त्वरित सारांश: कोडेक्स स्किल्स (Codex skills) निर्देश, स्क्रिप्ट और संसाधनों के पुन: प्रयोज्य बंडल होते हैं जो OpenAI के कोडेक्स कोडिंग एजेंट को कार्य-विशिष्ट क्षमताओं के साथ विस्तारित करते हैं। वे डेवलपर्स को वर्कफ़्लो को मानकीकृत करने, टीमों के बीच विशेषज्ञता साझा करने और कोडेक्स को बार-बार विस्तृत प्रॉम्प्ट दोहराए बिना अधिक मज़बूती से जटिल कार्यों को निष्पादित करने में सक्षम बनाते हैं।

OpenAI का कोडेक्स कोड के साथ डेवलपर्स के इंटरैक्ट करने के तरीके में एक मौलिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। लेकिन बात यह है: सबसे उन्नत कोडिंग एजेंट को भी संरचित मार्गदर्शन से लाभ होता है। यहीं पर कोडेक्स स्किल्स आती हैं।

स्किल्स कोडेक्स को एक सामान्य-उद्देश्य वाले कोडिंग सहायक से एक विशेषीकृत वर्कफ़्लो स्वचालन पावरहाउस में बदल देती हैं। बार-बार एक ही विस्तृत प्रॉम्प्ट बनाने के बजाय, डेवलपर्स अपनी सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करने योग्य, पुन: प्रयोज्य इकाइयों में पैकेज करते हैं जिन्हें कोडेक्स लगातार निष्पादित करता है।

कोडेक्स स्किल्स क्या हैं?

OpenAI के डेवलपर दस्तावेज़ों के अनुसार, स्किल्स पुन: प्रयोज्य बंडल हैं जो कोडेक्स को विशिष्ट कार्यों को पूरा करने में मदद करने के लिए निर्देश, संसाधन और वैकल्पिक स्क्रिप्ट को पैकेज करते हैं। उन्हें विशेषज्ञता मॉड्यूल के रूप में सोचें जो कोडेक्स की विश्वसनीय रूप से क्या कर सकता है, उसका विस्तार करते हैं।

स्किल्स ओपन एजेंट स्किल्स मानक पर निर्मित होती हैं, जिससे वे कोडेक्स CLI, IDE एक्सटेंशन और कोडेक्स ऐप के पार संगत होती हैं। जब कोई डेवलपर स्किल बनाता है, तो वह हर जगह उपलब्ध हो जाती है जहाँ वे कोडेक्स के साथ काम करते हैं।

आर्किटेक्चर संदर्भ को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने के लिए प्रगतिशील प्रकटीकरण का उपयोग करता है। कोडेक्स प्रत्येक स्किल के मेटाडेटा (नाम, विवरण, फ़ाइल पथ, और एजेंट/openai.yaml से वैकल्पिक मेटाडेटा) से शुरू होता है, बजाय इसके कि SKILL.md के पूर्ण निर्देशों का तुरंत उपभोग किया जाए, केवल तभी पूर्ण निर्देश लोड किए जाते हैं जब वह किसी स्किल का उपयोग करने का निर्णय लेता है।

व्यवहार में स्किल्स कैसे काम करती हैं

डेवलपर्स $.skill-name सिंटैक्स का उपयोग करके सीधे स्किल को इनवोक कर सकते हैं, या कोडेक्स को वर्तमान कार्य के आधार पर उपयुक्त स्किल को स्वचालित रूप से चुनने दे सकते हैं। यह दोहरा दृष्टिकोण स्पष्ट नियंत्रण और बुद्धिमान स्वचालन को संतुलित करता है।

इंस्टॉल किए गए प्लग इन के स्किल सबडायरेक्टरीज़ और कोडेक्स वातावरण में स्किल डायरेक्टरीज़ के माध्यम से स्किल्स की खोज की जा सकती है। जब स्किल्स इंस्टॉल की जाती हैं, तो कोडेक्स उन्हें स्वचालित रूप से पहचान लेता है।

Codex skills workflow from creation to execution

कोडेक्स स्किल्स सेट अप करना

कोडेक्स में स्किल्स सपोर्ट 15 दिसंबर, 2025 को एक प्रायोगिक सुविधा के रूप में लॉन्च हुआ। OpenAI डेवलपर फोरम पर सामुदायिक चर्चाओं के अनुसार, स्किल्स को सक्षम करने के लिए कोडेक्स CLI में एक फीचर फ्लैग की आवश्यकता होती है।

