OpenAI Codex 技能完整指南：開發、設計、部署與資安一次看懂

如果把 Codex 想成一位能力很強、可以操作電腦與程式碼的 AI 夥伴，那麼「技能（Skill）」就像交給這位夥伴的專業工作手冊。

它不只是告訴 Codex 要完成什麼，也會規範應該參考哪些資料、使用哪些工具、依照什麼順序執行，以及完成後如何檢查品質。因此，同一類任務不必每次重新摸索，也比較不容易遺漏重要步驟。

OpenAI 官方精選技能涵蓋程式開發、Figma 設計、GitHub 協作、雲端部署、資訊安全、PDF、語音與專案管理。以下依照主要用途分類，帶你一次看懂各項技能可以做什麼，以及哪些情境最適合使用。

提醒：官方技能清單與內容可能持續更新，安裝前建議再次確認最新說明。

一、OpenAI 與應用程式開發

1. aspnet-core

用於建立、審查、重構與規劃 ASP.NET Core 應用程式。涵蓋 Blazor、Razor Pages、MVC、Minimal API、Web API、SignalR、gRPC、身分驗證、測試、效能調整、部署及版本升級。

適合正在開發 .NET 網站、企業後端或 API 的工程師。

2. chatgpt-apps

協助建立、重構及除錯 ChatGPT Apps SDK 應用程式，包括 MCP Server、互動式 Widget、工具設計、UI 資源註冊、Apps Bridge、CSP 與網域設定。

適合希望把自家資料、服務或互動介面整合進 ChatGPT 的開發者。

3. cli-creator

根據 API 文件、OpenAPI 規格、SDK、curl 範例或既有腳本，建立可長期使用的命令列工具。產生的 CLI 可支援驗證、讀寫指令與穩定的 JSON 輸出。

它的重點是建立能跨專案重複使用的正式工具，而不是一次性的臨時腳本。

4. jupyter-notebook

建立、初始化或編輯 Jupyter Notebook，也就是 .ipynb 檔案。適合資料分析、機器學習實驗、探索性研究、程式教學，以及混合文字、程式碼與圖表的內容。

5. winui-app

使用 C#、WinUI 3 與 Windows App SDK 建立現代化 Windows 桌面應用程式，涵蓋 XAML、控制項、導覽、視窗、主題、無障礙、效能及部署。

6. openai-docs

查詢 OpenAI API、模型、Codex、ChatGPT Apps 等產品的最新官方文件。當問題涉及模型選擇、API 用法、版本升級、Codex 設定或提示詞調整時，這項技能會優先參考官方來源。

7. migrate-to-codex

將其他工具或工作環境中的指示檔、技能、Agent 與 MCP 設定，遷移成 Codex 支援的專案或全域設定。

適合已經建立 AI 工作流程，希望移轉至 Codex 又不想重新整理全部規則的人。

二、雲端部署與網站上線

8. cloudflare-deploy

使用 Cloudflare Workers、Pages 與相關平台服務部署、託管或發布網站、後端服務與 API。

9. netlify-deploy

透過 Netlify CLI 部署或連結網站與程式庫，支援預覽環境與正式環境，適合前端網站及靜態網站專案。

10. render-deploy

分析專案架構、產生 render.yaml Blueprint，並協助把 Web Service、背景工作或其他服務部署到 Render。

11. vercel-deploy

將網站或應用程式部署至 Vercel，可建立預覽版本或正式上線環境，適合 Next.js、React 與常見前端、全端專案。

這四項技能的核心用途相近，實際選擇時應以專案技術、既有帳號、費用及團隊部署習慣為準，不需要全部安裝。

三、Figma 與設計系統

12. figma

透過 Figma MCP 取得設計結構、畫面、變數與素材，並把指定 Figma 節點轉換成程式碼。當任務包含 Figma 網址、Node ID 或設計轉程式碼時，通常會使用這項技能。

