Codex 的插件太讓人上癮了

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

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

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

另一個是對話入口

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

每日執行結果如下：

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

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

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

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

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

skills 很硬核：

• cloudflare ：Workers、Pages、KV、D1、R2、Workers AI、Vectorize、安全、IaC

• wrangler ：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、alarms

• agents-sdk ：在 Cloudflare Workers 上構建 AI agents

• building-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。

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 board

• scene-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 prompt

• shot-explorer ：基于上傳圖片探索鏡頭、裁切、特寫

• logo-explorer ：品牌標識、wordmark、logo route

• generative-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

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 dashboard

• design-kpis ：設計 KPI 框架、目標和 measurement plan

• metric-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

skills 很貼近日常開發：

• 
  

  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 threads

• yeet ：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

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

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

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、Slides

• google-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

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、Spaces

• huggingface-datasets ：處理 datasets

• huggingface-gradio ：構建 Gradio demo

• huggingface-jobs ：在 Hugging Face Jobs 上跑 workloads

• huggingface-llm-trainer ：用 TRL 做 SFT、DPO、GRPO、reward modeling

• huggingface-vision-trainer ：訓練目標檢測、圖像分類、SAM/SAM2 segmentation

• huggingface-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、arXiv

• huggingface-paper-publisher ：發布和管理 paper page

• transformers-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。

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/components

• gsap ：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

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 research

• audit ：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 prototype

• image-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 app

• design-qa ：prototype 或 image-to-code 完成后的設計 QA

• share ：分享可運行 prototype

• user-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

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

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：

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 skills

• brainstorming ：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 checkpoints

• test-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 review

• receiving-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 agent

• subagent-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

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