Communityコーディング&開発github.com

スキルインストーラー

厳選リストまたはGitHubリポジトリのパスからCodexスキルを$CODEX_HOME/skillsにインストールします。ユーザーがインストール可能なスキルの一覧表示、厳選スキルのインストール、または別のリポジトリ(プライベートリポジトリを含む)からのスキルのインストールを依頼した場合に使用します。

スキルインストーラー とは?

このスキルは、Codexエージェントが外部ソースからスキルを簡単にインストール・管理できるようにします。デフォルトではOpenAIが厳選したスキルリスト(`skills/.curated`)を利用しますが、ユーザーがGitHubリポジトリのパスを直接指定することで、プライベートリポジトリを含む任意の場所からスキルをインストールすることも可能です。実験的スキル(`skills/.experimental`)も同様の方法でインストールできます。インストール方法は、公開リポジトリに対しては直接ダウンロードを試み、認証エラーが発生した場合はGitのsparse checkoutにフォールバックします。プライベートリポジトリには、既存のGit認証情報または環境変数`GITHUB_TOKEN`/`GH_TOKEN`を使用してアクセスします。スキルは`$CODEX_HOME/skills`(デフォルトでは`~/.codex/skills`)にインストールされ、インストール後はエージェントの次のターンから利用可能になります。

対応~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/openai/codex/tree/main/codex-rs/skills/src/assets/samples/skill-installer

Installed? Explore more コーディング&開発 skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

スキルインストーラー は何をしますか?

スキルのインストールを支援します。デフォルトでは https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated から取得しますが、ユーザーは他の場所を指定することもできます。実験的スキルは https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.experimental にあり、同じ方法でインストールできます。

タスクに応じてヘルパースクリプトを使用します。

  • ユーザーが利用可能なスキルを尋ねた場合、またはこのスキルを使用するときに何をするか指定しなかった場合は、スキルの一覧を表示します。デフォルトの表示は .curated ですが、実験的スキルについて尋ねられた場合は --path skills/.experimental を渡します。
  • ユーザーがスキル名を指定した場合は、厳選リストからインストールします。
  • ユーザーがGitHubリポジトリ/パス(プライベートリポジトリを含む)を指定した場合は、そのリポジトリからインストールします。

ヘルパースクリプトを使用してスキルをインストールします。

コミュニケーション

スキルを一覧表示するときは、ユーザーのリクエストのコンテキストに応じて、次のように出力します。実験的スキルについて尋ねられた場合は、.curated の代わりに .experimental から一覧を表示し、ソースをそれに応じてラベル付けします。

{repo} からのスキル:
1. skill-1
2. skill-2 (すでにインストール済み)
3. ...
どれをインストールしますか?

スキルをインストールした後は、次のターンで利用可能になることをユーザーに伝えてください。

スクリプト

これらのスクリプトはすべてネットワークを使用するため、サンドボックスで実行する場合は、実行時に権限昇格をリクエストしてください。

  • scripts/list-skills.py (インストール注釈付きのスキル一覧を表示します)
  • scripts/list-skills.py --format json
  • 例(実験的リスト): scripts/list-skills.py --path skills/.experimental
  • scripts/install-skill-from-github.py --repo <owner>/<repo> --path <path/to/skill> [<path/to/skill> ...]
  • scripts/install-skill-from-github.py --url https://github.com/<owner>/<repo>/tree/<ref>/<path>
  • 例(実験的スキル): scripts/install-skill-from-github.py --repo openai/skills --path skills/.experimental/<skill-name>

動作とオプション

  • デフォルトでは、公開GitHubリポジトリに対して直接ダウンロードを行います。
  • 認証/権限エラーでダウンロードが失敗した場合、git sparse checkout にフォールバックします。
  • インストール先のスキルディレクトリがすでに存在する場合は中断します。
  • $CODEX_HOME/skills/<skill-name> にインストールします(デフォルトは ~/.codex/skills)。
  • 複数の --path 値を指定すると、1回の実行で複数のスキルをインストールします。各スキルは、--name が指定されない限り、パスのベース名から名前が付けられます。
  • オプション: --ref <ref>(デフォルト main)、--dest <path>、--method auto|download|git。

