这些「技能」本质上是任务指令、脚本和资源的合集，Codex 可以用它们来完成特定工作，实现写一次、处处用的高效复用。
亮点功能：
- 包含丰富的开发者工作流技能，支持自动化代码、测试、部署；
- 覆盖多种语言及场景，比如 Python、JavaScript 甚至 Shell 脚本；
- 支持官网推荐的“curated”和“experimental”技能安装，灵活拓展能力；
- 易于创建和分享自定义技能，让你的 AI 助手更贴合实际需求。
Anthropic公司扔出了一组惊人数据：他们的AI模型Claude 4.6，在短短两周内，就为火狐浏览器挖出了22个安全漏洞，其中14个是高危级别。
这是什么概念？这相当于Mozilla安全团队计划在2025年全年修复的高危漏洞总数的五分之一。一个AI，两周时间，干完了一群顶尖工程师一年20%的工作。这件事在专业社区引起了骚动，有人直接评论：“渗透测试公司这下要完蛋了。”（Pentesting companies btfo）
你以为的网络安全攻防，是顶尖人类黑客之间充满创造力和直觉的博弈。现实是，AI已经开始体系化、规模化地“体力劳动”了。这不再是写几行Python脚本的水平，而是直接威胁到了一个高薪、高门槛的职业。
当然，也有人迅速指出了其中的“魔鬼细节”：这次测试是在一个关闭了“沙箱”等核心安全防护的理想环境中进行的。也就是说，Claude写的漏洞利用程序，在真实的、完全设防的浏览器上可能无效。它更像是在一个拆除了防盗门的房子里找没锁的窗户。
但这并没有让警报解除。恰恰相反，这揭示了一个更残酷的未来：即便AI目前还无法完成从“发现”到“攻破”的全链条，但它已经能把最耗时、最繁琐的漏洞寻找工作效率提升百倍。人类专家的价值，正在被快速压缩到“验证AI的发现”和“进行最后致命一击的创意工作”这两个环节。
问题是，当一个AI两周就能完成一个团队一年20%的工作量时，剩下那80%由人类完成的工作，还值不值现在这个价？
这不再是AI写诗画画的表演赛，而是直接进入了高价值、高门槛的专业领域进行生产力验证。程序员曾经以为最安全的堡垒——需要深层逻辑和对抗思维的安全领域，也开始松动了。
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