이 글은 OpenAI가 최근 ChatGPT와 Codex CLI에 조용히 도입한 Skills 기능에 대해 정리한 글입니다. Skills의 개념과 배경, 구조적 특징을 설명하고, ChatGPT와 Codex CLI에서 각각 어떻게 활용되고 있는지 실제 사례를 기반으로 살펴봅니다. 특히 문서·PDF 처리 방식, CLI 기반 개발 자동화 사례까지 포함해 Skills가 어떤 가능성을 보여주는지 이해할 수 있도록 정리했습니다.
Skills 기능의 등장 배경과 개념
Skills는 Anthropic이 먼저 도입한 개념으로, LLM이 특정 작업을 수행하기 위한 명시적인 작업 지침 묶음이라고 볼 수 있습니다. 구조는 단순합니다.
- 하나의 폴더
- 핵심 설명이 담긴 Markdown 파일(SKILL.md 또는 skill.md)
- 선택적인 추가 리소스와 스크립트
이 구조 덕분에 파일 시스템을 읽고 탐색할 수 있는 LLM 도구라면 비교적 쉽게 Skills를 지원할 수 있습니다. Simon Willison은 이 단순한 구조 덕분에 다른 플랫폼에서도 빠르게 채택될 수 있을 것이라 기대했는데, 실제로 OpenAI가 ChatGPT와 Codex CLI에 Skills를 도입하면서 그 예측이 현실이 되었습니다.
ChatGPT에서의 Skills 지원 방식
/home/oai/skills 디렉터리
ChatGPT의 Code Interpreter 환경에는 이제 /home/oai/skills라는 폴더가 존재합니다. 사용자는 단순히 다음과 같은 프롬프트를 통해 접근할 수 있습니다.
Create a zip file of /home/oai/skills
이를 통해 현재 ChatGPT에 내장된 Skills 목록을 확인할 수 있습니다.
지원 범위와 문서 처리 방식
현재 Skills는 다음과 같은 파일 유형을 다룹니다.
- 스프레드시트
- DOCX 문서
특히 PDF와 문서 처리 방식이 흥미로운데, 텍스트를 단순 추출하지 않고 페이지별 PNG 이미지로 렌더링한 뒤 Vision 모델에 전달합니다. 이 방식은 레이아웃, 표, 그래픽 정보가 손실되는 문제를 최소화하기 위한 선택으로 보입니다.
ChatGPT Skills 실제 활용 사례
Simon Willison은 다음과 같은 프롬프트로 Skills의 동작을 확인했습니다.
Create a PDF with a summary of the rimu tree situation right now and what it means for kakapo breeding season
ChatGPT는 내부적으로 다음과 같은 단계를 거쳤습니다.
- PDF 생성용 skill.md를 먼저 읽음
- 관련 정보를 검색
- 결과를 PDF로 구성
- 렌더링 결과를 다시 확인하며 수정
특히 PDF 렌더링 과정에서 kākāpō의 macron 문자가 폰트에서 지원되지 않는 문제를 발견하고 폰트를 교체하는 과정까지 스스로 수행한 점이 인상적이었습니다. 이 사례는 Skills가 단순한 템플릿이 아니라, 작업 절차와 품질 기준을 LLM에게 명확히 전달하는 역할을 한다는 점을 보여줍니다.
Codex CLI에서의 Skills 기능
~/.codex/skills 구조
Codex CLI에서는 ~/.codex/skills 경로에 있는 폴더를 CLI용 Skills로 인식합니다. 이 기능은 최근 feat: experimental support for skills.md라는 PR을 통해 추가되었습니다.
Skills 기능을 사용하려면 Codex 실행 시 다음 옵션이 필요합니다.
codex --enable skills
Skills 목록 확인
실행 후 다음과 같은 프롬프트를 입력하면 등록된 Skills를 확인할 수 있습니다.
list skills
Codex CLI Skills 활용 예제
Simon Willison은 Claude의 Skill 작성 기능을 활용해 Datasette 플러그인 생성용 Skill을 만들고 이를 Codex CLI에 등록했습니다.
Skill 설치
git clone https://github.com/datasette/skill \
~/.codex/skills/datasette-plugin
프로젝트 생성 및 실행
cd /tmp
mkdir datasette-cowsay
cd datasette-cowsay
codex --enable skills -m gpt-5.2
실제 작업 요청
Write a Datasette plugin in this folder adding a /-/cowsay?text=hello page that displays a pre with cowsay from PyPI saying that text
Codex는 이 요청을 바탕으로 Datasette 플러그인 코드를 완성도 있게 생성했습니다. 이후 uvx를 이용해 바로 실행까지 가능했습니다.
Skills 기능의 특징과 의미
Skills 기능은 다음과 같은 특징을 갖습니다.
- LLM의 작업 범위를 명확하게 제한하고 안내
- 반복 가능한 작업을 구조화
- 문서 생성, 코드 생성, 파일 기반 자동화에 적합
- CLI와 대화형 UI 모두에서 활용 가능
특히 Codex CLI 사례는 AI가 개발 워크플로우의 한 구성 요소로 자연스럽게 통합될 수 있음을 보여줍니다.
OpenAI의 Skills 도입은 단순한 기능 추가가 아니라, LLM 활용 방식의 변화를 의미합니다. 프롬프트 중심 사용에서 벗어나, 명시적인 작업 정의와 절차를 재사용 가능한 형태로 관리할 수 있는 기반이 마련된 것입니다.
앞으로 Skills는 다음과 같은 방향으로 확장될 가능성이 큽니다.
- 조직별 표준 작업 자동화
- 문서·보고서 생성 품질의 일관성 확보
- 개발 도구와 AI의 결합 강화
ChatGPT와 Codex CLI에 조용히 도입된 이 기능은, 향후 AI 활용의 기본 단위가 프롬프트가 아닌 Skill이 될 수 있음을 보여주는 중요한 신호라고 볼 수 있습니다.
https://simonwillison.net/2025/Dec/12/openai-skills/
OpenAI are quietly adopting skills, now available in ChatGPT and Codex CLI
One of the things that most excited me about Anthropic’s new Skills mechanism back in October is how easy it looked for other platforms to implement. A skill is just …
simonwillison.net
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