Skills 目录Agent 的新指令层Codex 启动时扫描~/.agents/skills/把每个SKILL.md的完整文本注入 system prompt和模型权重一起构成推理基础。不跑独立进程、不调 API、不走沙箱。改行为就是改 Markdown。真正关键的是第三点这些文本在 Agent 每次推理时都必须经过——它们是不可绕过的约束。装 Superpowers 不等于「Agent 可以按计划执行」等于「Agent必须先输出计划才能写代码」。在这层机制上走出了三个方向Superpowers 把工程 SOP 变成了不可跳过的行为序列AnySearch 把搜索引擎从 Agent 手里搬到了专用后端角色插件按岗位把一组 Skills 预装成完整能力链。三者共用同一套基础设施解决的是三类不同问题。一、Superpowers不可跳过的行为序列五个 Skill一条强制链路Superpowers 做的事定义了 Agent 开发任务的行为序列且这个序列不可跳过。需求输入 │ ▼ brainstorming ─── 强制需求澄清禁止模糊状态下生成代码 │ ▼ writing-plans ─── 输出结构化计划每个子任务定义输入文件、输出文件、验收标准 │ ├─► using-git-worktrees多任务并行时自动创建隔离分支 │ ▼ 按计划逐任务执行 │ ▼ systematic-debugging ─── 出错后「复现→定位→假设→验证」禁止随机改参 │ ▼ verification-before-completion ─── 代码评审 测试 lint 全部通过才能交付 │ ▼ 交付writing-plans 是怎么约束 Agent 的SKILL.md 里的约束长这样You MUST create a detailed plan before writing any code. For each task in the plan, specify: - Files that will be modified - Expected output or behavior change - Acceptance criteria (how to verify completion) Do NOT proceed to implementation until the plan is confirmed by the user.MUST和Do NOT不是建议。Agent 的推理链路没有「跳过」这个分支。什么时候值得装任务规模理由改函数名、单文件加小功能不装。Skill 指令占上下文窗口小任务 Token 开销覆盖不了收益跨 10 文件重构、多人长期项目必装。没有强制行为序列Agent 在大型任务里偏离需求的概率远超预期Git Worktree 在长任务里被低估。Codex 同时处理多个子任务时worktree 确保每个子任务在自己的 Git 分支上隔离运行。两个并行子任务改同一个文件、没有 worktree冲突排查成本远大于装 Skill 的 Token 开销。安装Codex CLI/plugins→ 搜 superpowers → Install Plugin。Codex App侧边栏 Plugins → Coding → Superpowers → 。# 手动安装 git clone https://github.com/obra/superpowers.git ~/.codex/superpowers mkdir -p ~/.agents/skills ln -s ~/.codex/superpowers/skills ~/.agents/skills/superpowers可选启用子 Agent编辑~/.codex/config.toml[features] multi_agent true验证输入「你有 superpowers 技能吗」应返回 brainstorming、writing-plans 等技能列表。Superpowers 是 obra/superpowers 社区项目跟openai/skills官方仓库不同。二、AnySearchAgent 背后的专用搜索引擎Agent 自己搜一次要烧多少 TokenAgent 搜网页的标准流程发请求 → 拿链接 → 逐个打开 → 读 HTML 全文 → 提取有效信息。浪费出在第四步。一个普通网页的 HTML正文只占 30%-50%其余是导航栏、侧栏、评论区、推荐阅读、广告。Agent 把这些噪音原文全部吃进上下文窗口——一次搜索打开 3 个结果页输入总量约 34000 Token有效信息不到 10000 Token。架构翻转从 Agent 自搜到后端提取AnySearch 把「打开网页 → 读全文 → 提取正文」从 Agent 手里搬到了搜索后端传统Agent → Google API → 拿链接 → Agent 逐个 fetch → 读全文 → 提取信息 → Agent 推理 AnySearchAgent → AnySearch MCP → 后端并行搜索 正文提取 噪音过滤 → Agent 推理Agent 不再需要fetch。