डेवलपर्स `codex --enable skills` चलाकर स्किल्स को सक्रिय करते हैं। यह कमांड उन सभी कोडेक्स इंटरफेस में स्किल्स सिस्टम को अनलॉक करता है जहाँ CLI कॉन्फ़िगरेशन लागू होता है।

स्किल्स GitHub पर आधिकारिक OpenAI स्किल्स कैटलॉग से इंस्टॉल की जा सकती हैं, जिसमें सामान्य डेवलपमेंट वर्कफ़्लो के लिए समुदाय-योगदान वाली स्किल्स शामिल हैं।

स्किल्स कहाँ रहती हैं

स्किल्स को नामित डायरेक्टरी में संग्रहीत किया जाता है जिसे कोडेक्स इनिशियलाइज़ेशन के दौरान स्कैन करता है। सबसे सामान्य स्थानों में शामिल हैं:

प्रोजेक्ट रूट में `.codex/skills` डायरेक्टरी
प्लगइन-विशिष्ट स्किल्स सबडायरेक्टरी
कोडेक्स वातावरण में कॉन्फ़िगर किए गए सिस्टम-व्यापी स्किल डायरेक्टरी

यह लचीली संरचना टीमों को संगठन-व्यापी स्किल्स साझा करने की अनुमति देती है, जबकि प्रोजेक्ट-विशिष्ट अनुकूलन को बनाए रखती है।

कोडेक्स टूल्स को पूरी कीमत चुकाए बिना इस्तेमाल करें

कोडेक्स सेटअप के साथ काम करने का मतलब आमतौर पर कई टूल्स को मिलाना होता है - एपीआई, एडिटर, असिस्टेंट। लागतें जल्दी बढ़ती हैं, खासकर जब आप विभिन्न वर्कफ़्लो का परीक्षण कर रहे हों।

गेट एआई पर्क (Get AI Perks) उस खर्च को कम करने में मदद करता है। यह एआई टूल्स में क्रेडिट, छूट और पार्टनर ऑफ़र को एकत्रित करता है, ताकि आप यह पता लगाते समय प्रत्येक के लिए अलग से भुगतान न करें कि क्या काम करता है।

गेट एआई पर्क के साथ, आप कर सकते हैं:

एआई कोडिंग टूल्स और एपीआई के लिए क्रेडिट तक पहुँचें
पूर्ण मूल्य निर्धारण के बिना विभिन्न सेटअपों का प्रयास करें
कई सब्सक्रिप्शन को स्टैक करने से बचें

यदि आप कोडेक्स टूल्स के साथ काम कर रहे हैं, तो अपनी लागत कम करके शुरुआत करें - गेट एआई पर्क देखें।

अपनी खुद की स्किल्स बनाना

अपने सबसे बुनियादी रूप में, एक स्किल सिर्फ एक मार्कडाउन फ़ाइल है। यह सरलता किसी भी डेवलपर के लिए स्किल्स को ऑथरिंग को सुलभ बनाती है जो किसी वर्कफ़्लो का दस्तावेज़ीकरण कर सकता है।

मार्कडाउन फ़ाइल में निर्देश होते हैं जो कोडेक्स को एक विशिष्ट कार्य के माध्यम से निर्देशित करते हैं। अधिक जटिल परिदृश्यों के लिए, स्किल्स में अतिरिक्त संसाधन शामिल हो सकते हैं जैसे कॉन्फ़िगरेशन टेम्पलेट, उदाहरण फ़ाइलें, या निष्पादन योग्य स्क्रिप्ट जिन्हें कोडेक्स वर्कफ़्लो के हिस्से के रूप में चलाता है।

स्किल घटक	उद्देश्य	आवश्यक
मेटाडेटा	नाम, विवरण, ट्रिगर	हाँ
निर्देश	चरण-दर-चरण कार्य मार्गदर्शन	हाँ
संसाधन	टेम्पलेट्स, उदाहरण, कॉन्फिग्स	नहीं
स्क्रिप्ट्स	निष्पादन योग्य स्वचालन कोड	नहीं

स्किल मेटाडेटा कोडेक्स को बताता है कि स्किल का उपयोग कब और कैसे करना है। अच्छी तरह से तैयार किया गया मेटाडेटा यह सुनिश्चित करता है कि जब डेवलपर्स अपने कार्य का प्राकृतिक भाषा में वर्णन करते हैं तो कोडेक्स सही स्किल को स्वचालित रूप से चुनता है।

स्किल खोज और चयन

जब कोई डेवलपर एक प्रॉम्प्ट जारी करता है, तो कोडेक्स अपने स्किल इंडेक्स के खिलाफ इरादे का मिलान करता है। सिस्टम सबसे उपयुक्त स्किल का चयन करने के लिए कार्य विवरण कीवर्ड, प्रोजेक्ट संदर्भ और पिछले सफल स्किल इनवोकेशन जैसे कारकों पर विचार करता है।

