大家好,我是 Ai 學習的老章
Codex已經是我的主力了,也寫過好多篇
我現在用 Codex,插件基本是常駐狀態
寫代碼要查 PR,開 GitHub
查自己的云端資料和文檔,開 Google Drive
要做表格、報告、PPT,開 Documents、Spreadsheets、Presentations
前端改完要看頁面,我就開 Browser
越用越發現,這套把外部工具、流程、方法論一起塞進 Codex 的設計才是讓 Agent 真正進入工作流的關鍵
本文就介紹一下 Codex 插件到底怎么玩
?? 友情提醒,有可能會欲罷不能,像我, 已經無法滿足 Plus,升到Pro了
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Let‘s Go!
OpenAI Developers 文檔的說法:
Plugin 會把 Skills、App integrations、MCP servers 打成一套可復用工作流
我的理解更土掉渣一點:
App plugin 管外部系統,比如 Gmail、GitHub、Google Drive
MCP server 管工具入口,比如 Cloudflare API 這種外部能力
Skill 管做事流程,比如怎么 triage 郵箱,怎么修 CI,怎么寫報告
Codex 既能拿到資料,又能按正確動作完成任務
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怎么使用插件
兩個入口
一個是插件目錄,Codex App 左上角可以打開插件,瀏覽、安裝、連接外部服務
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另一個是對話入口
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更具體的用法基本就三種,以郵箱為例:
# 輕量任務直接說,Codex 自己選工具
總結今天 Gmail 未讀郵件,按需要回復、等待、僅 FYI 分類
# 明確要用哪個插件時,用 `@`
@Gmail 幫我把今天的郵件按緊急程度排一下# 明確要走哪個工作流時,用 `$`
$google-calendar-daily-brief 生成明天日程簡報
當然了,這些經常性的操作,也可以加到自動化中
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每日執行結果如下:
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分享幾個我安裝的插件 ![]()
基本覆蓋了我日常高頻工作:文檔、表格、PPT、瀏覽器測試、云平臺、創意生產、數據分析、GitHub、郵件、日程、云盤、模型社區、視頻、OpenAI 開發、產品設計、數據庫、工程方法論
Documents ![]()
Documents用于創建和編輯文檔 ,包括 Word 文件和 Google Docs
對應 skill 是 documents
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它的重點:創建、編輯、批注、紅線修訂 .docx、Word、面向 Google Docs 的文檔 ,并且要求渲染成頁面 PNG 做視覺檢查
用法:
@Documents 把這份大綱整理成一份正式項目方案,輸出 docx,并檢查分頁和標題層級
適合場景:
寫方案、合同草案、評審文檔
修改 Word 文檔
需要可視化檢查版式的正式交付
Spreadsheets 能創建、修改、分析、可視化、渲染和導出表格,也能做面向 Google Sheets 的 workbook
對應 skill 是 Spreadsheets
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觸發范圍包括 .xlsx、.xls、.csv、.tsv,也包括公式、格式、圖表、表格和重算
用法:
@Spreadsheets 讀取這個 CSV,清洗異常行,生成一份帶公式和圖表的 xlsx
適合場景:
財務表、運營表、銷售表
CSV 清洗與透視
把分析結果做成能交付的 Excel
Presentations用于創建、編輯、渲染、驗證和導出幻燈片 deck,覆蓋 PowerPoint、Google Slides、PPT、PPTX
對應 skill 是 Presentations
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用法:
@Presentations 根據這篇文章做一套 12 頁分享 PPT,保留技術重點和演講節奏
適合場景:
技術分享
項目匯報
產品路演
把已有資料改成 PPT
當前 Browser 插件說明得更具體:打開、導航、檢查、測試、點擊、輸入、截圖、驗證本地目標,比如 localhost、127.0.0.1、file URL,或者 Codex 內置瀏覽器當前標簽頁
對應 skill 是 control-in-app-browser
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這個我用得非常多
前端改完之后,靠終端測試只能說明代碼能跑,Browser 能直接看頁面有沒有白屏、按鈕能不能點、移動端有沒有擠爆
用法:
@Browser 打開 localhost:3000,檢查首頁首屏、導航點擊和移動端布局
適合場景:
本地 Web App 驗收
前端交互測試
截圖確認 UI
文件頁面或 localhost 頁面檢查
這是 Cloudflare platform plugin,包含 Workers、Wrangler、Agents SDK 相關 skills,以及官方 Cloudflare API MCP server
它的 MCP 配置指向 Cloudflare 官方 API MCP server
