
然后才是：
Searching rimu mast and Kākāpō 2025 breeding status
它严格按照 Skill 里的流程反复渲染、检查、修正。
甚至在中途发现：
- Helvetica 字体不支持 kākāpō 里的长音符
- 页面出现黑块
于是主动更换字体、重建 PDF。
这已经不是“帮你生成一份文件”，而是在执行一套被编码进上下文里的专业流程。
证据3:
Codex CLI：Skills 直接变成“本地插件系统”
如果说 ChatGPT 还只是让人“感觉到” Skills 的存在，那 Codex CLI 就是赤裸裸的工程实现。
OpenAI 两周前刚合并了一个 PR：
experimental support for skills.md
规则非常简单：
~/.codex/skills/
这个目录下的每一个文件夹，都是一个 Skill。
你只需要在启动 Codex 时加上：
codex –enable skills
然后就可以直接对模型说：
list skills
接着，用自然语言触发它们。
我实测让 Codex：
- 使用一个自定义 Skill
- 在当前目录生成 Datasette 插件
- 调用 PyPI 上的 cowsay
一次成功，没有幻觉，没有反复拉扯。
这一刻你会非常清楚：
Skills 已经不是 prompt 技巧，而是 Agent 的模块系统。
Skills不够新？这件事已经不重要
回头看之前社区的争论，其实可以画一个分界线。
表面上大家都还在争论：
Skills 新不新？算不算创新？和Prompt、MCP 有什么区别？
甚至有网友说它本质上就是一个函数工具调用，返回值就是个字符串。
虽然听起来都有道理，但不容忽视的事实是：
OpenAI 和 Anthropic 在Skills同一条路线上快速收敛了。
两家公司都默认了需要“把复杂任务拆成：推理 + 确定性流程，然后用 Skills 做“惰性加载的上下文”这条路径。
OpenAI 这波“悄悄上线”，本质上是在用行动回答问题：
Skills 确实值得内化进产品，而不是只停留在概念层。
一个更大的信号：竞争焦点正在转移
回想一下，Anthropic 推出 Skills 机制不过才过去不到两个月，很多人的第一反应是：
这不就是 prompt 工程吗？换了个名字而已。
但当时也有一个被忽略的关键点：它实现得极其轻量。一个 Skill，本质上只是：
- 一个文件夹
- 一个 Markdown 文件
- 外加一些可选的脚本和资源
这意味着任何能访问文件系统、能跑代码的 LLM 工具，都可以无缝抄作业。
好了，现在我们看到，OpenAI 也跟进这么做了。
当 OpenAI 开始复制 Claude 的 Skills 思路，真正的变化其实是这一点：
大模型的竞争，正在从“谁更聪明”，转向“谁更会把活干完”。
而在2026年，大模型圈大概率会纷纷在这些方面卷起来：工程流程、上下文管理、成本控制、长时程任务的完成度以及可组合性等。
Skills 或许不会掀起一场革命。但它正在悄悄成为所有严肃 Agent 系统的默认形态。但可以确信一点，单纯卷 benchmark 的时代彻底终结了。
参考链接：
https://simonwillison.net/2025/Dec/12/openai-skills/
https://news.ycombinator.com/item?id=46250332
文章来自于微信公众号 “51CTO技术栈”，作者 “51CTO技术栈”