哈喽,大家好!
我是阿星👋
我最近迷上了codex,它可以通过插件去接 GitHub、Gmail、Figma等这些外部工具深入到你的工作流里。
装了很多插件后你发现你的codex真的是在虾化,因为它能进入更多自动工作流了。
OpenAI 在 Codex 插件文档里对插件的定义很清楚:
插件可以把 Skills、App integrations、MCP servers
打包成可复用工作流。
简单说,Skills 像是“做事流程说明书”,App integrations 负责连接外部应用,MCP servers 则提供更多工具和上下文。(信息来自OpenAI Developers: Codex Plugins)
我翻了一遍官方文档和 OpenAI 的插件仓库,下面这 14 个,是我觉得普通开发者、独立开发者、产品经理、内容创作者都最值得先了解的。
注意,这不是官方排名,而是我按“真实可用、场景通用、适合写进日常工作流”筛出来的一版。
1. GitHub:让 Codex 进入真正的开发现场
如果只能先装一个开发类插件,我会选 GitHub。
原因很简单:代码不是孤立存在的。真实开发里,你面对的是 Issue、PR、CI、Review、分支、发布记录、历史讨论。没有 GitHub,Codex 只能看项目文件;有了 GitHub,它就可以进入协作现场。
你可以让它:
帮我看这个 PR 有没有明显风险。
根据这个 Issue 找到相关代码并修复。
把这次修改整理成 PR 描述。
OpenAI 的 Codex 文档里也把 GitHub 放在 Integrations 里单独介绍,
说明它不是一个边缘能力,而是 Codex 工作流里的核心连接点。
2. Figma:前端开发最容易出效果的插件
Figma 是最适合做 Demo 的 Codex 插件之一。
它的价值不是“把设计稿截图给 AI 看”,而是让 Codex 直接读取 Figma 里的设计上下文,再转成代码、组件、设计系统规则。
OpenAI 的 openai/plugins 仓库里明确解释它覆盖 use_figma、Code to Canvas、Code Connect、design system rules 等工作流。(信息来自 openai/plugins)
我之前写过一篇专门介绍怎么把image2的图转化为codex前段代码,
你可以直接看这篇👉🏻Codex+Figma MCP:GPT-image-2出图转前端
适合这样用:
按这个 Figma 页面实现 React 组件。
检查代码和设计稿哪里不一致。
把这个组件和 Figma 的 Button 做 Code Connect。
根据现有代码生成一套设计系统规则。
如果你做前端、产品 Demo、SaaS 后台、落地页,Figma 插件几乎是必看。
3. Notion:把 PRD 变成开发计划
Notion 插件最适合产品和开发协作场景。
很多团队的需求、会议纪要、研究资料、路线图都在 Notion 里。以前你要把文档复制出来,再让 AI 总结。现在更自然的做法是:让 Codex 直接围绕 Notion 里的 spec、研究文档、会议记录来工作。
它最适合的场景包括:
根据这个 Notion spec 拆成实现计划。
把这份 PRD 转成开发任务。
找出需求里不清楚、会影响实现的地方。
根据会议记录整理下一步行动项。
这类插件让 Codex 不只写代码,
还能读懂“为什么要写这些代码”。
4. Google Drive:让 Codex 读取你的资料库
安装 Google Drive 插件后,可以让 Codex 在 Drive、Docs、Sheets、Slides 之间工作。(信息来自 codex/plugins)
这意味着你不用再一段一段复制资料。你可以让 Codex 去读文档然后帮你完成下一步。
比如:
从这个项目文件夹里整理一版发布说明。
读取这几份 Docs,帮我生成产品 FAQ。
看一下 Sheets 里的用户反馈,按问题类型归类。
根据 Drive 里的资料,帮我起草一份项目简报。
这对知识库重的人很有用,尤其适合运营、产品、研究、咨询、教育内容场景。
5. Gmail:把邮件线程变成任务线索
Gmail 插件也是官方文档里明确举例的插件:它可以让 Codex 读取和管理 Gmail。它的价值不是“帮我写一封邮件”这么简单,而是把邮件线程变成结构化工作流。
比如:
总结今天未读邮件里需要我处理的事项。
找出客户邮件里提到的 bug 和需求。
根据这串邮件起草一封回复。
把这周和某个项目相关的邮件整理成进展摘要。
如果你每天都被邮件牵着走,Gmail 插件会非常实用。它让 Codex 变成融入你工作线程的“信息处理助手”。
6. Slack:从聊天流里提炼真正重要的事
Slack 的典型问题是:信息太多,真正需要处理的事太散。
OpenAI 的插件文档也举了 Slack 的例子:可以用它总结频道,或者起草回复。(信息来自 codex/plugins)
这类插件很适合团队工作:
总结今天 #engineering 频道的重要讨论。
找出这个线程里最后决定了什么。
帮我起草一条回复,语气专业一点。
把这周 Slack 里和发布有关的信息整理出来。
如果 GitHub 是代码协作现场,Slack 就是日常沟通现场。Codex 同时接入这两个地方,才更接近一个真正的团队助手。
7. Linear:把需求、任务和代码连起来
Linear 适合已经有正规研发流程的团队。Codex 文档里也单独列了 Linear integration。(信息来自 linear)
它的价值是把任务系统和代码实现连起来。
你可以让 Codex 根据 Linear issue 理解背景,然后定位代码、制定计划、实现功能,最后再回到任务流里更新状态或整理说明。
