1. 先装技能包再给 Codex 换“大脑”TaoToken 接入路径拆解你给 Codex 装完 skills 技能包第一句指令却可能卡在401 Unauthorized技能装好了模型供应商还没换。这时候去 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_skill_intro拿一个 Key把 Codex 的 Base URL 切到 https://taotoken.net/api才算把“技能包”和“模型通道”接上。Vercel 实验室开源的 skills 工具把 AI Agent 的技能做成了类似 npm 包的东西一条命令安装、搜索、更新、卸载支持 Codex、Claude Code、Cursor 等 75 种 AI 编程工具。技能负责告诉 Codex“按什么规范做事”TaoToken 负责给 Codex 提供“调用哪个模型”的通道。两者不是替代关系而是流水线上的两段。过去共享一段 JavaScript 代码靠复制粘贴后来有了 npm靠npm install。现在 AI 技能也在走同样的路。skills 这个命令行工具做的事情很聚焦它不训练模型也不绑定某一家模型供应商它只管理“技能包”。一个技能通常是一个目录里面有SKILL.md可能还带脚本、模板、示例文件。Codex 读取这些内容后会按照技能里的指令去执行任务。比如前端设计规范、浏览器操作流程、代码审查清单、仓库 onboarding 步骤都可以被封装成技能。但要注意技能不是模型也不是 API Key。你给 Codex 装了十个技能它仍然需要知道“调用哪个模型、走哪个 Base URL、用哪个 Key”。这就是本文的核心路径先用 skills 给 Codex 装技能再去 TaoToken 官网创建 Key然后在~/.codex/config.toml里配置 TaoToken 作为模型供应商最后用codex exec验证配置是否生效。整个过程不需要改 Codex 源码也不需要把ANTHROPIC_*环境变量塞进 Codex两者配置体系不同混用很容易出现“技能能用、模型报错”的割裂状态。下面按可跟做的顺序展开先理解 skills 的能力边界再写 Codex 的config.toml然后用 skills CLI 管理技能接着处理团队分发、安全与兼容性最后给出排障清单和完整 CTA 路径。你可以一边读一边在本地终端执行命令和配置都尽量保持可复制。2. Codex 侧 config.toml 怎么写Base URL 指向 https://taotoken.net/apiCodex CLI 的用户级配置通常放在~/.codex/config.toml。如果你之前用默认 OpenAI 供应商文件里可能只有model一行或者根本没有model_providers段。接入 TaoToken 的关键是新增一个自定义 provider把base_url指向https://taotoken.net/api再通过环境变量传入 Key。注意Codex 不要写ANTHROPIC_*那是 Claude Code 的配置方式Codex 使用自己的model_providerenv_key机制。先创建 Key。打开 TaoToken 官网控制台https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_skill_key进入 API Keys 页面创建一条新 Key。拿到 Key 后不要直接写死在config.toml而是放进环境变量。这样切换 Key、轮换 Key、避免提交到 Git 都更方便。Linux / macOS 下可以这样设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY如果希望每次打开终端都生效可以追加到 shell 配置echo export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY ~/.bashrc source ~/.bashrc如果你用 zshecho export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY ~/.zshrc source ~/.zshrcWindows PowerShell 下$env:TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY永久写入用户环境变量[Environment]::SetEnvironmentVariable(TAOTOKEN_API_KEY, YOUR_API_KEY, User)然后编辑~/.codex/config.toml# ~/.codex/config.toml # Codex 使用 TaoToken 作为模型供应商 model gpt-5-codex # 换成你在 TaoToken 模型对话页看到的实际模型 ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat # 若你的 Codex 版本要求 responses可改为 responses这段配置里几个字段的含义modelCodex 实际调用的模型 ID。