注意事項

  • 厳選リストは、GitHub API を介して https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated から取得されます。利用できない場合は、エラーを説明して終了します。
  • プライベートGitHubリポジトリには、既存のgit認証情報、またはダウンロード用のオプションの GITHUB_TOKEN/GH_TOKEN を介してアクセスできます。
  • Gitのフォールバックは、最初にHTTPSを試行し、次にSSHを試行します。
  • https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.system にあるスキルはプリインストールされているため、ユーザーがそれらをインストールするのを支援する必要はありません。ユーザーが尋ねた場合は、その旨を説明してください。ユーザーがどうしてもインストールしたい場合は、ダウンロードして上書きできます。
  • インストール注釈は $CODEX_HOME/skills から取得されます。

Individual skills in this repo

This repo contains 19 individual skills — each has its own dedicated page.

babysit-pr

Babysit a GitHub pull request after creation by continuously polling review comments, CI checks/workflow runs, and mergeability state until the PR is merged/closed or user help is required. Diagnose failures, retry likely flaky failures up to 3 times, auto-fix/push branch-related issues when appropriate, and keep watching open PRs so fresh review feedback is surfaced promptly. Use when the user asks Codex to monitor a PR, watch CI, handle review comments, or keep an eye on failures and feedback on an open PR.

code-review

Run a final code review on a pull request

code-review-change-size

Change size guidance (800 lines)

code-review-context

Model visible context

code-review-testing

Test authoring guidance

codex-bug

Diagnose GitHub bug reports in openai/codex. Use when given a GitHub issue URL from openai/codex and asked to decide next steps such as verifying against the repo, requesting more info, or explaining why it is not a bug; follow any additional user-provided instructions.

codex-issue-digest

Run a GitHub issue digest for openai/codex by feature-area labels, all areas, and configurable time windows. Use when asked to summarize recent Codex bug reports or enhancement requests, especially for owner-specific labels such as tui, exec, app, or similar areas.

codex-pr-body

Update the title and body of one or more pull requests.

imagegen

Generate or edit raster images when the task benefits from AI-created bitmap visuals such as photos, illustrations, textures, sprites, mockups, or transparent-background cutouts. Use when Codex should create a brand-new image, transform an existing image, or derive visual variants from references, and the output should be a bitmap asset rather than repo-native code or vector. Do not use when the task is better handled by editing existing SVG/vector/code-native assets, extending an established icon or logo system, or building the visual directly in HTML/CSS/canvas.

openai/babysit-pr

Babysit a GitHub pull request after creation by continuously polling review comments, CI checks/workflow runs, and mergeability state until the PR is merged/closed or user help is required. Diagnose failures, retry likely flaky failures up to 3 times, auto-fix/push branch-related issues when appropriate, and keep watching open PRs so fresh review feedback is surfaced promptly. Use when the user asks Codex to monitor a PR, watch CI, handle review comments, or keep an eye on failures and feedback on an open PR.

openai-docs

Use when the user asks how to build with OpenAI products or APIs, asks about Codex itself or choosing Codex surfaces, needs up-to-date official documentation with citations, help choosing the latest model for a use case, or model upgrade and prompt-upgrade guidance; use OpenAI docs MCP tools for non-Codex docs questions, use the Codex manual helper first for broad Codex self-knowledge, and restrict fallback browsing to official OpenAI domains.

openai/test-tui

Guide for testing Codex TUI interactively

path-types

Choose Rust types for operating system paths across the Codex repository. Use when defining new path-bearing types or explicitly migrating existing ones.

plugin-creator

Create and scaffold plugin directories for Codex with a required `.codex-plugin/plugin.json`, optional plugin folders/files, valid manifest defaults, and personal-marketplace entries by default. Use when Codex needs to create a new personal plugin, add optional plugin structure, generate or update marketplace entries for plugin ordering and availability metadata, or update an existing local plugin during development with the CLI-driven cachebuster and reinstall flow.

pushing-ci-changes

Pushing GitHub Actions changes, resolving push rejection, requesting upload exceptions.

remote-tests

Testing against remote executors in integration tests.

skill-creator

Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Codex's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations.

test-tui

Guide for testing Codex TUI interactively

update-v8-version

Update Codex's pinned `v8` / `rusty_v8` versions, validate the release-candidate path, and investigate failed V8 canary or artifact builds. Use when asked to bump V8, update `rusty_v8` artifacts, prepare or validate a V8 release candidate, check `v8-canary`, or diagnose why a V8 version update no longer builds.

関連スキル