Codex 会很乐意为一款游戏的标题画面编写代码。然后它读到加载 assets/harbor-bg.png 的那一行就卡住了，因为还没有人画过那座港口。Codex 插件 正是用来填补这类空缺的。
每个插件都会赋予 Codex 一套新技能，或与另一项服务建立实时连接，因此智能体可以在同一个项目中打开拉取请求、读取 Figma 画板，或生成缺失的美术资源。
我们查阅了 ChatGPT Plugins Directory 中 Codex 用户最推荐的插件列表，ChatGPT 和 Codex 共用这个目录，并让其中一个插件跑完了一个真实游戏原型。下面列出十款值得安装的插件、它们实际能为仓库增加什么，以及需要的设置。
这个场景中的每一项资产都来自同一次 Codex 聊天中的 Atlas Cloud 插件。Codex 编写了放置它们的 three.js 代码。
核心要点
- Codex 插件捆绑技能和 MCP 服务器，ChatGPT 和 Codex 共用一个插件目录。
- 在桌面应用的 Plugins 页面安装它们，或在 Codex CLI 中输入/plugins。
- Atlas Cloud 插件为 Codex 项目添加来自 400+ 模型的图像、视频和 3D 生成能力。
- 在我们的测试中，一次 Codex 聊天生成了港口背景、抠出的女主角和带纹理的 3D 头盔。
- 已安装的插件可以为每次新聊天添加技能和工具，所以按任务安装，并删掉其余插件。
Codex 插件对比表
Codex 插件是一种可安装的捆绑包。它可以携带技能（Codex 为某类工作加载的可复用指令）和 MCP 服务器（将 Codex 连接到 GitHub 或 Vercel 等实时服务）。有些插件还会添加浏览器扩展或生命周期钩子。OpenAI 于 2026 年 3 月 25 日在 Codex 中推出插件支持，同一目录现在也服务于 ChatGPT。
下文十款插件中有七款至少连接一个应用或 MCP 服务器，这意味着你需要先登录该服务，Codex 才能对其执行操作。另外三款仅附带技能。捆绑技能数量从零（GitHub 和 Linear）到 33（Vercel）不等，而 Superpowers 完全不需要账户，因为它的列表只显示技能。
| 插件 | 最适合 | 构建者 | 捆绑技能 | 应用或 MCP 服务器 | 所需账户 |
|---|---|---|---|---|---|
| Atlas Cloud | 在项目内生成图像、视频和 3D | Atlas Cloud AI Inc | 3 | 1 个应用 | Atlas Cloud |
| GitHub | 拉取请求审查、议题和 CI | OpenAI | 0 | 2 个应用 | GitHub |
| Figma | 将设计转化为代码 | Figma, Inc. | 14 | 1 个应用 | Figma |
| Superpowers | 规划、测试驱动工作和调试 | Jesse Vincent | 15 | 无 | 无需额外 |
| Vercel | 部署 Web 应用 | Vercel Labs | 33 | 1 个应用和一个 MCP 服务器 | Vercel |
| Codex Security | 仓库安全扫描 | OpenAI | 15 | 3 个应用和一个本地 MCP 服务器 | 其捆绑应用需要 GitHub、Linear 或 Atlassian |
| Supabase | 数据库、认证和迁移 | Supabase | 2 | 1 个应用 | Supabase |
| Linear | 议题、项目和 PRD | Linear Orbit, Inc | 0 | 1 个应用和一个 MCP 服务器 | Linear |
| Sentry | 读取生产错误 | Sentry | 1 | 无 | Sentry |
| Firecrawl | 网页搜索和页面提取 | SideGuide Technologies | 1 | 无 | Firecrawl |
我们如何评选最佳 Codex 插件
我们于 2026 年 10 月 10 日在 ChatGPT 桌面应用中阅读了 ChatGPT Plugins Directory 里的每个列表，Codex 现在也位于其中。我们还检查了现有汇总文章一直推荐哪些插件，然后安装 Atlas Cloud，并在一个可运行的 Codex 项目中从第一次请求一直跑到完成场景。
四项标准决定了排名：
- 在仓库内工作。 插件是否让 Codex 能改变真实内容，例如文件、拉取请求或部署，而不仅仅是回答问题？
- 设置成本。 从安装到首次使用之间，需要多少账户、登录和仅限桌面的步骤？
