关于 AI、软件、系统与持续思考的个人笔记

知乎姨姨

想让 Codex 自己选 Skill,先把任务说具体

把页面、症状、材料和完成条件说清楚,让 Codex 根据任务挑选 Skill,并保留有依据的推荐理由。

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“帮我找几个好用的 Skill”很容易得到一长串推荐。名字、用途和安装命令都齐了,回到项目却仍然不知道该用哪一个。搜索之前缺的往往是任务描述:你要处理什么材料,卡在哪里,最后需要留下什么结果。

find-skills 可以替 Codex 提供一个搜索流程。它不会替你决定项目的目标,但能根据目标寻找可复用的操作说明。任务说得具体,搜索才有筛选依据。

把问题写进提示词

以网站优化为例,“优化 Next.js 性能”仍然很宽。首页加载慢、输入框打字卡、后台接口等待时间长,都可能被归进性能问题,适合的工具却未必相同。

更有用的描述可以是:

这个 Next.js 项目的文章列表页第一次打开很慢。我需要你先阅读项目版本与相关页面,检查数据请求和客户端依赖。查看已安装能力;确实缺少方法时,使用 find-skills 搜索。推荐时说明它能帮助检查哪一部分,保留候选来源和安装方式,暂时不要安装。

这段描述没有规定必须选哪个 Skill,却给出了页面、症状、检查范围和停止位置。即使最后没有合适的搜索结果,Codex 也能沿着这些信息继续调查。

安装 find-skills,再给它搜索范围

电脑需要能运行 Node.js 和 npm。安装命令是:

npx skills add https://github.com/vercel-labs/skills --skill find-skills -g -a codex -y

这次命令仅安装 find-skills,并指定 Codex。之后可以要求它按任务搜索,而不是提前给出工具名称。

如果项目有明确技术栈,也可以直接使用关键词:

npx skills find nextjs performance

搜索结果适合当作起点。候选的名称和简介要与项目情况对上:一个针对 React Native 的性能说明,不能因为包含 React 就用于网站;一个侧重视觉审查的 Skill,也不一定能解释服务端请求延迟。

推荐理由要落到当前问题上

有用的推荐应该能说出:“这个 Skill 涵盖数据请求的先后关系,因此适合检查列表页是否在等待互不依赖的请求。”如果理由只剩“很热门”“功能强大”,还没有完成筛选。

可以让 Codex 同时回答两个问题:采用这个候选后,准备先检查哪个文件;它无法解决哪些已知问题。后一个问题尤其有用,因为 Skill 的适用范围通常写在说明里,不必等装完以后才发现。

安装量和仓库维护情况也值得看,不过它们只能补充判断。下载多说明使用面较广,最近有更新说明有人维护,都不能替代与你的项目版本、运行环境和任务范围的匹配。

确认后,把任务接回去

选定候选,再给 Codex 一个连续指令:

安装这个候选,确认安装位置和 SKILL.md。读完后继续检查刚才的文章列表页,给出发现及对应文件;要修改代码时,先完成必要验证,并报告修改前后的可比结果。

这样搜索、安装和执行围绕同一个问题展开。性能结论应来自同一条件下的测量;Skill 提供的是检查办法,不能直接充当“页面已经变快”的证据。

Codex 支持按任务描述选择 Skill,也支持显式指定;具体机制可以查看 OpenAI 的 Skill 说明。已有一个适合的 Skill 时,直接点名同样合理,省去重复搜索即可。

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