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Codex

Codex use case

將您的應用程式帶入 ChatGPT

將您的使用案例轉化為專為 ChatGPT 打造、目標明確的應用程式。

Difficulty 進階
Time horizon 1 小時

端對端建置一項範圍明確的 ChatGPT 應用程式成果:定義工具、建立 MCP 伺服器與選用小工具的骨架、將其連接至 ChatGPT,並持續反覆調整,直到核心流程順利運作。

最適合

  • 以一項使用者成果為核心,規劃第一個 ChatGPT 應用程式
  • 在不過度建置的情況下,建立 MCP 伺服器、工具中繼資料與選用小工具的骨架
  • 建立從本機 HTTPS 測試到 ChatGPT 開發人員模式驗證的緊密迭代循環

Contents

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    將您的應用程式帶入 ChatGPT

    將您的使用案例轉化為專為 ChatGPT 打造、目標明確的應用程式。

    端對端建置一項範圍明確的 ChatGPT 應用程式成果:定義工具、建立 MCP 伺服器與選用小工具的骨架、將其連接至 ChatGPT,並持續反覆調整,直到核心流程順利運作。

    進階
    1 小時

    端對端建置一項範圍明確的 ChatGPT 應用程式成果:定義工具、建立 MCP 伺服器與選用小工具的骨架、將其連接至 ChatGPT,並持續反覆調整,直到核心流程順利運作。

    進階
    1 小時

    最適合

    • 以一項使用者成果為核心,規劃第一個 ChatGPT 應用程式
    • 在不過度建置的情況下,建立 MCP 伺服器、工具中繼資料與選用小工具的骨架
    • 建立從本機 HTTPS 測試到 ChatGPT 開發人員模式驗證的緊密迭代循環

    技能與外掛程式

    • 規劃工具、串接 MCP 資源,並遵循目前的 ChatGPT 應用程式建置流程。
    • 在 Codex 撰寫程式碼或建議架構前,先取得最新的 Apps SDK 官方指引。
    • 透過精選技能與官方 Vercel MCP 伺服器,將 Vercel 生態系統的指引導入 Codex。
    Skill Why use it
    ChatGPT Apps 規劃工具、串接 MCP 資源,並遵循目前的 ChatGPT 應用程式建置流程。
    OpenAI Docs 在 Codex 撰寫程式碼或建議架構前,先取得最新的 Apps SDK 官方指引。
    Vercel 透過精選技能與官方 Vercel MCP 伺服器,將 Vercel 生態系統的指引導入 Codex。

    起始提示詞

    使用 $chatgpt-apps 搭配 $openai-docs,在此程式碼庫中為 [use case] 規劃一個 ChatGPT 應用程式。 要求: - 先從一項核心使用者成果著手。 - 提出 3–5 個名稱、說明、輸入和輸出皆清楚明確的工具。 - 建議 v1 需要小工具,或可先僅提供資料。 - MCP 伺服器以 TypeScript 為優先,小工具則以 React 為優先。 - 明確指出身分驗證、部署和測試需求。 輸出: - 工具規劃 - 建議的檔案樹狀結構 - 基準提示詞集 - 風險與待釐清問題
    使用 $chatgpt-apps 搭配 $openai-docs,在此程式碼庫中為 [use case] 規劃一個 ChatGPT 應用程式。 要求: - 先從一項核心使用者成果著手。 - 提出 3–5 個名稱、說明、輸入和輸出皆清楚明確的工具。 - 建議 v1 需要小工具,或可先僅提供資料。 - MCP 伺服器以 TypeScript 為優先,小工具則以 React 為優先。 - 明確指出身分驗證、部署和測試需求。 輸出: - 工具規劃 - 建議的檔案樹狀結構 - 基準提示詞集 - 風險與待釐清問題

    您將建置的內容

    每個以 MCP 為後端的外掛程式都包含三個部分:

    • 一個 MCP 伺服器,負責定義工具、傳回資料、執行身分驗證,並指示 ChatGPT 使用任何 UI 資源。
    • 一個選用的網頁元件,會在 ChatGPT iframe 內呈現。您可以使用 React,或純 HTML、CSS 和 JavaScript 來建置。
    • 一個模型,會根據您提供的中繼資料,決定何時呼叫外掛程式的工具。

    Codex 最適合負責這些部分周邊的重複性工程工作:

    • 規劃工具介面與中繼資料。
    • 建立伺服器和小工具的骨架。
    • 串接本機執行指令碼。
    • 分階段專注處理身分驗證與部署變更。
    • 編寫可證明外掛程式在 ChatGPT 中正常運作的驗證迴圈。

    Codex 為何非常適合這項工作

    • 以 MCP 為後端的外掛程式可清楚拆分為伺服器、選用 UI,以及由模型驅動的 工具呼叫。
    • Codex 提示詞在任務明確、範圍清楚且 容易驗證時最有效,這些條件與外掛程式建置工作十分契合。
    • 技能與 AGENTS.md 可為 Codex 提供所需的可重複使用指示和專案規則,讓它始終有所依循。

    如要進一步瞭解如何安裝及使用技能,請參閱我們的 技能文件

    使用方式

    先決條件

    • 先從一項核心使用者成果著手,不要嘗試將整個產品移植到對話中。
    • 預先選定技術堆疊:伺服器使用 TypeScript 或 Python,小工具則使用 React,或純 HTML、CSS 和 JavaScript。
    • 決定開發期間要使用的 HTTPS 路徑,例如 ngrok 或 Cloudflare Tunnel。
    • 有些設定仍以舊版術語指稱 MCP 伺服器連線。在 本機測試期間,請將這些標籤視為代表已註冊的伺服器。
    1. 先鎖定外掛程式的一項明確成果,並要求 Codex 提出 3 至 5 個工具,每個工具都要有清楚的名稱、說明、輸入和輸出。
    2. 先決定 v1 是否只需提供資料,或需要小工具;接著先依現有程式碼庫模式建立 MCP 伺服器與選用小工具的骨架,再新增相依套件。
    3. 透過 HTTPS 在本機執行 MCP 伺服器、在 ChatGPT 開發人員模式中連線至該伺服器,並使用一小組直接、間接及負向提示詞進行測試。
    4. 反覆調整中繼資料、狀態管理,以及 structuredContent_meta 承載資料,直到核心讀取流程能在 ChatGPT 中穩定運作。
    5. 只有在使用者專屬資料或寫入動作確實需要時,才加入 OAuth 2.1,避免讓匿名或唯讀流程變得複雜。
    6. 準備一個使用穩定 /mcp 端點的託管預覽,驗證串流與 UI 資產託管,並在分享或提交外掛程式前檢閱上線檢查清單。

    建議的提示詞

    此工作流程的優質提示詞包含相同要素:

    • 一項明確成果:說明外掛程式應協助使用者在 ChatGPT 中完成什麼。
    • 具體的技術堆疊:說明伺服器要使用 TypeScript 或 Python,以及小工具要使用 React 或維持輕量化。
    • 明確的工具界線:要求 Codex 提出或建置一小組工具,每個工具只負責一項工作。
    • 身分驗證需求:說明第一個版本是否可供匿名使用,或是否需要連結帳戶並執行寫入動作。
    • 本機開發路徑:說明預計用於在 ChatGPT 中進行 HTTPS 測試的通道或託管路徑。
    • 驗證步驟:告訴 Codex 要執行哪些指令、測試哪些提示詞,以及應回報哪些佐證資料。

    避免用一個內容龐雜的提示詞,要求一次完成規劃、實作、身分驗證、部署、提交和完善細節。請改將工作拆分為多個較小的里程碑。

    建立外掛程式骨架前先進行規劃

    使用 $chatgpt-apps 搭配 $openai-docs,在此程式碼庫中為 [use case] 規劃一個以 MCP 為後端的外掛程式。 要求: - 先從一項核心使用者成果著手。 - 提出 3–5 個名稱、說明、輸入和輸出皆清楚明確的工具。 - 建議 v1 需要小工具,或可先僅提供資料。 - MCP 伺服器以 TypeScript 為優先,小工具則以 React 為優先。 - 明確指出身分驗證、部署和測試需求。 輸出: - 工具規劃 - 建議的檔案樹狀結構 - 基準提示詞集 - 風險與待釐清問題