不同账号、不同套餐可见的模型可能不同以 TaoToken 模型对话页展示为准。model_provider告诉 Codex 使用下面定义的taotoken供应商而不是默认供应商。base_urlTaoToken 的统一入口固定填https://taotoken.net/api不要在后面随意加/v1或斜杠除非官方文档明确要求。env_keyCodex 从这个环境变量读取 API Key这里写的是变量名TAOTOKEN_API_KEY不是 Key 本身。wire_apiCodex 与供应商之间的请求协议。不同 Codex 版本对chat和responses的支持不同如果启动时报协议不匹配优先查看 Codex 当前版本文档再切换该值。配置完成后先检查环境变量是否真的加载echo $TAOTOKEN_API_KEY如果输出为空说明当前终端没有读到变量。可以重新source配置文件或者新开一个终端窗口。接着验证 Codex 能否启动codex --version再执行一个不修改文件的小任务codex exec 读取当前仓库的 README用三行总结它解决什么问题如果 Codex 能正常返回内容说明base_url、env_key、model_provider三者已经打通。如果报401优先检查 Key 是否复制完整、是否有多余空格、环境变量是否指向了旧 Key。如果报404或model not found检查model是否与 TaoToken 模型对话页一致。如果 Codex 仍然走默认供应商检查model_provider是否写成了taotoken并且[model_providers.taotoken]段名是否与它一致。如果你同时使用 Claude Code它的配置方式与 Codex 不同。Claude Code 通常使用settings.json和ANTHROPIC_*环境变量例如{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }再次强调上面这段只适用于 Claude Code不要把它复制进 Codex 的config.toml。如果你用 CC Switch 这类工具管理多套供应商可以把“三件套”理解为供应商名称、API Key、Base URL。Codex 的落盘位置是~/.codex/config.tomlClaude Code 的落盘位置是~/.claude/settings.json。三件套里的 Base URL 都填https://taotoken.net/api但字段名和文件位置必须对号入座。3. 用 skills CLI 给 Codex 装技能add / use / update / remove / find 实操Codex 配置好 TaoToken 之后就可以用 skills 给 Codex 加装技能了。skills 是 Vercel 实验室开源的命令行工具官方定位是“Open agent skills tool”用 TypeScript 编写MIT 协议。它不替代 npm但使用体验很像包管理器安装、搜索、更新、卸载、发布都有对应命令。它最核心的能力是跨工具分发安装时自动检测本机装了哪些 AI 编程工具然后把同一份技能内容分发到这些工具的技能目录。第一步先确认 skills 命令可用。推荐直接用npx避免全局安装版本冲突npx skills --help如果这是你第一次运行npx会临时下载 skills 包并执行。看到帮助信息后可以先搜索一个技能npx skills find frontend design搜索结果会列出技能名称、来源仓库和简介。找到想装的技能后用add安装npx skills add OWNER/REPO把OWNER/REPO换成实际技能仓库例如某个前端设计技能、浏览器操作技能或代码审查技能。安装过程是交互式的skills 会扫描你本机的 AI 工具列出 Codex、Claude Code、Cursor 等可选项你勾选 Codex再选择项目级还是全局级。项目级默认装进当前项目目录技能文件可以随 Git 提交团队成员克隆仓库后自动获得同一套技能。全局级加-g装到用户目录所有项目通用npx skills add OWNER/REPO -g如果你不确定某个技能是否适合当前项目可以先用use免安装试用npx skills use OWNER/REPOuse不会把技能落盘到工具目录而是把技能内容生成提示词直接喂给 agent。试用后觉得合适再执行add。这很像 npm 里的npx临时运行和npm install正式安装的区别。