How Codex discovers and selects the right skill for each task

कोडेक्स मॉडल और क्षमताएं

कोडेक्स कोडिंग कार्यों के लिए अनुकूलित विशेष एआई मॉडल द्वारा संचालित होता है। OpenAI के मॉडल दस्तावेज़ीकरण के अनुसार, कोडेक्स मुख्य रूप से GPT-3 परिवार पर आधारित था। OpenAI ने तब से GPT-3.5 Turbo और GPT-4 सीरीज़ मॉडल के पक्ष में विशिष्ट कोडेक्स मॉडल (जैसे code-davinci-002) को बंद कर दिया है, जो कोडिंग क्षमताओं को एकीकृत करते हैं।

GPT-5.3 जटिल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों के लिए उद्योग-अग्रणी कोडिंग प्रदर्शन प्रदान करता है। यह मॉडल कोडबेस को समझने, सटीक कोड उत्पन्न करने और मल्टी-स्टेप वर्कफ़्लो का पालन करने में उत्कृष्ट है।

GPT-5.4 प्रमुख फ्रंटियर मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है, जो GPT-5.3-Codex की कोडिंग क्षमताओं को मजबूत तर्क, टूल उपयोग और एजेंटिक वर्कफ़्लो के साथ जोड़ता है। यह इसे विशेष रूप से उन कार्यों के लिए प्रभावी बनाता है जिनके लिए कोडिंग विशेषज्ञता और व्यापक समस्या-समाधान दोनों की आवश्यकता होती है।

दोनों मॉडल कोडेक्स CLI, SDK, ऐप, IDE एक्सटेंशन और कोडेक्स क्लाउड के माध्यम से उपलब्ध हैं। स्किल्स इन सभी इंटरफेस में लगातार काम करती हैं, चाहे अंतर्निहित मॉडल कार्य को निष्पादित करे।

वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले

सामुदायिक चर्चाएं बताती हैं कि डेवलपमेंट टीमें विभिन्न परिदृश्यों में स्किल्स को कैसे तैनात करती हैं। यहां पैटर्न दिए गए हैं जो वास्तविक उपयोग से उभरते हैं:

कोड समीक्षा स्वचालन: टीमें ऐसी स्किल्स बनाती हैं जो संगठन-विशिष्ट समीक्षा मानकों को लागू करती हैं। स्किल कोडेक्स को स्टाइल कन्वेंशन, सुरक्षा पैटर्न और कोडबेस के लिए विशिष्ट आर्किटेक्चरल निर्णयों की जांच करने के माध्यम से मार्गदर्शन करती है।

गिट वर्कफ़्लो: स्किल्स कमिट संदेश प्रारूप, ब्रांच नामकरण कन्वेंशन और मर्ज रणनीतियों को मानकीकृत करती हैं। डेवलपर्स द्वारा भूल जाने वाली विकी में इनका दस्तावेजीकरण करने के बजाय, स्किल यह सुनिश्चित करती है कि कोडेक्स टीम की गिट प्रथाओं का स्वचालित रूप से पालन करे।

टेस्टिंग हार्नेस: स्किल्स प्रोजेक्ट-विशिष्ट टेस्ट सूट चलाने के चरणों को पैकेज करती हैं, जिसमें पर्यावरण सेटअप, टेस्ट निष्पादन और परिणाम व्याख्या शामिल है। यह मल्टी-स्टेप टेस्टिंग वर्कफ़्लो वाले जटिल प्रोजेक्ट्स के लिए विशेष रूप से मूल्यवान साबित होता है।

स्किल्स बनाम पारंपरिक दस्तावेज़ीकरण

पहलू	पारंपरिक दस्तावेज़	कोडेक्स स्किल्स
निष्पादन	मैनुअल व्याख्या	स्वचालित वर्कफ़्लो
अपडेट	अक्सर पुराने	प्रत्येक उपयोग के साथ परीक्षण किया गया
संगतता	डेवलपर द्वारा भिन्न	मानकीकृत निष्पादन
साझाकरण	विकी या README	पोर्टेबल फ़ाइल बंडल
खोज	खोजें और पढ़ें	स्वचालित मिलान

ओपन एजेंट स्किल्स मानक

कोडेक्स स्किल्स एक ओपन मानक पर निर्मित होती हैं जो OpenAI के कार्यान्वयन से परे विस्तारित होती है। यह मानकीकरण मायने रखता है क्योंकि यह विभिन्न एआई कोडिंग टूल्स में पोर्टेबिलिटी बनाता है।

