Nutze zum Erstellen oder Einreichen eines Plug-ins die vollständige Entwicklungsdokumentation auf developers.openai.com.
Diese Seite bietet eine kurze Einführung. Ein Plug-in ist ein installierbares Paket, das Skills, einen MCP-Server oder beides enthalten kann. Ein MCP-Server kann außerdem optional eine Benutzeroberfläche zurückgeben.
ChatGPT und Codex nutzen dasselbe universelle Plug-in-Verzeichnis. Du brauchst ein öffentliches Plug-in nur einmal zu veröffentlichen, damit derselbe Eintrag über die unterstützten Oberflächen beider Produkte auffindbar ist. Nutze während der Entwicklung einen lokalen Marketplace, um das Paket zu testen, bevor du es für das universelle Verzeichnis einreichst.
Informationen zur Verteilung in einem Workspace über GitHub findest du unter Plug-in-Verwaltung.
Beginne mit einem Skill, solange du einen persönlichen Ablauf noch weiterentwickelst. Erstelle ein Plug-in, wenn du diesen Ablauf teilen, zusammengehörige Skills bündeln, einen externen Dienst anbinden oder einem Team eine stabile Funktion bereitstellen möchtest.
Plug-in mit @plugin-creator erstellen
Am schnellsten gelingt das Setup mit dem integrierten Skill @plugin-creator
im Work-Modus von ChatGPT oder mit $plugin-creator in Codex.
Beschreibe das gewünschte Ergebnis, die einzubindenden Skills oder den MCP-Server und gib an, ob du zum Testen einen Eintrag in einem lokalen Marketplace möchtest. Zum Beispiel:
@plugin-creator Create a plugin named meeting-follow-up.
Include a skill that turns meeting notes into decisions, owners, and next steps.
Add it to a personal marketplace so I can test it locally.
Der Skill erstellt ein unterstütztes Kompatibilitätsmanifest unter .codex-plugin/plugin.json,
strukturiert den Plug-in-Ordner und kann das Plug-in einem lokalen Marketplace
hinzufügen. Dieses Grundgerüst unterscheidet sich vom portablen Format mit plugin.json im Stammverzeichnis,
das im manuellen Beispiel verwendet wird. Informationen zu optionalen Dateien und Verzeichnissen findest du
unter Struktur des Grundgerüsts.
Wenn der Skill fertig ist:
- Überprüfe
.codex-plugin/plugin.json. - Prüfe jeden enthaltenen Skill unter
skills/. - Lade ChatGPT oder Codex neu und installiere das Plug-in aus seiner lokalen Marketplace-Quelle.
- Teste das Plug-in in einer neuen Unterhaltung mit repräsentativen Anfragen.
Wenn das Plug-in einen MCP-Server enthält, entwickle und teste zuerst diesen Server.
Gib anschließend @plugin-creator die registrierten Verbindungsdetails. Folge dem vollständigen
Ablauf für MCP-Server
zu Tools, Authentifizierung, Bereitstellung und Tests.
Plug-in nur mit Skills manuell erstellen
Ein minimales portables Paket im Agent Plugins-Format enthält ein Manifest im Stammverzeichnis und mindestens einen Skill:
meeting-follow-up/
├── plugin.json
└── skills/
└── meeting-follow-up/
└── SKILL.md
Erstelle plugin.json im Stammverzeichnis des Plug-ins:
{
"$schema": "https://agent-plugins.org/schemas/1.0.0/plugin.schema.json",
"name": "meeting-follow-up",
"version": "1.0.0",
"description": "Turn meeting notes into decisions and next steps"
}
Portable Pakete erkennen Skills in skills/ automatisch. Füge
skills/meeting-follow-up/SKILL.md hinzu:
---
name: meeting-follow-up
description: Extract decisions, owners, and next steps from meeting notes.
---
Review the meeting notes. Return:
1. Decisions
2. Action items with owners
3. Open questions
Verwende einen beständigen Plug-in-Namen in Kebab-Case. Beschreibe den Skill so konkret, dass ChatGPT und Codex erkennen können, wann der Ablauf passt.
Füge den Ordner mit @plugin-creator einem lokalen Marketplace hinzu. Installiere und
teste anschließend das Plug-in, bevor du es teilst.
Weiter mit der Entwicklungsdokumentation
Die vollständige Entwicklungsdokumentation findest du in der Dokumentation zu Plug-ins. Sie behandelt folgende Themen:
- Architektur von Plug-ins
- Skills erstellen
- MCP-Server entwickeln
- Optionale Benutzeroberfläche hinzufügen
- Plug-in als Paket zusammenstellen
- Plug-in testen
- Einreichen und veröffentlichen
Wie du Plug-ins durchsuchst, installierst, aktivierst oder entfernst, erfährst du unter Plug-ins verwenden.