日常管理技能记住几组命令即可# 列出当前项目或全局已安装的技能 npx skills list # 更新已安装技能 npx skills update # 卸载某个技能 npx skills remove OWNER/REPO # 搜索技能 npx skills find code review安装来源非常宽松GitHub、GitLab、任意 Git 地址、直链一个SKILL.md甚至 zip 压缩包都可以作为来源。私有仓库也能用skills 会自动复用你已经配置好的 Git 凭证、SSH 或 GitHub CLI 登录态不需要额外配置。底层分发逻辑上skills 会尽量用 symlink 把所有工具的技能目录软链到同一份文件保证单一事实来源在不支持软链的环境里会自动退回复制模式。对 Codex 用户来说这意味着你更新一次技能所有软链过去的工具都会同步看到新内容。如果你想自己写一个技能最简结构就是一个目录加一个SKILL.md。例如给 Codex 写一个“仓库 onboarding”技能--- name: repo-onboarding description: 帮助 Codex 快速理解当前仓库的目录结构、入口文件和测试命令 --- # 仓库 onboarding 1. 先读 README.md、package.json、pyproject.toml 或 go.mod。 2. 找出入口文件、路由注册点、测试命令。 3. 输出一份不超过 200 字的结构说明。 4. 不要修改任何文件除非用户明确要求。把这个目录放进 Git 仓库别人就可以通过 skills 安装。官方配套的技能目录站skills.sh提供分类浏览、热度排行和安装量统计发布门槛很低把技能放进 Git 仓库别人安装后就有机会出现在目录里。对个人开发者来说这是把经验沉淀成可复用资产的一条捷径对团队来说这可以用来统一代码规范、审查清单和项目启动流程。4. 从技能目录到私有技能库Codex 团队的技能分发与作用域选择skills 的两种作用域值得单独讲清楚。项目级技能默认装进当前项目目录适合“这个仓库必须遵守的规范”。比如某个微服务仓库要求所有 API 路由必须注册在routes/下测试必须用pnpm test提交前必须跑eslint --max-warnings0。把这些写成技能随 Git 提交团队成员克隆仓库后就能获得同一套 Codex 行为约束。新人 onboarding 时不需要反复口头解释Codex 会按技能里的指令执行。全局级技能加-g装到用户目录适合“我个人所有项目都想用的能力”。比如浏览器操作技能、前端设计技能、通用代码审查技能、Git 提交信息生成技能。全局级不依赖具体仓库换项目也能用。选择项目级还是全局级可以按这个标准判断如果技能内容和当前仓库强相关选项目级如果技能内容是通用工作方法选全局级。企业用户还可以把 skills 用在内部技能库上。私有仓库天然支持skills 会复用现有 Git 凭证不需要把内部代码暴露到外部。敏感技能可以标记为internal避免被外部搜索到。团队可以搭一个内部技能仓库把部署流程、日志排查手册、数据库变更规范、前端组件规范都做成技能。注意技能只提供“程序性知识”不要让技能直接连接生产数据库或执行高危 SQL。SQL 和命令应由读者在本地或受控环境执行技能负责告诉 Codex“按什么顺序做、检查哪些点、输出什么格式”。安全方面技能本质是指令加可能附带的脚本。安装前要像审代码一样读一遍SKILL.md优先锁定信得过的仓库执行update时留意 diff。开放生态的另一面就是质量与安全参差。一个技能如果要求 Codex 执行curl外链、读取敏感环境变量、上传文件你就需要格外谨慎。企业内部技能库同样需要代码审查流程不能因为“只是 Markdown”就跳过评审。兼容性方面hooks、context: fork这类高级特性目前只有 Claude Code 等少数工具支持跨 75 工具通用的是基础技能形态。给 Codex 写技能时优先使用 Markdown 指令和可选的脚本文件不要假设所有高级字段都能被 Codex 识别。如果你希望一个技能同时给 Codex、Claude Code、Cursor 用最好把核心逻辑写成工具无关的步骤说明把工具特有配置放到注释或单独分支里。还有一点技能不替代 MCP。技能解决的是“程序性知识”——怎么做事、按什么规范做MCP 解决的是与外部系统的强类型调用。官方给的选型建议很实用先写 Markdown 技能不够用再上脚本最后才考虑 MCP。对大多数 Codex 用户来说先用技能把工作流固化下来比一上来就搭复杂 MCP 更划算。5. 排障Codex 装了技能却调不通 TaoToken 的 6 个检查点配置过程中最常见的问题不是技能写错而是模型通道没接对。下面按检查顺序列 6 个点基本能覆盖大部分“技能能用、模型报错”的情况。第一检查 Key 是否加载。执行echo $TAOTOKEN_API_KEY如果为空说明当前 shell 没有读到。