13. figma-code-connect-components

使用 Code Connect 將 Figma 元件與程式碼元件建立對應。例如，把設計稿中的 Button 對應到專案內實際使用的 React Button。

14. figma-create-design-system-rules

根據程式碼專案建立專屬設計系統規則，整理元件、樣式、命名方式與 Figma-to-code 慣例，讓設計與開發採用一致標準。

15. figma-create-new-file

建立全新的空白 Figma Design 或 FigJam 檔案，作為後續自動建立頁面、流程圖或設計系統的起點。

16. figma-generate-design

把文字描述或既有程式碼轉換成完整的 Figma 頁面、畫面或多區塊版型，並優先重用現有設計系統元件、變數與 Token。

17. figma-generate-library

根據程式碼建立或更新 Figma 設計系統，包括 Token、Variables、元件庫、亮暗主題及基礎視覺規範。

18. figma-implement-design

把 Figma 設計實作成正式應用程式碼，並以接近一比一的視覺還原為目標。適合收到完整設計稿後，要建立頁面或元件的情境。

19. figma-use

負責在 Figma 畫布中執行實際操作，例如建立、修改或刪除節點，設定 Auto Layout、顏色、變數、元件與 Variant。

簡單來說，figma-implement-design 偏向「從設計到程式碼」，figma-generate-design 偏向「從描述或程式碼到設計」，figma-use 則負責實際寫入 Figma 畫布。

四、GitHub 與版本控制流程

20. gh-address-comments

讀取目前分支所對應 Pull Request 的審查意見或 Issue 留言，協助逐項整理並修改程式碼。執行前會先確認 GitHub CLI 的登入狀態。

21. gh-fix-ci

調查 GitHub Actions 中失敗的 PR Checks，讀取檢查結果與執行記錄、整理失敗原因並提出修正計畫。依技能規則，取得使用者同意後才會實作修正。

22. yeet

一次完成 Git staging、commit、push 與建立 GitHub Pull Request。因為影響範圍較大，只有使用者明確要求整套流程時才會啟用。

五、瀏覽器自動化與介面測試

23. playwright

透過終端機控制真實瀏覽器，可以開啟網頁、填寫表單、擷取資料、建立快照、拍攝畫面，以及測試完整的 UI 操作流程。

適合端對端測試、網頁自動化及重現前端問題。

24. playwright-interactive

建立持續存在的瀏覽器或 Electron 工作階段，進行快速、反覆的互動式除錯。當任務需要不斷觀察畫面、修改操作方式與檢查狀態時，比一次性流程更方便。

六、專案管理、知識整理與系統監控

25. linear

管理 Linear 中的 Issues、Projects 與團隊工作流程，可讀取、建立或更新工作項目。

26. notion-knowledge-capture

把對話、筆記與決策整理成結構化的 Notion 頁面，適合製作 Wiki、操作指南、決策紀錄與 FAQ。

27. notion-meeting-intelligence

結合 Notion 既有內容與研究資料，準備會議議程、背景資料與會前文件，並依照與會者調整重點。

28. notion-research-documentation

搜尋多個 Notion 資料來源，再整合成有結構、可追溯的研究摘要、比較分析或正式報告。

29. notion-spec-to-implementation

把 Notion 中的 PRD、產品規格或功能說明轉成實作計畫、任務與進度追蹤項目。

30. sentry

透過 Sentry CLI 查詢 Issues、Events、近期正式環境錯誤及基本健康資料。這項技能以唯讀調查為主，適合快速掌握線上系統最常出現的問題。

七、資訊安全

31. security-best-practices

針對 Python、JavaScript、TypeScript 或 Go 專案進行資安最佳實務審查，檢查語言及框架相關風險，並提出更安全的預設設定與改善建議。

32. security-ownership-map

根據 Git 歷史建立人員與檔案之間的安全責任關係，分析 Bus Factor、敏感程式碼的實際維護者、無人負責的高風險區域，以及 CODEOWNERS 與提交紀錄是否一致。

