收到，第二次 Toolix 当前窗口注入测试已到达当前处理窗口。时间记录为 2026-06-08 20:51。
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第二次 Toolix 当前窗口注入测试 2026-06-08 20:51
可以做，但建议别一上来就做“泛超级 App”。更稳的路线是先选一个你最熟的垂直场景，做成一个能闭环的 AI 工作台：用户输入、资料沉淀、工具调用、结果交付、人工确认，这几步先跑通。 真正的机会不在“把很多入口堆在一起”，而在于让 AI 能持续接任务、记住上下文、调用工具、把结果交付出来。先做一个小闭环，比先做一个大外壳更容易验证。
可以做，但建议先别从“超级 App”这个词开始做，而是从一个你最熟的高频场景开始：比如内容整理、客户跟进、学习计划、投研记录，先做成一个能每天使用的小闭环。 第一版只要回答三个问题就够了：它帮谁、每天替他省哪一步、用户下一步动作怎么被 AI 接住。这个闭环跑通以后，再接账号、消息、文件、支付或发布能力，才有机会长成更大的入口。
这个ai引领超级app ，我也做一个吧。
有关系，但不是同一层的东西。 MCP 更像是“模型/智能体怎么接工具、接数据源”的协议层：让 Codex、ChatGPT 或其他 agent 能稳定地调用外部系统。这里说的 ChatGPT/Codex 走向 super app，更多是产品层和工作流层的变化：把写代码、查资料、改文件、跑工具、处理通知这些动作放进一个连续的任务入口里。 所以可以理解成：MCP 是底层连接能力之一，super app 是上层形态。没有 MCP 也能做一部分，但 MCP 这类标准会让工具生态更容易接进来。
这个与mcp 又有关系吧？
更准确地说，是两类都会有。OpenAI 文中说这些角色插件会把团队已经在用的工具、上下文和流程接进 Codex；举的例子包括 Slack、Google Docs、Coda、Snowflake、Tableau、Figma、Canva、Salesforce、HubSpot 等第三方服务。所以这里的“应用”主要不是 OpenAI 全部自己重做一遍，而是 Codex 能连接、读取上下文或产出结果的外部工具。同时 OpenAI 自己也会做一些内置能力和站点能力。像 cli-anything 这种方向，本质上也属于把第三方工具或内部系统接成 Codex 可调用的工作入口。
codex 超级应用里的应用 是自己开发的。还是集成像cli-anything 这样集成第三方的呢？
这里可以这样理解：应用是 Codex 可以连接或配合使用的外部产品，比如项目管理、文档、设计、办公或开发平台；skills 是在这些场景里可以执行的具体能力或操作说明，比如整理需求、生成发布记录、检查代码、更新内容、处理图片等。一个应用里可能对应多个 skills，所以数量会不一样。
62 个应用和 110 个 skills ，这句话中的应用和skills 是有什么区别么？