适合这样用:
根据这个 Linear issue 制定实现计划。
检查这个任务是否已经被当前 PR 覆盖。
把这次代码修改整理成给 Linear 的更新。
找出这个项目里被阻塞的任务和原因。
对个人开发者来说,
它可能不是第一优先级;
但对团队来说,Linear 插件很值得写进工作流。
8. Sentry:从线上报错回到源码修复
Sentry 是非常适合开发者的一类插件。
它解决的是一个真实痛点:
线上出了错,报错信息在 Sentry,代码在本地,
相关提交在 GitHub,排查过程经常很碎。
有了 Sentry 插件,你可以让 Codex 根据错误上下文回到代码里定位问题:
分析这个 Sentry issue,找出最可能的代码原因。
它不一定适合所有人,但对开发者来说非常有价值,因为它让 Codex 从“写新功能”进入了“处理线上事故”的场景。
9. OpenAI Developers:写 OpenAI API 前先查官方资料
如果你经常写 OpenAI API、Agents SDK、ChatGPT Apps、MCP 相关项目,这个插件很实用。(信息来自openai)它适合解决一个非常常见的问题:AI 写代码时可能会用旧接口、旧模型名、旧参数。尤其是 OpenAI API 更新很快,只靠模型记忆并不稳。
更好的方式是让 Codex 在写代码前查官方资料:
用 OpenAI Developers 插件查一下最新 Responses API 写法。
根据官方文档帮我改掉过期参数。
查一下现在推荐的模型和调用方式。
用官方文档确认这个报错是什么意思。
这个插件适合放在开发者榜单里,
而且很适合作为“避免 AI 一本正经胡写代码”的例子。
10. Canva:让 Codex 不只交付代码,也交付内容素材
最后一个我会选 Canva。
codex的玩法很多,很多人不只是写代码,还要做封面图、演示图、社媒图、课程图、产品说明图。
Canva 插件的价值在于:让 Codex 从“文字和代码”跨到“可交付视觉素材”。
你可以让它:
根据这篇文章做一张封面。
把这个产品功能整理成一页视觉海报。
为这个 Demo 做三张社媒宣传图。
把这组要点排成一页简洁的演示页。
这个插件,独立开发者、内容创作者、运营、培训讲师,Canva 会比很多纯开发插件更容易产生共鸣。
11. Computer Use:让 Codex 操作你的 Mac 应用
Computer Use 的定位很直接:让 Codex 通过 Computer Use 控制 macOS 桌面应用。
但这里要注意,它不是“绕过权限控制你的电脑”。插件说明里写得很清楚:你选择允许 Codex 访问哪些应用,它工作时可能读取截图或页面内容,你可以随时停止操作,也可以管理权限。
它适合这类场景:
帮我在已经打开的 Mac 应用里完成一个重复操作。
打开当前项目相关工具,检查界面状态。
在我允许的应用里点击、输入、收集页面信息。
帮我跑一个桌面应用流程,并告诉我卡在哪一步。
这个插件最适合那些“不能只靠代码文件解决”的任务,比如桌面软件测试、Xcode 项目运行、浏览器外的 Mac 应用操作。
12. Chrome:让 Codex 使用你的浏览器状态
Chrome 插件解决的是另一个常见问题:很多任务发生在浏览器里,而且依赖你当前的登录状态、已有标签页、Cookies、扩展和页面内容。可以让 Codex 使用已经处在某个上下文里的 Chrome。
你可以这样用:
打开我当前 Chrome 里的页面,帮我检查表单有没有填漏。
在已登录的网站里帮我整理页面信息。
帮我截图并对比这个网页的显示问题。
按我确认的步骤点击、输入、完成一个网页流程。
13. Spreadsheets:把数据整理成交付级表格
Spreadsheets 插件适合和表格有关的任务。它不是只会“解释 CSV”,而是能在本地创建、编辑、检查、渲染、验证并导出表格文件,支持 XLSX、CSV、TSV,也适合后续交付给 Google Sheets 使用。
适合这样用:
把这份 CSV 整理成一份可分析的 XLSX。
帮我做一个公司费用报销模板。
读取银行流水,生成分类统计和图表。
检查这个表格公式和格式有没有明显问题。
如果你的工作里经常有数据、账单、运营表、财务表、活动报名表,这个插件会比很多“看起来很 AI”的插件更实用。
14. Presentations:把内容变成可交付演示文稿
Presentations 插件面向的是演示文稿交付。你也可以发挥一下用途让它配合产出一些speaker notes。总之这个插件适合产品汇报、课程课件、路演材料、复盘报告。
你可以这样用:
根据这篇文章做一份 8 页演示文稿。
把这份调研整理成客户汇报 deck。
检查这个 PPTX 的版式和文字是否溢出。
给每页幻灯片补充演讲备注。
我会怎么安排这 14个
可以分成4组。
第一组是开发闭环:
GitHub、Figma、Linear、Sentry、OpenAI Developers。
它们覆盖需求、设计、代码、报错、文档查询。
第二组是办公信息闭环:Google Drive、Gmail、Slack、Notion。
它们覆盖资料、邮件、团队聊天、知识库。
第三组是内容交付:Canva之类的插件
它负责把结果变成更容易展示和传播的素材。
第四组:操作和文件交付:
Computer Use、Chrome、Spreadsheets、Presentations。
让 Codex 直接去它该去的地方,看它该看的上下文,然后帮你把事情推进到下一步。
让你的codex更自动,更「虾化」一点吧~
ok,我是阿星👋
更多AI应用,
我们下期再见!
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