33. security-threat-model

根據實際程式庫建立威脅模型，整理重要資產、信任邊界、攻擊者能力、濫用途徑與緩解措施，最後產生精簡的 Markdown 資安報告。

這三項資安技能通常需要使用者明確要求，不會因一般程式碼審查而自動啟用。

八、PDF、圖像與語音處理

34. pdf

讀取、建立或審查 PDF。除了抽取文字，也重視頁面渲染、排版、表格及視覺品質，適合製作正式報告或表單。

35. screenshot

擷取整個桌面、指定應用程式視窗或特定像素範圍。通常在使用者明確要求系統截圖，或其他工具無法直接取得畫面時使用。

36. speech

透過 OpenAI Audio API 將文字轉換成語音，適合製作旁白、無障礙朗讀、語音提示與批次音訊。進行實際 API 呼叫時需要設定 OpenAI API Key。

37. transcribe

把音訊或影片中的語音轉換成文字，可以選擇辨識不同說話者，適合訪談、會議及多人錄音整理。

38. hatch-pet

建立、修復及封裝可供 Codex 使用的動態寵物與 Sprite Sheet。它能根據角色圖片、AI 生成圖像或品牌視覺，製作動畫圖集、透明空白格、QA 接觸表及 pet.json 設定。

九、目標定義

39. define-goal

協助使用者在開始工作前，把模糊意圖整理成具體、可衡量的目標與成功標準。

例如，「希望改善網站」可以進一步定義成「降低首頁載入時間、提升行動裝置可用性，並讓既有測試全部通過」。這項技能負責建立與修正目標，不負責管理長期日誌或持續執行產物。

不同角色該如何選擇？

技能不是安裝得越多越好。先從工作中最常重複、最容易出錯的任務開始，通常更能感受到效益。

軟體開發者

• openai-docs
• playwright
• gh-address-comments
• gh-fix-ci
• 與主要技術框架相符的開發技能，例如 aspnet-core 或 winui-app

網站與前端團隊

• figma
• figma-implement-design
• playwright
• cloudflare-deploy、netlify-deploy、render-deploy 或 vercel-deploy 擇一

設計系統團隊

• figma-use
• figma-generate-design
• figma-generate-library
• figma-code-connect-components
• figma-create-design-system-rules

專案與知識工作者

• linear
• notion-knowledge-capture
• notion-meeting-intelligence
• notion-research-documentation
• notion-spec-to-implementation

研究、文件與影音工作者

• jupyter-notebook
• pdf
• speech
• transcribe
• screenshot

資安與治理人員

• security-best-practices
• security-ownership-map
• security-threat-model
• sentry

安裝與使用前的三個提醒

1. 技能不等於外部服務帳號

安裝技能後，若任務要操作 GitHub、Figma、Linear、Notion、Sentry 或雲端平台，仍可能需要對應的 CLI、連線工具、權限或登入狀態。

2. 涉及寫入或發布時要確認範圍

建立部署、推送程式碼、修改外部資料或發布內容都可能產生實際影響。執行前應確認目標帳號、環境、資料範圍及回復方式。

3. 以最新官方說明為準

技能、模型與外部平台都會更新。遇到版本、價格、權限、部署方式或最新功能時，應重新查閱官方文件，不要只依賴過去經驗。

結語：把 AI 能力變成可重複的工作方法

Codex 技能的價值，不只是增加幾個快捷指令，而是把特定工作的知識、工具、步驟與驗證方式整理成可重複執行的流程。

無論你的工作是寫程式、做設計、整理會議、部署網站、檢查資安，還是處理 PDF 與語音，都可以先選擇一至三項最貼近日常需求的技能開始使用。當流程逐漸穩定後，再依照實際工作擴充，會比一次安裝全部技能更容易建立可靠、可預期的 AI 協作方式。

你最想先使用哪一項 Codex 技能？也歡迎從自己每天最花時間的工作開始思考：如果能把那段流程整理成一份清楚的工作手冊，或許就是最值得導入的第一個技能。

資料來源：OpenAI 官方 Skills 精選目錄。技能內容可能持續更新，請以官方儲存庫與產品文件為準。