要在 codex 中启用自定义 skill，必须完成环境准备、模型接入、目录创建和技能加载四步：配置 ithinkapi 的 base url（含/v1）、api key 和准确模型名；将 skill 放入 ~/.codex/skills/ 等有效路径；通过交互式安装器、github 直装或离线部署方式安装；最后重启 codex 并用 $list-skills 和 $skill 命令验证。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
要在 Codex 中真正用上自定义 Skill，必须完成从环境准备、模型接入、目录创建到技能加载的完整链路，缺一不可。只复制 SKILL.md 文件到任意文件夹，Codex 根本识别不了这个 Skill。
配置底层模型服务
打开 Codex 设置 → 模型配置 → 选择「自定义 OpenAI Compatible API」→ 填入 Base URL：【https://token.ithinkai.cn/v1】 → 粘贴你的 API Key → 输入模型名（如 claude-fable-5 或 gpt-5.5）→ 点击测试连接。这一步失败，后续所有 Skill 都无法执行推理。
注意：Base URL 末尾必须带 /v1，少一个斜杠就会返回 404 错误，且模型名需与 iThinkAPI 文档完全一致，大小写敏感。
确认 Skill 存放路径
Codex 按优先级加载 Skill：项目级（./.codex/skills/）＞ 用户级（~/.codex/skills/）＞ 系统级（/opt/codex/system/skills/）。日常开发推荐使用用户级目录，它对本机所有项目生效，且不会被 Git 误提交。
在终端执行 echo ~/.codex/skills 查看实际路径。Windows 用户路径为 C:\Users\用户名\.codex\skills\，macOS/Linux 用户路径为 ~/.codex/skills/。
若该目录不存在，请手动创建：mkdir -p ~/.codex/skills。
安装 Skill 的三种方式
方法一：交互式技能安装器（推荐新手）
在 Codex 聊天窗口输入 $skill-installer → 等待列表弹出 → 输入对应编号（如 3）→ 回车确认 → Skill 自动下载并解压至用户级 skills 目录。
若想装进当前项目，追加 --local 参数：$skill-installer --local meeting-notes，此时 Skill 将放入 ./.codex/skills/。
方法二：GitHub 仓库直装（适合批量部署）
执行命令：npx skills add ComposioHQ/awesome-codex-skills -g → 全量安装社区热门 Skill 到用户目录。若只装单个，改用 Python 脚本：python skill-installer/scripts/install-skill-from-github.py --repo ComposioHQ/awesome-codex-skills --path spreadsheet-helper。
方法三：离线压缩包部署（内网/无网环境）
解压 Skill 包 → 确认根目录含 【SKILL.md】 文件 → 将整个 Skill 文件夹（不是里面的内容）复制到 ~/.codex/skills/ 下 → 文件夹名即为 Skill ID（如 deploy-pipeline）。
⚠️ 若解压后看到的是 nested 目录（如 awesome-codex-skills/meeting-notes/），必须把 meeting-notes 这一层剪切出来，再粘贴进 skills 目录。
验证 Skill 是否生效
第一步：重启 Codex 客户端或 CLI 进程，强制重载 skills 目录。
第二步：在聊天框输入 $list-skills → 查看返回列表中是否包含你刚安装的 Skill 名（如 sentri-triage）。
第三步：触发测试，输入 $skill sentry-triage → 观察 Codex 是否响应并开始执行逻辑。若提示 “Unknown skill”，说明 SKILL.md 缺失或路径错误。
第四步：检查 ~/.codex/skills/your-skill-name/SKILL.md 是否存在且可读——这是 Codex 加载 Skill 的唯一入口文件，其他任何文件缺失都不影响基础运行。