मानक परिभाषित करता है कि स्किल्स मेटाडेटा को कैसे स्ट्रक्चर करती हैं, संसाधनों को कैसे पैकेज करती हैं, और निर्भरताओं की घोषणा कैसे करती हैं। इस मानक को अपनाने वाले टूल्स स्किल लाइब्रेरी साझा कर सकते हैं, दोहराव को कम कर सकते हैं और पारिस्थितिकी तंत्र के विकास में तेजी ला सकते हैं।

हैकर न्यूज़ चर्चाओं के अनुसार, ओपन स्टैंडर्ड दृष्टिकोण मालिकाना विकल्पों पर एक महत्वपूर्ण लाभ का प्रतिनिधित्व करता है। कोडेक्स के लिए ऑथर की गई स्किल्स संभावित रूप से अन्य संगत एजेंटों के साथ काम कर सकती हैं, हालांकि विशिष्ट संगतता प्रत्येक टूल के कार्यान्वयन पर निर्भर करती है।

स्किल्स सक्षम करना: वर्तमान स्थिति

दिसंबर 2025 तक, कोडेक्स में स्किल्स सपोर्ट प्रायोगिक बना हुआ है। सुविधा को CLI फ्लैग सिस्टम के माध्यम से स्पष्ट सक्रियण की आवश्यकता होती है, जो दर्शाता है कि OpenAI डेवलपर फीडबैक के आधार पर कार्यान्वयन को परिष्कृत करना जारी रखता है।

स्किल्स ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu, और Enterprise उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं। 16 मई, 2025 की आधिकारिक घोषणा के अनुसार, कोडेक्स ChatGPT Pro, Business, और Enterprise उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हो गया, जिसमें Plus उपयोगकर्ताओं को 3 जून, 2025 से जोड़ा गया।

कार्य पूरा होने में आम तौर पर जटिलता के आधार पर 1 से 30 मिनट लगते हैं। कोडेक्स फ़ाइलों को पढ़ और संपादित कर सकता है, टेस्ट हार्नेस, लिंटर्स और टाइप चेकर्स सहित कमांड चला सकता है। स्किल्स डोमेन-विशिष्ट वर्कफ़्लो को पैकेज करके इन बेसलाइन क्षमताओं को बढ़ाती हैं।

सामुदायिक संसाधन और कैटलॉग

GitHub पर आधिकारिक OpenAI स्किल्स रिपॉजिटरी प्राथमिक कैटलॉग के रूप में कार्य करती है। डेवलपर्स सामान्य वर्कफ़्लो के लिए स्किल्स का योगदान करते हैं, एक साझा ज्ञान आधार बनाते हैं जो समुदाय के साथ बढ़ता है।

ComposioHQ के awesome-codex-skills जैसे समुदाय-रखरखाव वाले संग्रह कोडेक्स CLI और API में वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए व्यावहारिक स्किल्स को क्यूरेट करते हैं। ये क्यूरेटेड सूचियाँ डेवलपर्स को सब कुछ खरोंच से बनाने के बजाय सिद्ध स्किल्स की खोज करने में मदद करती हैं।

योगदान मॉडल सफल ओपन-सोर्स परियोजनाओं को दर्शाता है। डेवलपर्स पुल रिक्वेस्ट के माध्यम से स्किल्स सबमिट करते हैं, मेंटेनर्स गुणवत्ता और उपयोगिता की समीक्षा करते हैं, और कैटलॉग वास्तविक जरूरतों के आधार पर जैविक रूप से विस्तारित होता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या कोडेक्स का उपयोग करते समय मुझे स्पष्ट रूप से स्किल्स का उल्लेख करने की आवश्यकता है?

ज़रूरी नहीं। कोडेक्स कार्य संदर्भ के आधार पर उपयुक्त स्किल्स का स्वचालित रूप से चयन कर सकता है। हालाँकि, डेवलपर्स जब यह नियंत्रित करना चाहते हैं कि कौन सी स्किल निष्पादित होती है, तो वे $.skill-name सिंटैक्स का उपयोग करके विशिष्ट स्किल्स को सीधे इनवोक कर सकते हैं।

क्या स्किल्स विभिन्न परियोजनाओं में काम कर सकती हैं?

हाँ। सिस्टम-व्यापी डायरेक्टरीज़ में इंस्टॉल की गई स्किल्स सभी परियोजनाओं में उपलब्ध हो जाती हैं। `.codex/skills` डायरेक्टरीज़ में प्रोजेक्ट-विशिष्ट स्किल्स उस कोडबेस तक सीमित रहती हैं, जिससे टीमें साझा मानकों और प्रोजेक्ट अनुकूलन को संतुलित कर सकती हैं।

स्किल्स मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) से कैसे भिन्न हैं?