后端并行发起多路搜索对每个结果页做正文提取、噪音过滤、合并去重返回结构化数据。同样信息量Token 消耗从 ~34000 降到 ~5000。四个能力维度维度说明通用网页搜索标准互联网检索垂直领域搜索23 个独立索引论文、代码库、API 文档、技术博客按领域过滤并行批量搜索一次请求多路并发后端合并去重全文结构化提取提取正文并保留代码块、表格、标题层级过滤导航/广告/侧栏23 个垂直索引是关键。Agent 搜代码问题限定代码库索引搜论文限定学术索引避免通用搜索 80% 无关结果的 Token 浪费。配置MCP 接入不同工具的配置文件路径不同Codex 是~/.codex/config.jsonClaude Desktop 是claude_desktop_config.json{ mcpServers: { anysearch: { type: streamable-http, url: https://api.anysearch.com/mcp, headers: { Authorization: Bearer 你的密钥 } } } }无密钥可省略 headers 匿名访问。 VS Code Copilot 用.vscode/mcp.jsonCursor 在 MCP 设置面板填 URL。验证问联网问题对比接入前后速度。三、角色插件按岗位预装的能力链跟「装了一堆工具的 Agent」有什么区别2026 年 6 月 3 日 OpenAI 发布 6 个角色插件。外界多理解为「Codex 多了几个工具集成」——不对。区别装了一堆工具的 Agent每次要把需求拆成它能理解的步骤指定哪个步骤用哪个工具。角色插件把这个拆解自动化了。拿数据分析插件举例它不是一个「能连 Snowflake 还能画图」的通用 Agent是装了 Snowflake 连接、SQL 生成、下钻分析、Tableau 图表、报告模板五个 Skill 的完整链路。Agent 听到「上季度毛利率为什么降了」不需要你指定步骤和工具——链路覆盖了从取数到输出。传统 Agent 是「刀都在工具箱但每次要你告诉它拿哪把、怎么切」。插件是把刀按菜品组装好了你说菜名它直接出菜。六个插件插件对接软件指令 → 结果数据分析Snowflake, Databricks, Hex, Tableau「上季度华东毛利率为什么降」→ 报告 图表创意制作Figma, Canva, 图库「给产品做社媒广告素材」→ 多版变体销售Salesforce, HubSpot「本周最值得跟进的 5 个客户」→ 策略 话术产品设计Figma, Canva「线框图变可点击原型」→ 交互流程股权投资FactSet, SP, PitchBook「对比三家 SaaS 盈利质量」→ 分析报告投行尽调/研究工具「基于尽调出 Pitch」→ 文档效率差在哪消灭串联切换用数据分析插件跑一次毛利率分析真实执行链路数据分析插件 → 连 Snowflake → 生成 SQL → 执行 → 按产品线/区域/渠道下钻 Superpowers writing-plans → 拆任务确认范围 → 定位异常 → 归因 → 建议 AnySearch → 并行搜索行业毛利率基准 竞品数据 原材料走势 Superpowers verification → 校验一致性 → 报告 图表 PPT对比人工步骤人工插件写 SQL 查数30 分钟自动数据不够再查15 分钟自动下钻Excel 透视20 分钟跳过搜行业基准20 分钟AnySearch报告 PPT70 分钟自动合计155 分钟15 分钟差距不在单步速度在串联环节。传统流程 6 次人机切换SQL → 拿结果 → 回 Snowflake → 导出 Excel → 透视 → 切 Google → 切 PPT。插件抹掉了全部切换——Agent 在同一上下文里连数据库、透视、搜索、生成报告没有上下文中断。6 步压成 2 步下指令审结果。参考来源obra/superpowers, GitHub - obra/superpowers: An agentic skills framework software development methodology that works. · GitHubSuperpowers 使用指南, ailinklab, 2026-05-18, Superpowers 使用指南让 Claude Code、Codex 和 Cursor 按工程流程写代码Superpowers 介绍与使用, takeshell, 2026-02-15, Superpowers 介绍与使用 | DoneHubAnySearch MCP Server, AnySearch MCP ServerCodex 6 大角色插件更新, 站长之家, 2026-06-03, 打破职场“次元壁”OpenAI 升级智能体助手 Codex新增 6 大角色岗位插件OpenAI Codex 官方文档, https://developers.openai.com/codexCodex Skills 官方仓库, GitHub - openai/skills: Skills Catalog for Codex · GitHub
