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自定义

身份 非官方简体中文镜像
翻译状态 AI 翻译
来源版本 官方未提供
同步日期 2026-07-31
官方原文 learn.chatgpt.com

如需完整文档索引，请参阅 llms.txt。文档页面的 Markdown 版本可通过在页面后追加 .md 来获取 URL。

自定义功能可以让 Codex 按照团队的工作方式运行。

在 Codex 中，自定义功能来自协同工作的几个层面：

  • 项目指导（AGENTS.md）：用于持久化指令
  • 记忆：用于保存从先前工作中学到的有用上下文
  • 技能：用于可复用的工作流和领域专业知识
  • MCP：用于访问外部工具和共享系统
  • 子代理：用于将工作委派给专门的子代理

它们是互补关系，而不是竞争关系。 AGENTS.md 塑造行为、记忆 延续本地上下文，技能封装可重复的流程，并且 MCP 连接 Codex 到本地工作区之外的系统。

AGENTS 指导

Section titled “AGENTS 指导”

AGENTS.md 为 Codex 提供持久的项目指导，这些指导会随仓库一起保存，并在代理开始工作前生效。请保持内容精简。

将你希望 Codex 在仓库中每次都遵循的规则写入其中，例如：

  • 构建和测试命令
  • 评审要求
  • 仓库特定的约定
  • 目录特定的指令

当代理对你的代码库做出错误假设时，请在 AGENTS.md 中纠正这些假设，并要求代理更新 AGENTS.md，以便让修复持久化。将其视为一个反馈循环。

更新 AGENTS.md： 仅从重要的指令开始。将反复出现的评审反馈编写成规则，把指导放在适用范围最近的目录中；当你纠正某个问题时，告诉代理更新 AGENTS.md，以便未来会话继承此修复。

何时更新 AGENTS.md

Section titled “何时更新 AGENTS.md”
  • 重复犯错：如果 Agent 反复犯同样的错误，请添加一条规则。
  • 阅读过多：如果它找到了正确的文件但阅读了太多文档，请添加路由指引（哪些 directories/files 应优先处理）。
  • 反复出现的 PR 反馈：如果你不止一次留下相同反馈，请将其规范化。
  • 在 GitHub：在拉取请求评论中，标记 @codex 并附上请求（例如， @codex add this to AGENTS.md）以将更新委托给云端聊天。
  • 自动化漂移检查：使用 计划任务 运行周期性检查（例如每天），查找指引缺口并建议应向 AGENTS.md添加什么。

将 AGENTS.md 与执行这些规则的基础设施结合起来：提交前钩子、代码检查器和类型检查器会在问题出现之前捕获问题，让系统更智能地防止反复出现的错误。

Codex 可以从多个位置加载指导：Codex 主目录中的全局文件（供开发者使用）以及团队可以提交到仓库中的特定于仓库的文件。距离工作目录更近的文件具有更高优先级。 使用全局文件来调整 Codex 与你的沟通方式（例如评审风格、详细程度和默认设置），并让仓库文件专注于团队和代码库规则。

交互内容： FileTree 的动态演示请参阅页面顶部的官方原文链接。

带有以下内容的自定义指令 AGENTS.md

技能

Section titled “技能”

技能为 Codex 提供可复用的能力，用于执行可重复的工作流。 对于可复用的工作流，技能通常是最佳选择，因为它们支持更丰富的指令、脚本和参考资料，同时仍能在不同任务中复用。 技能会被加载并对代理可见（至少其元数据如此），因此 Codex 可以隐式发现并选择技能。这样，丰富的工作流便能随时使用，而无需在开始时一次性占用过多上下文。

使用技能文件夹在本地编写和迭代工作流。如果已有适用于该工作流的插件 ，请先安装它，以复用经过验证的设置。当 你想在团队之间分发自己的工作流，或将其与 连接器打包在一起时，请将其打包为 插件。技能仍然是 创作格式；插件是可安装的分发单元。