सामुदायिक चर्चाओं के अनुसार, स्किल्स ऑथर करने में सरल होती हैं और वर्कफ़्लो को पैकेज करने पर अधिक केंद्रित होती हैं। MCP व्यापक एकीकरण क्षमताएं प्रदान करता है। स्किल्स दोहराए जाने वाले कार्यों को मानकीकृत करने में उत्कृष्ट होती हैं, जबकि MCP गहन टूल एकीकरण को सक्षम बनाता है। कई डेवलपर्स दोनों का एक साथ उपयोग करते हैं।

यदि कोई स्किल निष्पादन के दौरान विफल हो जाती है तो क्या होता है?

डेवलपर फीडबैक के अनुसार, कोडेक्स पूर्ण स्किल को संदर्भ में उपभोग करता है और विफल रन के साथ शुरू नहीं होता है। कुछ दृष्टिकोणों के विपरीत जो विफल रन के साथ शुरू होते हैं, स्किल्स मॉडल को पूर्ण वर्कफ़्लो को समझने में मदद करने के लिए पूर्ण संदर्भ लोड करती हैं।

क्या स्किल्स में बाहरी निर्भरताएं या स्क्रिप्ट शामिल हो सकती हैं?

हाँ। स्किल्स वैकल्पिक स्क्रिप्ट का समर्थन करती हैं और बाहरी संसाधनों का संदर्भ ले सकती हैं। यह जटिल स्किल्स को सेटअप स्वचालन, सत्यापन स्क्रिप्ट, या लिंटर्स और टाइप चेकर्स जैसे बाहरी टूल के साथ एकीकरण को शामिल करने की अनुमति देता है।

क्या स्किल्स कोडेक्स IDE एक्सटेंशन के साथ संगत हैं?

स्किल्स कोडेक्स CLI, IDE एक्सटेंशन और कोडेक्स ऐप में उपलब्ध हैं, जो इन सभी इंटरफेस में लगातार काम करती हैं। एक बार सक्षम और इंस्टॉल हो जाने के बाद, स्किल्स हमेशा उपलब्ध रहती हैं, चाहे विकास कहीं भी हो रहा हो।

मैं अपनी टीम के साथ स्किल्स कैसे साझा कर सकता हूँ?

टीमें `.codex/skills` डायरेक्टरी को कमिट करके या आंतरिक स्किल रिपॉजिटरी को बनाए रखकर स्किल्स साझा कर सकती हैं जिन्हें टीम के सदस्य इंस्टॉल करते हैं। संगठन-व्यापी स्किल्स साझा प्लगइन डायरेक्टरी में रह सकती हैं।

कोडेक्स स्किल्स के साथ शुरुआत करना

प्रवेश बाधा जानबूझकर कम रखी गई है। मार्कडाउन से पहले से परिचित डेवलपर्स तुरंत बुनियादी स्किल्स बना सकते हैं। उन टीमों के लिए जो अभी शुरुआत कर रही हैं, एक ऐसे वर्कफ़्लो से शुरू करें जो दैनिक विकास में घर्षण पैदा करता है।

उस वर्कफ़्लो को एक स्किल के रूप में दस्तावेज़ित करें। उसका परीक्षण करें। वास्तविक निष्पादन परिणामों के आधार पर परिष्कृत करें। फिर जैसे-जैसे टीम स्किल्स सिस्टम के साथ आत्मविश्वास बनाती है, अतिरिक्त वर्कफ़्लो पर विस्तार करें।

प्रगतिशील प्रकटीकरण आर्किटेक्चर का मतलब है कि छोटे से शुरू करने से तकनीकी ऋण नहीं बनता है। स्किल्स केवल तभी जटिलता में बढ़ती हैं जब आवश्यकताएं मांग करती हैं, न कि इसलिए कि सिस्टम शुरुआत में ही विस्तृत संरचना को मजबूर करता है।

अपने कोडिंग एजेंट की क्षमताओं का विस्तार करने के लिए तैयार हैं? वर्तमान सुविधा उपलब्धता और इंस्टॉलेशन निर्देशों के लिए आधिकारिक OpenAI दस्तावेज़ीकरण देखें। जैसे-जैसे अधिक डेवलपर अपनी विशेषज्ञता का योगदान करते हैं, स्किल्स पारिस्थितिकी तंत्र तेजी से विकसित हो रहा है।