- 上下文负载。 它会把多少技能、应用和 MCP 服务器带入每次新聊天？
- 权限足迹。 插件是只读的，还是可以写入你在意的服务？
第一项标准权重最高。Codex 的价值来自编辑项目，因此最终产出文件、提交或部署的插件，胜过最终只产生聊天回复的插件。
披露：Atlas Cloud 发布本文，并构建了列表中的第一个插件。没有其他插件制作者为入选付费，每个插件的描述均来自其自己的目录列表。
1. Atlas Cloud：图像、视频和 3D 的最佳 Codex 插件
向 Codex 索要美术资源，Atlas Cloud 就会把真实文件放进你的项目：一张 2816 × 1584 的背景、一个透明 PNG 上的角色、一个带纹理的 GLB 模型。随后 Codex 编写使用它们的代码，因此资产需求和构建发生在同一个线程中。Atlas Cloud 负责生成，Codex 将每个结果保存到你指定的文件夹中。
从 Atlas Cloud 的目录列表安装它，在浏览器中登录一次，然后开始新的 Codex 聊天。
它为何突出： Codex 本身已经可以绘制图像。OpenAI 的图像生成文档指出，内置工具使用 gpt-image-2，会计入你的 Codex 一般用量限制，并且平均比不含图像的回合快 3 到 5 倍消耗配额。
该插件扩展了选择范围。你可以从 400+ 模型的实时目录中选择，从用于静态图像的 Seedream 5.0 Pro 和 Nano Banana，到用于视频的 Seedance 和 Kling，或用于 3D 的 Hunyuan 或 Tripo。任务运行前，插件可以查询模型的输入、输出类型和价格，计费任务可能会等待你确认。
最适合： 独立游戏制作者，他们需要在原型变得真实之前先有背景、角色和道具。它也适合不断交付带有灰色占位框页面的前端开发者。
定价： 插件安装免费。每个任务会从你自己的 Atlas Cloud 余额中扣费，新账户在绑定支付方式后可获得少量注册赠金。FAQ 列出了我们测试中每项资产的费用。
从左到右：来自 Seedream 5.0 Pro 的 harbor-bg.png、使用 Seedream 5.0 Pro 图层分解抠出的 mara.png，以及来自 Tripo H3.1 的 helmet.glb，此处用 three.js 渲染。
用三步将 Codex 用作 AI 游戏资产生成器
我们的测试项目 Tidewater 是一个小型港口游戏，其中 index.html 已经指向三个不存在的文件。assets/ASSETS.md 中有一段简短说明描述了每个文件。插件是这样填补空缺的。
- 在 Codex 中打开项目。 在输入框下选择项目文件夹，这样 Codex 就能读取说明并写入 assets/。
- 按名称请求资产。 提及 Atlas Cloud 插件、文件名以及每项任务使用的模型。先请求报价可以让支出保持可见。
- 发送请求。 插件提交每个任务，Codex 将结果保存到 assets/，然后更新 index.html 以加载它们。
以下是我们逐字发送的请求：
plaintext1Use the Atlas Cloud plugin to make the three files listed in assets/ASSETS.md and save them into assets/ with those exact names. 21. harbor-bg.png: Seedream 5.0 Pro, 16:9. 32. mara.png: Seedream 5.0 Pro, portrait, same painted style as the background. Then cut her out to a transparent PNG with a background removal model on Atlas. 43. helmet.glb: first a Seedream 5.0 Pro concept image of the helmet on a plain white background, then Tripo H3.1 image-to-3D with textures. 5Quote each job before you submit it. Once the files exist, update index.html so the title scene shows the background, Mara on the left and the helmet slowly turning on the dock (three.js is fine).