技能通常由一个 SKILL.md 文件以及可选的脚本、参考资料和资源组成。

交互内容： FileTree 的动态演示请参阅页面顶部的官方原文链接。

技能目录可以包含一个 scripts/ 文件夹，其中包含 CLI 脚本， Codex 会作为工作流的一部分调用这些脚本（例如，填充种子数据或运行验证）。当工作流需要外部系统（问题跟踪器、设计工具、文档服务器）时，请将该技能与 MCP配对使用。

SKILL.md 示例：

---
name: commit
description: Stage and commit changes in semantic groups. Use when the user wants to commit, organize commits, or clean up a branch before pushing.
---


1. Do not run `git add .`. Stage files in logical groups by purpose.
2. Group into separate commits: feat → test → docs → refactor → chore.
3. Write concise commit messages that match the change scope.
4. Keep each commit focused and reviewable.

在以下情况下使用技能：

  • 可重复的工作流（发布步骤、评审流程、文档更新）
  • 团队特定的专业知识
  • 需要示例、参考资料或辅助脚本的流程

技能可以是全局技能（位于用户目录中，供开发者使用），也可以是特定于仓库的技能（签入 .agents/skills，供团队使用）。当工作流适用于某个项目时，请将仓库技能放在 .agents/skills 中；如果希望在所有仓库中使用某项技能，请将其放在用户目录中。

层级 全局 仓库
AGENTS ~/.codex/AGENTS.md AGENTS.md 位于仓库根目录或嵌套目录中
技能 ~/.agents/skills .agents/skills 位于仓库中

Codex 对技能使用渐进式披露：

  • 首先加载元数据（name、description）以便发现
  • 仅在选择技能后加载 SKILL.md
  • 仅在需要时读取参考资料或运行脚本

技能可以显式调用；当任务符合技能描述时，Codex 也可以隐式选择技能。清晰的技能描述有助于提高触发可靠性。

构建技能

MCP

Section titled “MCP”

MCP（Model Context Protocol）是将 Codex 连接到外部工具和上下文提供方的标准方式。 对于 Figma、Linear、GitHub 或团队依赖的内部知识服务等远程托管系统，它尤其有用。

使用 MCP 当 Codex 需要本地仓库之外的能力时，例如问题跟踪器、设计工具、浏览器或共享文档系统。

可以这样理解：

  • 主机： Codex
  • 客户端： MCP 内部的连接 Codex
  • 服务器：外部工具或上下文提供方

MCP 服务器可以提供：

  • 工具（操作）
  • 资源（可读取的数据）
  • 提示词（可复用的提示词模板）

这种分离方式有助于你思考信任边界和能力边界。有些服务器主要提供上下文，而另一些服务器会暴露强大的操作能力。

实际上，MCP 与技能配合使用时通常最有用：

  • 技能定义工作流，并指定要使用的 MCP 工具

Model Context Protocol

子代理

Section titled “子代理”

你可以创建具有不同角色的代理，并提示它们以不同方式使用工具。例如，一个代理可以运行特定的测试命令和配置，另一个代理可以使用 MCP 服务器获取生产日志来进行调试。每个子代理都会专注于自己的任务，并使用适合其工作的工具。

子代理

技能 + MCP 协同使用

Section titled “技能 + MCP 协同使用”

技能与 MCP 结合后，整个体系便串联起来：技能定义可重复的工作流，而 MCP 将它们连接到外部工具和系统。 如果技能依赖 MCP，请在 agents/openai.yaml 中声明该依赖，以便 Codex 自动安装并完成连接配置（请参阅构建技能）。

下一步

Section titled “下一步”

请按以下顺序构建：

  1. 带有以下内容的自定义指令 AGENTS.md 以便 Codex 遵循你的仓库约定。添加 pre-commit 钩子和 linter 来强制执行这些规则。
  2. 安装一个 插件 当已有可复用工作流时。否则，创建一个 技能 并在想要共享时将其打包为插件。
  3. MCP 当工作流需要外部系统（Linear、 GitHub、文档服务器、设计工具）时。
  4. 子 Agent 当你准备好将嘈杂或专门的任务委托给子 Agent 时。