重新source配置文件或者检查你是否把变量写进了正确的 shell 配置文件。Windows 下检查用户环境变量是否重启终端后生效。第二检查config.toml位置和语法。Codex 用户级配置在~/.codex/config.toml。TOML 对大小写和段落名敏感[model_providers.taotoken]必须与model_provider taotoken一致。不要把base_url写成baseUrl也不要把env_key写成api_key。第三检查 Base URL 是否指向https://taotoken.net/api。注意不要额外加/v1除非官方文档明确要求。Base URL 末尾也不要随意加斜杠。配置里写的是 URL不是模型名不要把模型 ID 填到base_url。第四检查模型 ID。model gpt-5-codex只是示例你需要去 TaoToken 模型对话页选择实际可用的模型然后把 ID 复制到config.toml。如果模型 ID 不存在通常会报model not found或404。第五检查旧环境变量覆盖。如果你之前配置过OPENAI_API_KEY、OPENAI_BASE_URL某些 Codex 版本可能优先读取旧变量。可以临时取消unset OPENAI_API_KEY unset OPENAI_BASE_URL然后重新启动 Codex 测试。如果你确实需要保留旧变量可以查看 Codex 当前版本的供应商优先级文档确认model_provider是否生效。第六检查网络出站和调试日志。公司网络可能限制外部 API 出站导致连接超时。可以先用curl检查基础连通性但不要泄露 Keycurl -sS -o /dev/null -w %{http_code}\n https://taotoken.net/api如果返回 401 或 403说明网络可达问题在鉴权或权限如果超时检查本地网络和代理配置。Codex 不同版本有不同调试方式常见的是--debug或设置日志环境变量。启动时加上调试参数观察请求到底发到了哪个 Base URL、带了哪个 provider 名。另外不要忽略技能本身的兼容性。Codex 可能只识别基础技能形态如果某个技能依赖 Claude Code 特有的 hooks 或context: forkCodex 不会执行这些高级字段。此时应该把技能简化为通用 Markdown 步骤或者给 Codex 单独写一个分支版本。6. 把 Key、Coding Plan 和模型对话串成一条流水线走到这里完整链路已经清楚了用 skills 给 Codex 安装和管理技能包让 Codex 知道“按什么规范做事”去 TaoToken 创建 Key让 Codex 知道“用哪个通道调用模型”在~/.codex/config.toml里配置model_provider、base_url和env_key把两者接起来最后用codex exec做一次小任务验证。后续如果要换模型只需要在 TaoToken 模型对话页确认模型 ID再更新config.toml里的model字段不需要重装技能。推荐的操作顺序是先到模型对话页确认你要用的模型再到 Coding Plan 选择适合的套餐然后创建 API Key最后把 Key 和 Base URL 写进 Codex 配置。如果你同时使用 Claude Code也可以参考 Claude Code 文档把 TaoToken 配置到settings.json但不要把 Claude Code 的ANTHROPIC_*字段混进 Codex 的config.toml。模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_skill_modelCoding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_skill_plan创建 Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_skill_keyClaude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_skill_doc最后再回到 skills。技能生态真正改变的是“经验分发”的方式。以前一个团队的前端规范、部署检查、代码审查清单散落在文档、口头约定和每个人的记忆里现在可以打包成技能随 Git 仓库分发随skills update更新。Codex 负责执行TaoToken 负责模型通道skills 负责技能包管理三者组合起来才是一套完整的 AI 编程工作流。你可以先去 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_skill_end拿一个 Key把 Base URL 填成https://taotoken.net/api然后在 Codex 里装第一个技能包试试。