头盔说明了为什么两阶段路线值得。Seedream 5.0 Pro 在白色背景上画出了干净的概念图，而 Tripo H3.1 将这一张图像变成 43 MB 的 GLB，带有黄铜 PBR 纹理、螺栓和一个深色玻璃观察窗。对于 Mara，一条后续消息让插件使用 Seedream 5.0 Pro 的图层分解，返回了她位于自己透明图层上的 968 × 2665 图像。
Codex 的 three.js 代码本身也需要几次简短的后续调整。它需要一个 import map，让模型加载器找到 three.js；需要一盏环境光，让黄铜不再显得浑浊；还需要提醒把头盔的玻璃观察窗转向相机。Mara 也移到了水边，Codex 在她下方添加了波纹倒影。每次修复都是同一聊天中的一两句话。
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2. GitHub：拉取请求和 CI 的最佳 Codex 插件
OpenAI 自己构建了 GitHub 插件，它位于目录的 Popular 行。它把 Codex 变成你已托管在 GitHub 上的代码的审查者和修复者。
它给 Codex 添加了什么： 列表描述了一种连接器优先的工作流，用于检查仓库、审查拉取请求、处理反馈、调试失败的 Actions 检查，以及准备变更供审查，并提供有针对性的 CLI 回退方案。其示例提示包括以“像资深审查者一样”编写拉取请求摘要，并指出缺失的测试。
你首先需要什么： 通过插件应用连接的 GitHub 账户。列表指出，某些功能（例如 Codex）需要此连接。
它的不足： 插件不捆绑任何技能，因此其价值取决于应用连接。使用 GitHub Enterprise 主机的团队需要单独的、特定于工作区的连接器。
可尝试的第一条提示： “像资深审查者一样总结这个拉取请求：改了什么、可能破坏什么，以及哪些测试缺失或薄弱。”
适合： 代码和 CI 位于 GitHub 上的任何人。不适合你，如果： 你的仓库位于 GitLab 或 Bitbucket。
截图来自 2026 年 10 月 ChatGPT Plugins Directory 中的 GitHub 列表。
3. Figma：设计到代码工作的最佳 Codex 插件
Figma 的插件是设计文件和代码库之间的桥梁。其列表称，你可以将产品屏幕作为可编辑图层发送到 Figma，然后把设计送回 Codex，以便在你的代码中实现。
它给 Codex 添加了什么： 14 项技能，包括设计到代码、Figma 组件与代码片段之间的 Code Connect 映射，以及为 Figma Design、FigJam 或 Slides 创建新文件。Figma 应用连接负责读取和写入。
你首先需要什么： 一个 Figma 账户，以及如果你希望生成的图层使用你自己的组件，还需要 Figma 中的设计系统。
它的不足： 它基于 Figma 中已有的内容工作。如果你的团队用代码或其他工具做设计，它的 14 项技能大多会闲置。
可尝试的第一条提示： “阅读附带的 PRD，并创建 2FA 流程的流程图。”
适合： 每个冲刺都从 Figma 移交给工程的产品团队。不适合你，如果： 你很少打开 Figma。
截图来自 2026 年 10 月 ChatGPT Plugins Directory 中的 Figma 列表。
4. Superpowers：规划和测试驱动工作的最佳 Codex 插件
Superpowers 是开发者 Jesse Vincent 制作的纯技能插件。它改变 Codex 的工作方式，不连接任何外部服务，引导每项任务经过头脑风暴、书面计划、测试先行和分支关闭前的审查。
它给 Codex 添加了什么： 15 项技能，其中包括 Brainstorming、Executing Plans、Dispatching Parallel Agents、Requesting Code Review 和 Finishing a Development Branch。我们查看时，版本 6.4.2 已上线。
你首先需要什么： 除了安装之外什么都不需要。列表显示没有应用或 MCP 服务器，因此无需连接账户。如果你对打包技能还不熟悉，我们对单个 Codex 技能的讲解展示了单个技能如何塑造整个任务。
它的不足： 流程本身就是产品。一行修复不需要头脑风暴和计划，额外步骤会拖慢小任务。
可尝试的第一条提示： “我们来给这个项目添加一个功能。” 预计 Codex 会在写任何代码之前先询问意图和需求。
适合： 希望 Codex 在编写前先规划和测试的开发者。不适合你，如果： 你的大部分 Codex 工作都是快速修改。
