用 Claude Code 和 Codex CLI 各自官方的 hook 机制，把 AI Agent 调用 skill 的过程审计下来——什么时候触发了、传了什么参数、跑了多久，全留痕。给两家都给出可直接抄的配置。

Codex 真正的生产力，不在于写一条神奇 Prompt，而在于把 AGENTS.md、rules、hooks、memories、skills 和 worktrees 组合成一套可重复、可验证、可演进的工程环境。

很多人以为从 Cursor 迁到 Codex 只是把 .cursor/ 改成 .codex/，结果第一天就撞墙。真正难迁的不是目录，而是概念：Rules、Commands、AGENTS、Skills、Hooks、Sandbox、Approval 在两边的含义并不一样。结合官方文档和我在博客仓库里的真实迁移痕迹，聊聊怎么迁、先迁什么、哪些坑最容易踩。

上一篇讲过用 promptfoo 测 LLM API 类的 AI skill。可咱们日常写的更多是另一种——给 Cursor、Codex、Claude Code 用的本地 skill，它没有 endpoint，没有固定 prompt，调用方是另一个 agent。这种 skill 该怎么测？本文给一套从结构 lint 到行为回归的完整方案。