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skills 很硬核:
cloudflare:Workers、Pages、KV、D1、R2、Workers AI、Vectorize、安全、IaCwrangler:Cloudflare Workers CLI,部署和管理 Workers、KV、R2、D1、Vectorize 等workers-best-practices:寫和審 Workers 代碼durable-objects:做有狀態協調、WebSocket、SQLite storage、alarmsagents-sdk:在 Cloudflare Workers 上構建 AI agentsbuilding-ai-agent-on-cloudflare:用 Agents SDK 做有狀態 Agent、WebSocket、定時任務、工具調用building-mcp-server-on-cloudflare:在 Workers 上構建遠程 MCP server,并處理 tools、OAuth、部署sandbox-sdk:安全代碼執行、代碼解釋器、CI/CD、交互式開發環境web-perf:用 Chrome DevTools MCP 做性能分析和 Core Web Vitals
用法:
@Cloudflare 幫我把這個 Workers 項目檢查一遍,重點看 wrangler 配置、R2 綁定和生產環境反模式
適合場景:
寫 Workers
部署 Agent 或 MCP server
管 R2、D1、KV
查 Cloudflare API
做網站性能審計
Creative Production 用于探索營銷活動創意、概念視覺、情緒板、產品植入、廣告方向、電商列表圖、社交帖子和新品發布素材。
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skills 主要圍繞商業視覺探索:
explore:Creative Production 的入口,幫你選擇 positioning、mood boards、scenes、offers、ads、shots、logos 等方向positioning-explorer:先梳理受眾、場景、增長目標、證據和市場角度moodboard-explorer:探索視覺方向和 mood boardscene-explorer:把產品、服務、場館放進商業場景offer-explorer:圍繞 offer 做多方向視覺提示詞探索ads-explorer:廣告方向和圖片廣告 promptshot-explorer:基于上傳圖片探索鏡頭、裁切、特寫logo-explorer:品牌標識、wordmark、logo routegenerative-polish:在不破壞文字、數據、logo、安全區的前提下做視覺強化
用法:
@Creative Production 根據這個產品截圖,給我 5 個適合小紅書投放的視覺方向
適合場景:
做廣告素材方向
做產品圖和落地頁視覺
做品牌 mood board
發布前做視覺 polish
主要作數據分析:用于分析產品使用情況、追蹤調研指標變化、準備 KPI 報告、構建儀表盤和分析 notebook、創建有數據源支撐的語義層,并完成首次分析環境搭建
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核心 skills:
index:Data Analytics 路由入口gather-business-context:先收集業務上下文analyze-data-quality:檢查 grain、freshness、null、重復、schema drift、join 風險validate-data:分享前 QA SQL、指標定義、圖表、結論證據visualize-data:選擇和制作合適圖表build-report:做面向管理層、產品、業務、技術受眾的分析報告build-dashboard:構建可監控、可探索、可行動的 dashboarddesign-kpis:設計 KPI 框架、目標和 measurement planmetric-diagnostics:診斷指標為什么變化product-business-analysis:用數據幫產品或業務做決策kpi-reporting:做 WBR、MBR、QBR 類 KPI 更新market-sizing:估算市場規模和機會空間jupyter-notebooks:創建、重構、驗證可復現 notebook
用法:
@Data Analytics 看這份轉化漏斗數據,先做數據質量檢查,再解釋本周注冊率下滑的主要原因
適合場景:
指標異動歸因
KPI 周報月報
數據報告和 dashboard
數據質量 QA
市場規模測算
用于檢查倉庫、triage PR 和 issue、debug CI,并通過 GitHub connector 與 CLI workflow 發布變更
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skills 很貼近日常開發:
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github:倉庫、PR、issue 的通用 triage 和上下文讀取gh-fix-ci:修 GitHub Actions 失敗gh-address-comments:處理 PR review comments 和 unresolved threadsyeet:確認范圍、提交、推分支、開 draft PR
用法:
@GitHub 看這個 PR 的 review comments,整理必須修改項,然后逐條修復
適合場景:
看 PR
修 CI
查 issue
發布分支和 draft PR
合并前做上下文梳理
上面介紹過了
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skills:
gmail:郵箱搜索、線程摘要、行動項提取、草擬回復、轉發、歸檔、刪除、打標簽前確認gmail-inbox-triage:把收件箱分成 urgent、needs reply soon、waiting、FYI 等行動桶
用法:
@Gmail 總結今天未讀郵件,按緊急程度、是否需要回復、是否等待對方分類
適合場景:
每日郵件清理
找關鍵郵件
會議前查上下文
草擬回復
用于安排日程、查詢可用時間、生成每日簡報,以及管理會議、活動和日歷事件
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skills:
google-calendar:日程、沖突、會議室、提醒、hold、創建更新取消事件google-calendar-daily-brief:生成一天的日程簡報google-calendar-free-up-time:找出怎么騰出大塊時間google-calendar-group-scheduler:多人會議時間排序google-calendar-meeting-prep:根據會議和附近上下文做 meeting prep brief
用法:
@Google Calendar 明天上午有哪些空檔,幫我找一個適合 3 人同步的 45 分鐘時間
適合場景:
找會議時間
生成每日 agenda
清理日程
會前準備
主要用于把 Drive 作為 Drive、Docs、Sheets、Slides 工作的統一入口
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skills:
google-drive:找、取、整理、分享、導出、復制、刪除 Drive 文件,或統一處理 Docs、Sheets、Slidesgoogle-docs:Google Docs 創建和編輯google-sheets:Sheets 分析、編輯、公式、圖表、清洗google-slides:Slides 查找、讀取、總結、創建、導入、模板適配、視覺清理google-drive-comments:寫、回復、解決 Drive 文件評論
用法:
@Google Drive 找到上周產品評審文檔,總結待辦,再把相關 Slides 鏈接整理出來
適合場景:
從 Drive 拉資料
匯總文檔
改 Google Docs、Sheets、Slides
處理評論
用于檢視模型、數據集、Spaces 應用和研究資料,幫助評估技術能力、應用場景與參考價值
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skills 很多,覆蓋從查模型到訓練再到發布論文:
hf-cli:用hf管 Hub 上的 models、datasets、Spaceshuggingface-datasets:處理 datasetshuggingface-gradio:構建 Gradio demohuggingface-jobs:在 Hugging Face Jobs 上跑 workloadshuggingface-llm-trainer:用 TRL 做 SFT、DPO、GRPO、reward modelinghuggingface-vision-trainer:訓練目標檢測、圖像分類、SAM/SAM2 segmentationhuggingface-community-evals:用 inspect-ai 和 lighteval 跑模型評估huggingface-trackio:跟蹤和可視化訓練實驗huggingface-papers:讀取和分析 Hugging Face paper pages、arXivhuggingface-paper-publisher:發布和管理 paper pagetransformers-js:在 JS/TS、Node、瀏覽器里跑 Transformers.js
用法:
@Hugging Face 幫我比較這兩個模型卡,重點看許可、推理成本、適合的部署方式
適合場景:
查模型、數據集、Space
做模型訓練和評估
寫 Gradio demo
看論文和模型關聯
視頻生成與動效制作:用于編寫 HTML、渲染視頻,覆蓋視覺合成、GSAP 動畫、字幕、旁白、音頻響應式視覺,以及網頁轉視頻采集等場景。
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skills:
hyperframes:創建 HTML 視頻合成、標題卡、字幕、旁白、音頻反應視覺、轉場hyperframes-cli:init、lint、inspect、preview、render、transcribe、tts、doctor 等 CLI 工作hyperframes-registry:安裝和接入 registry blocks/componentsgsap:GSAP 動畫參考,覆蓋 timeline、easing、stagger、性能website-to-hyperframes:抓取網站并生成 HyperFrames 視頻
用法:
@HyperFrames by HeyGen 把這個產品頁面做成 20 秒發布視頻,先給 storyboard,再生成可預覽項目
適合場景:
HTML 驅動的視頻
產品發布短片
網站轉視頻
帶字幕、旁白、動效的內容
它用于把早期想法變成團隊可評審的 prototype,先確認 brief,再探索產品方向、審計用戶流程、從 live URL 做 prototype,把靜態截圖變成交互體驗
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skills:
index:Product Design 入口和路由get-context:設計 brief gate,先確認產品、視覺、交互上下文research:針對指定數字產品做 source-grounded UX researchaudit:審計產品流程、journey、onboarding、checkout、設置頁等ideate:生成視覺方向和設計變體prototype:構建 coded prototypeimage-to-code:把截圖、mockup、Image Gen reference 實現成響應式前端url-to-code:克隆 live URL 為本地 frontend-only appdesign-qa:prototype 或 image-to-code 完成后的設計 QAshare:分享可運行 prototypeuser-context:保存 Product Design 偏好、產品 URL、Figma、設計系統等上下文