截图来自 2026 年 10 月 ChatGPT Plugins Directory 中的 Superpowers 列表。
5. Vercel：部署 Web 应用的最佳 Codex 插件
Vercel 的插件带有本列表中最大的捆绑包：33 项技能，涵盖 Next.js、AI SDK、Workflow、存储和部署的指导。
它给 Codex 添加了什么： 例如审计仓库部署风险的示例提示，以及位于 mcp.vercel.com 的 MCP 连接，用于检查和管理项目。OpenAI 的插件文档还将 Vercel 列为 Sign in with ChatGPT 的首批合作伙伴之一。
你首先需要什么： 通过插件连接的 Vercel 账户。Sign in with ChatGPT 可以创建或关联一个。
它的不足： 每次新聊天都会提供 33 项技能，无论任务是否涉及 Vercel。部署到别处的团队会白白承担这一负担。
可尝试的第一条提示： “审计此仓库的 Vercel 部署风险。”
适合： 在 Vercel 上发布 Next.js 或 AI SDK 应用的团队。不适合你，如果： 你部署到其他主机。
截图来自 2026 年 10 月 ChatGPT Plugins Directory 中的 Vercel 列表。
另外五款值得了解的 Codex 插件
这五款各做好一项工作，因此未能进入前半部分。当那项工作正属于你时，每一款都值得占一个位置。
截图来自 2026 年 10 月 ChatGPT Plugins Directory 中的 Codex Security 列表。
6. Codex Security
OpenAI 自己的安全插件打包了 15 项技能，用于深度扫描、差异扫描、攻击路径分析和修复发现的问题，并由一个本地 MCP 服务器以及 Linear、GitHub 和 Atlassian 应用支持。其网页列表会引导你到桌面应用安装。当仓库需要在发布前进行真正审计时，选择它。
7. Supabase
Supabase 让 Codex 在你的项目上运行 SQL、更改模式、部署边缘函数、设置认证和读取日志，并包含两项技能，其中涵盖 Postgres 最佳实践。它是 Sign in with ChatGPT 合作伙伴，因此你可以用 ChatGPT 登录来创建或关联 Supabase 账户。除非 Supabase 是你的后端，否则可以跳过。
8. Linear
Linear 通过一个应用和位于 mcp.linear.app/mcp 的 MCP 服务器连接，且完全不捆绑技能。Codex 可以搜索、创建和更新议题、项目和倡议，或起草 PRD。它适合希望工单更新跟随代码变更的团队。
9. Sentry
Sentry 提供一项只读工作流技能：检查最近的议题、查看事件并总结生产错误。只读是卖点。Codex 可以通过一项标记为只读可观测性的技能告诉你昨晚出了什么问题。
10. Firecrawl
Firecrawl 通过一项技能为 Codex 提供网页搜索、页面和文档提取、多页爬取，以及跨开发者文档和论文的研究。列表还提到账户额度使用情况检查，因此大量使用预计会消耗 Firecrawl 账户。当 Codex 需要比训练数据更新的文档时，它很方便。
一次应该安装多少 Codex 插件？
比你想的更少。OpenAI 的插件文档指出，已安装的插件可以给新聊天添加技能和 MCP 工具，而图表显示这种负载有多不均衡。安装上面全部十款精选插件后，每次新聊天都有 84 项捆绑技能可用，外加其中七款插件的应用和 MCP 服务器。
上下文是隐藏成本。在 2026 年 8 月的一份 Codex 上下文管理指南中，Unblocked 的 Dennis Pilarinos 警告说，加载多个 MCP 服务器“可能在你发出第一条提示前就消耗数万 token”。这些 token 中的每一个，都是智能体不再能留给你的代码的空间。
权限是第二项成本。同一份 OpenAI 文档指出，通过 Codex 运行的插件遵循宿主的沙箱和审批策略，而且 Sign in with ChatGPT 本身不会批准操作。卸载插件也会让其 MCP 连接保留在原处，直到你断开它们。
可以改为这样做： 为你眼前的工作安装插件，并移除不再使用的插件。当你保留一个插件但只需要其中一部分时，Codex 的配置参考让你可以关闭捆绑的 MCP 服务器，或在 config.toml 中将它暴露的工具加入允许列表：
plaintext1[plugins."<plugin-name>@<marketplace-name>".mcp_servers.<server>] 2enabled_tools = ["<tool-you-use>", "<another-tool>"]
