把你的应用带进 ChatGPT

本页根据 OpenAI 官方 Codex use cases 页面重新整理，核对时间为 2026-03-30。这里保留原文的任务边界、推荐技能和工作流重点，但改写成更适合课程、工作坊和机构授课的中文版本。

官方原始定位

• 官方标题：把你的应用带进 ChatGPT
• 官方难度：Advanced
• 官方预估时长：1h
• 官方核心说明：围绕一个明确用户结果，定义工具、脚手架 MCP server、可选 widget，并在 ChatGPT 里把最小核心流程跑通。

这节课最适合哪些人

• 围绕一个明确用户结果规划第一个 ChatGPT app
• 快速搭出 MCP server、工具元数据和可选 widget，而不是一开始过度设计
• 从本地 HTTPS 测试到 ChatGPT developer mode 验证，形成紧凑迭代闭环

课上应该带学员理解什么

• 一个 ChatGPT app 最小也至少包含 MCP server、可选 widget 和模型工具调用三部分
• 官方建议从一个狭窄用户结果开始，而不是把整个产品搬进 ChatGPT
• 这类项目特别适合 Codex，因为任务边界清晰、验证路径明确、重复工程多

官方强调的工作流

1. 先聚焦一个最小用户结果，确定工具边界和输入输出
2. 决定 v1 需要 data-only 还是需要 widget
3. 用 TypeScript 或 Python 搭 MCP server，再用 React 或原生 Web 技术做可选 widget
4. 准备本地 HTTPS 测试路径，然后在 ChatGPT developer mode 里验证完整流程

课堂演示顺序

1. 先让学员用一句话定义“这个 app 帮用户完成什么结果”
2. 再要求 Codex 列出 3 到 5 个工具，定义名字、描述、输入、输出
3. 确认工具后再进入脚手架阶段，不要一上来就写组件
4. 最后从本地测试、认证、部署和开发者模式验证四个角度复盘这个 app 是否成立

推荐技能与插件

• ChatGPT Apps：帮助 Codex 按当前 Apps SDK 流程设计工具和界面
• OpenAI Docs：写代码前先拉取最新的 Apps SDK 官方建议
• Vercel：把部署、预览和分享流程一起纳入交付

课堂版起手提示词

请用 ChatGPT app 的方式规划这个业务场景在当前仓库里的实现。

要求：
1. 先定义一个最小核心用户结果
2. 提出 3 到 5 个工具，并给出清晰的名字、描述、输入和输出
3. 说明 v1 是数据型就够，还是必须做 widget
4. 优先使用 TypeScript 搭 MCP server，React 做 widget
5. 明确说明认证、部署和测试要求

最终输出：
- tool plan
- file tree
- golden prompt set
- risks and open questions

课堂验收与交付物

• 一份 ChatGPT app 方案页
• 一份工具定义清单
• 一份服务端与 widget 的文件树草案
• 一套验证核心流程的提示词

讲师讲这节课时最容易踩的坑

• 如果课堂时间不长，只做“工具设计 + 架构脚手架 + 最小验证”就够了
• 不要让学员把“在 ChatGPT 里出现”误解为“只需要一个 prompt”
• 很适合和机构内训或高阶实战班结合

建议搭配本站这些内容

• Codex MCP 与工具扩展
• Figma MCP 与 Codex 协作

官方参考

• OpenAI Developers: 把你的应用带进 ChatGPT