用法:
@Product Design 根據這個截圖做一次 UX 審計,再給兩個更適合 SaaS 后臺的改版方向
適合場景:
產品原型
UX 審計
截圖轉前端
URL 轉代碼
設計方案探索
Remotion 視頻創作:用于基于 React 構建程序化視頻,覆蓋最佳實踐、動畫設計、音頻處理、字幕生成、3D 場景與動態視覺等場景
對應 skill 是 remotion-best-practices
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用法:
@Remotion 根據這段腳本做一個 30 秒技術解釋視頻,使用 React 組件和字幕時間軸
適合場景:
程序化視頻
React 視頻組件
技術可視化動畫
批量生成短視頻模板
它用于訪問 Supabase 項目,管理表、獲取配置、查詢數據
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skills:
supabase:數據庫、Auth、Edge Functions、Realtime、Storage、Vectors、Cron、Queues、客戶端庫、SSR、RLS、遷移、安全審計supabase-postgres-best-practices:Postgres 查詢、schema、數據庫配置的性能和最佳實踐
用法:
@Supabase 檢查這個項目的 RLS 策略和遷移腳本,指出可能的安全風險
適合場景:
Supabase 數據庫
Auth 和 RLS
Edge Functions
Postgres 性能優化
遷移和 schema 審查
智能體技能框架與軟件開發方法論:用于指導基于 agentic skills 的軟件開發流程,覆蓋任務規劃、測試驅動開發、調試排障,以及多人協作與工作流管理等場景
我之前介紹過:
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它的 skills 非常像一套“讓 Agent 做事更穩”的工程流程:
using-superpowers:會話開始時查找和使用 skillsbrainstorming:創意和功能工作前先澄清意圖和需求writing-plans:多步驟任務先寫計劃executing-plans:按計劃執行,并設置 review checkpointstest-driven-development:實現功能或修 bug 前先寫測試systematic-debugging:遇到 bug 或測試失敗先系統排查verification-before-completion:聲稱完成前必須跑驗證requesting-code-review:完成后請求 code reviewreceiving-code-review:處理 review 意見前先判斷意見質量dispatching-parallel-agents:多個獨立任務并行給子 agentsubagent-driven-development:在當前會話里用子 agent 執行獨立任務using-git-worktrees:隔離工作區finishing-a-development-branch:完工后決定合并、PR、清理writing-skills:創建或修改 skills
用法:
@Superpowers 這個功能先幫我寫實施計劃,再按 TDD 方式執行
適合場景:
大一點的代碼任務
高風險重構
TDD
Debug
并行子任務
寫新的 skill
Codex 插件最有意思的地方,是它把“工具能力”和“流程經驗”拆開了
GitHub 插件能讀 PR,這是工具能力,gh-address-comments 知道怎么處理 review threads,這是流程經驗
Google Drive 能拿文件,這是工具能力,某個團隊周報 skill 知道怎么把文件整理成你們公司格式,這是流程經驗
單靠模型,很多任務會停留在“知道怎么說”,加上插件和 skills,它就能更接近“知道怎么做”
即便你不用 Codex,也建議研究這個項目
OpenAI其實開源了其插件系統,github . com/openai/plugins 倉庫本身也很值得學習,每個插件在 plugins/
/
下,必須有 .codex-plugin/plugin.json manifest,還可以帶 skills/、.app.json、.mcp.json、plugin-level agents/、commands/、hooks.json、assets/ 等內容
這套目錄結構非常適合學習 Agent 工程化
尤其是 SKILL.md 的寫法,這是最好的教材了
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一個好的 skill 通常會寫清楚:
什么時候觸發
什么時候跳過
需要讀取哪些參考資料
該調用哪些腳本
哪些事情必須驗證
出錯時如何回退
最終交付物長什么樣
這比單純寫 prompt 更像工程資產
把團隊經驗沉淀成 SKILL.md,其實就是在給 Agent 寫 SOP
我覺得這才是 Codex 插件最值得普通開發者學習的地方
不一定馬上照抄,但它能告訴你一件事:好用的 Agent,背后往往有一堆寫得很細的 workflow
你可以不用 Codex,也可以先照著 openai/plugins 的結構寫自己的本地 skills
等你寫多了就會發現,真正提升 Agent 穩定性的,往往是這些很樸素的流程細節
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