使用你自己配置中的名称替换。要在同一表中关闭该服务器而不卸载插件，请设置 enabled = false。
Reddit 对最佳 Codex 插件怎么说？
关于这个问题的排名帖子位于 r/codex。它在这篇评测前约五个月发布，开头是一段熟悉的坦言：发帖者已经用了 Codex 几个月，却一个插件都没用过，想知道自己错过了什么。该帖得分达到 180，回复分成三个阵营。
| 帖子中的推荐 | 评论者喜欢之处 | 他们提出的问题 |
|---|---|---|
| Superpowers | 比基础 Codex 更清晰的设计规格和计划 | 消耗 token 重；一个更轻量的分支 Superpowers Optimized 被提为折中方案 |
| Matt Pocock 的技能，例如 grill-me 和 to-prd | token 消耗低，结果强 | 一条回复说，它们止步于把计划变成工作单元 |
| Context7 | 为 Codex 提供最新的库文档供查阅 | 一条回复指出，它根本不是插件 |
| Caveman 和 RTK | 每项任务的 token 使用更低 | 帖子中未提出缺点 |
| Slack、Google Drive、Vercel 和 Stripe 的服务连接器 | 它们在后台工作，无需按名称调用 | 一位评论者避免未测试的插件，以防它们破坏可用代码 |
Superpowers 获得最多提及，也引发最尖锐的分歧。它的粉丝称赞它带来更好的计划和审查，而批评者说它“消耗的 token 比其价值更多”。一位支持者回应说，之后修复草率工作的成本远高于 token。这场争论与上一节的上下文权衡相呼应。
一个声音不小的少数派说，对经验丰富的工程师来说，不用插件仍是最佳配置，而插件主要帮助那些凭感觉写代码的人。
连接器阵营强烈反驳。一位评论者说，Slack 和 Google Drive 插件，加上一些自定义插件，现在让他们的大部分工作都能在 Codex 中完成；另一位说 Vercel 插件效果很好。我们读到的回复都没有涉及图像、视频或 3D 工作，因此创意类插件在这个帖子中几乎没有存在感。
常见问题
如何在应用或 CLI 中安装 Codex 插件？
在 ChatGPT 桌面应用中，打开 Plugins，选择一个插件，选择加号按钮，并连接它要求的任何账户。然后开始新聊天，因为捆绑技能只会在新聊天或 CLI 会话中可用。
在 Codex CLI 中，输入 /plugins 打开同一浏览器。来自 GitHub marketplace 的插件可通过 codex plugin marketplace add 加上所有者和仓库名来安装。我们的分步启动指南讲解了 Atlas Cloud 的两种途径。
Codex 图像生成可以在没有插件的情况下工作吗？
可以。在输入框中描述图像，或包含 $imagegen 来按名称调用内置图像技能。对于大批量生成，OpenAI 建议设置 OPENAI_API_KEY，这样这些图像会按 API 费率计费，而不是计入你的包含限制。当你想要不同的图像模型、3D 文件或视频片段时，插件才值得安装。
Codex 插件可以免费使用吗？
我们查看的目录列表显示没有安装费。成本在于每个插件背后的服务，Atlas Cloud 按任务收费。
在我们的 Tidewater 运行中，2K 港口背景花费 $0.072，每张竖版或方形尺寸的 Seedream 5.0 Pro 图像花费 $0.036，这些价格反映了 2026 年 10 月 Seedream 5.0 Pro 的 20% 折扣。带纹理的 Tripo H3.1 头盔花费 $0.22，抠出 Mara 的图层分解花费 $0.648，因此整套约为一美元。
Codex 插件能在 VS Code 扩展中工作吗？
不能。OpenAI 的文档指出，IDE 扩展不支持插件。请改用 ChatGPT 桌面应用或 Codex CLI 中的 Codex。标记为 Desktop only 的插件需要桌面应用，即使你在网页上找到它们。
结论
这十款精选按工作清晰划分。GitHub、Figma、Superpowers 和 Vercel 覆盖代码侧，从审查到部署，另外五款各自很好地解决一个更窄的问题。Atlas Cloud 填补其余插件留下的空缺：项目在看起来完成之前所需的美术、视频素材和 3D 文件。
从本周案头工作对应的两三个 Codex 插件开始，删掉不再使用的插件，下次当某个文件路径指向空无时，让智能体去获取缺失的资产。