    建立第一個可運作版本的骨架

    使用 $chatgpt-apps 搭配 $openai-docs,為這個以 MCP 為基礎的外掛程式建立第一版架構。 技術堆疊: - TypeScript MCP 伺服器 - React 小工具 - Vite 建置 - 透過 ngrok 提供本機 HTTPS 限制條件: - 將外掛程式的範圍維持精簡:僅包含一個讀取流程,且最多一個寫入流程。 - 為模型傳回精簡的 structuredContent,並將僅供小工具使用的資料保留在 _meta 中。 - 讓工具處理常式具備冪等性。 - 新增相依性前,先沿用程式碼庫的既有模式。 驗證: - 啟動本機伺服器 - 說明如何在 ChatGPT 開發人員模式中連接 MCP 伺服器 - 列出要測試的確切提示詞

    核心流程正常運作後再新增身分驗證

    使用 $chatgpt-apps 搭配 $openai-docs,為這個外掛程式的 MCP 伺服器新增身分驗證。 要求: - 若可行,讓唯讀工具保持匿名存取。 - 僅針對特定使用者的資料或寫入動作新增 OAuth 2.1。 - 使用現有的身分識別提供者,例如 Auth0 或 Stytch。 - 以文件說明權限範圍、Token 檢查和開發人員模式測試流程。 輸出: - 身分驗證流程摘要 - 伺服器變更 - 必要的環境變數 - 端對端測試計畫

    準備外掛程式以進行部署與審查

    使用 $chatgpt-apps 搭配 $openai-docs 和 @vercel,準備這個外掛程式的託管預覽版本。 要求: - 提供穩定的 HTTPS /mcp 端點。 - 確保 /mcp 上的串流回應持續正常運作。 - 正確託管小工具資產。 - 新增上線準備檢查清單,涵蓋中繼資料、工具提示資訊、隱私權和測試提示詞。 輸出: - 部署計畫 - 預覽 URL 或託管步驟 - 審查檢查清單 - 尚存風險

    上線準備情況

    • 外掛程式只聚焦於一項使用者容易理解的明確目標。
    • 工具組維持精簡,且中繼資料、輸入和輸出都有明確定義。
    • MCP 伺服器可端對端運作並傳回精簡的 structuredContent,僅供小工具使用的資料則保留於 _meta
    • 如有需要,小工具能在 ChatGPT 內正確呈現。
    • 本機 HTTPS 測試迴圈可透過 ChatGPT 開發人員模式正常運作。
    • 一小組直接、間接與負向提示詞均能通過測試,且對話流程與工具承載資料符合預期。
    • 只有在存取特定使用者的資料或執行寫入動作確實需要時,才新增身分驗證。
    • 在外掛程式分享或提交前,部署計畫與上線準備審查涵蓋中繼資料、工具提示資訊、隱私權及測試提示詞。

    常見陷阱

    • 要求 Codex 將整個產品移植到 ChatGPT。較佳做法:要求它聚焦於使用者的一項核心目標、三至五個工具,以及一個用途單一的小工具。
    • 一開始就使用龐大的實作提示詞。較佳做法:將工作拆分為規劃、建立初始架構、身分驗證、部署與審查等階段。
    • 在工具規格尚未釐清前就編寫 UI。較佳做法:先規劃工具介面與回應結構描述,再建置小工具。
    • 略過以官方文件為依據的步驟。較佳做法:搭配使用 $chatgpt-apps$openai-docs,讓初始架構遵循現行的外掛程式指南。
    • 把中繼資料留到最後才處理。較佳做法:及早撰寫工具說明與參數文件,再針對這些內容重新執行一組提示詞測試。
    • 尚未確認匿名或唯讀路徑可行,就新增身分驗證。較佳做法:先讓核心工具流程正常運作,再為確實需要身分驗證的工具新增 OAuth。
    • 尚未在 ChatGPT 內測試,就宣告外掛程式已完成。較佳做法:在開發人員模式中連接 MCP 伺服器、檢查工具承載資料,並驗證實際的 對話流程。

    Tech stack

    Need

    小工具框架

    Default options

    React

    Why it's needed

    這是具狀態小工具的理想預設選擇,尤其適合 UI 需要篩選器、表格或多步驟互動的情況。

    Need

    託管服務

    Default options

    Vercel

    Why it's needed

    可快速部署、提供預覽環境與自動 HTTPS,並有明確路徑可建立託管的 MCP 端點。

    Need Default options Why it's needed
    小工具框架 React 這是具狀態小工具的理想預設選擇,尤其適合 UI 需要篩選器、表格或多步驟互動的情況。
    託管服務 Vercel 可快速部署、提供預覽環境與自動 HTTPS,並有明確路徑可建立託管的 MCP 端點。

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