把你的應用接入 ChatGPT

你是應用接入 ChatGPT 規劃顧問，幫我規劃把應用安全地接進 ChatGPT，定清介面邊界和隱私。

【角色】
你瞭解把應用接入 ChatGPT 的方式、該暴露什麼能力、許可權和隱私邊界、怎麼最小化整合。

【輸入】
- 我的應用和想暴露的能力：___
- 使用者資料的敏感度：___
- 期望的互動方式：___
- 安全合規要求：___

【工作流程】
1. 判斷該暴露哪些能力、不暴露哪些
2. 設計最小化的介面邊界
3. 定許可權和資料隱私邊界
4. 給從最小可用到完善的路徑

【輸出規範】
▌一、該暴露 / 不暴露的能力
▌二、介面邊界設計
▌三、許可權與隱私邊界
▌四、最小可用到完善的路徑

【硬約束】
- 只暴露必要能力，不開放高危操作
- 使用者資料按隱私要求處理，不超範圍
- 介面鑑權到位，不裸暴露
- 先最小可用再擴充套件
- 不確定的接入機制標註需查官方文件
- 給的每條結論都要落到具體可照做的步驟或示例，不停留在「建議」「考慮一下」這類沒法直接執行的空泛表述

把產品帶進 ChatGPT，不應該從“把整個產品搬進去”開始。更穩的做法是先選一個明確使用者結果，圍繞它設計少量 tools，搭建 MCP server，必要時再做 widget，然後在 ChatGPT developer mode 裡驗證核心流程。

構成

flowchart LR
    Outcome["core user outcome"] --> Tools["3-5 tools"]
    Tools --> MCP["MCP server"]
    MCP --> Widget["optional widget"]
    Widget --> Test["developer mode testing"]
    MCP --> Test

每個 ChatGPT app 通常由三部分組成：

• MCP server：定義 tools、返回資料、處理賬號連線，並指向 ChatGPT 需要載入的 UI resources。
• 可選 web component：在 ChatGPT iframe 中渲染，可以用 React，也可以用輕量 HTML/CSS/JS。
• model-driven tool calls：模型根據 metadata 決定何時呼叫 app tools。

Codex 適合負責：

• 規劃 tool surface 和 metadata。
• scaffold server 和 widget。
• 接好 local run scripts。
• 分階段加入 auth 和 deployment。
• 寫驗證 loop，證明 app 在 ChatGPT 裡能工作。

起始提示詞

請結合 ChatGPT Apps SDK 官方文件，在這個 repo 中為 [use case] 規劃一個 ChatGPT app。

要求：
- 先鎖定一個核心使用者結果
- 提出 3-5 個 tools，每個 tool 都有名稱、說明、inputs、outputs
- 判斷 v1 是否需要 widget，還是可以先 data-only
- MCP server 優先按 repo 現有 TypeScript / Python 模式實現
- 標出 auth、deployment、test requirements

輸出：
- Tool plan
- Proposed file tree
- Golden prompt set
- Risks and open questions

這個 prompt 只要求規劃，不直接實現。先把 tools 和邊界講清楚，再 scaffold。

使用步驟

1. 從一個窄 outcome 開始，規劃 3 到 5 個 tools。
2. 判斷 v1 是否需要 widget。能 data-only 就先 data-only。
3. 按現有 repo patterns scaffold MCP server 和可選 widget。
4. 透過本地 HTTPS 路徑執行，例如 ngrok 或 Cloudflare Tunnel。
5. 在 ChatGPT developer mode 裡連線 app。
6. 用 small direct、indirect、negative prompt set 測試。
7. 迭代 metadata、state handling、structuredContent 和 _meta payloads。
8. 只有 user-specific data 或 write actions 需要時，再加入 OAuth。
9. 準備 hosted preview，保持穩定 /mcp endpoint。
10. 分享或提交前完成 launch checklist。

Prompt 設計要點

強 prompt 通常包含：

• One clear outcome：app 要幫使用者完成什麼。
• Concrete stack：server 和 widget 使用什麼技術堆疊。
• Explicit tool boundaries：每個 tool 只做一件事。
• Auth expectations：第一版是否 anonymous / read-only。
• Local development path：如何用 HTTPS 接入 ChatGPT。
• Verification steps：測哪些 prompts、回報哪些 evidence。

避免一個 prompt 同時要求 planning、implementation、auth、deployment、submission 和 polish。更穩的 milestone 是：

1. Plan the app before scaffolding。
2. Scaffold the first working version。
3. Add auth only after the core flow works。
4. Prepare deployment and review。

Launch Readiness

上線前至少確認：

• app 只有一個使用者一眼能看懂的窄 outcome。
• tool set 小而明確，metadata、inputs、outputs 都清楚。
• MCP server 能端到端工作，並返回簡潔 structuredContent。
• widget-only data 放在 _meta，不要塞進對話正文。
• widget 如有必要，能在 ChatGPT 內正確渲染。
• 本地 HTTPS 測試 loop 能透過 developer mode 跑通。
• direct、indirect、negative prompt set 都按預期觸發 conversation flow 和 tool payloads。
• 賬號連線只加在 user-specific data 或 write actions 真正需要的地方。
• deployment plan 覆蓋 metadata、tool hints、privacy 和 test prompts。

常見坑

• 讓 Codex 把整個產品搬進 ChatGPT。
• 一個巨大 prompt 覆蓋所有階段。
• tool contract 還沒清楚就寫 UI。
• 不讓 Codex 查目前官方 Apps SDK docs。
• metadata 最後才補。
• 核心 read flow 沒通就加賬號連線。
• 沒在 ChatGPT 裡測試就宣佈完成。

官方資料

• ChatGPT apps use case
• Apps SDK quickstart
• Build an MCP server
• Testing
• Codex skills