我把 DeepSeek 接进 ChatGPT 桌面端，Codex 项目、本地文件和医学科研 Skills 都能继续用

小魏博士讲Ai

2026-08-10

导读：最近我测试了一种更简单的 Codex 用法，把 DeepSeek API 直接接进 ChatGPT 桌面端。

最近我测试了一种更简单的 Codex 用法，把 DeepSeek API 直接接进 ChatGPT 桌面端。

接好以后，原来的项目文件夹、终端、本地文件和 Skills 都还在，不需要另搭一套复杂的模型环境。随后我又安装了最近讨论很多的 Nature Academic Search，用它做文献检索。之前做的医学论文图矢量化 Skill 也能继续运行，可以把 PNG 技术路线图重建为可编辑的 SVG 和 PowerPoint。

这套方案对国内科研用户很实用。桌面端负责项目、文件和工具，DeepSeek API 负责模型推理。研究者仍然在熟悉的 Codex 工作区里做事，模型服务换成了 DeepSeek。

有一件事需要提前讲清楚。接入 DeepSeek 以后，电脑并没有完全离线。提示词和完成任务所需的上下文可能发送到 DeepSeek 服务器，API 也会按用量计费。涉及敏感材料时，仍要遵守伦理和数据管理要求。

从安装桌面端到科研工作流的完整路径

这次测试实际跑通了什么

我把整条流程从头走了一遍，最后确认了几件事：

Windows 和 macOS 都能安装 ChatGPT 桌面应用

Codex 可以通过 DeepSeek API 调用 deepseek-v4-flash

原来的项目文件夹、终端和本地文件能力仍然可用

本地Skills 和插件目录没有因为更换模型而消失

Nature Academic Search 可以安装，也能完成文献检索任务

医学论文图片矢量化Skill 可以继续输出 SVG 和 PowerPoint

完成配置需要四样东西。电脑上先装好ChatGPT 桌面应用，准备一个有余额的 DeepSeek API 账户，再留出一个不含敏感数据的测试文件夹。单位电脑有软件安装和网络访问限制时，还要提前找信息科或管理员确认。

第一次测试尽量简单。文件夹里放一篇公开论文、一张示例图片或一份虚构CSV 就够了。不要上来就把整个桌面、医院共享盘或真实病例目录交给应用。

这套接法是怎样工作的

很多人第一次看到这个方案，会把桌面应用、Codex、DeepSeek 和 Skills 混在一起。把它们拆开以后，事情就清楚了。

ChatGPT 桌面应用提供界面和工作区。项目文件夹、终端、文件读写、插件和 Skills 都由桌面端组织。

DeepSeek API 提供模型推理。它和 DeepSeek 网页聊天是两套入口，需要单独创建 API Key，并保证账户中有可用余额。

Skills 把重复的科研任务写成固定流程。一个 Skill 可以带任务说明、参考材料和脚本。换掉模型服务以后，这些本地能力仍然留在 Codex 工作区里。

桌面端、本地文件与DeepSeek API 的关系

这张图里最需要注意的是中间那条网络请求。桌面端运行在本机，本地文件也在电脑上，但模型推理需要经过DeepSeek API。任务中用到哪些上下文，取决于你给了什么权限，也取决于任务本身。

先把ChatGPT 桌面端装好

桌面端只需要正常安装并启动一次。第一次启动会创建Codex 配置目录，后面的 DeepSeek 脚本会修改这里面的配置文件。

Windows 用户这样装

个人电脑优先使用Microsoft Store。搜索 ChatGPT 时，要核对应用名称和发布者，发布者应为 OpenAI。名称相近的第三方客户端不要顺手安装。

在Microsoft Store 中确认 OpenAI 发布的 ChatGPT

需要命令行安装或统一部署时，可以在PowerShell 中先搜索官方包，再按产品 ID 安装。

POWERSHELLwinget search ChatGPT --source msstorewinget install --id 9PLM9XGG6VKS --source msstore --accept-package-agreements --accept-source-agreements

Winget 完成 ChatGPT 安装

系统找不到Winget 时，先去 Microsoft Store 更新“应用安装程序”。单位禁用了 Store，就让 IT 管理员通过 Winget、Intune 或正式安装渠道部署，不要去陌生网站找替代安装包。

macOS 用户这样装

macOS 可以从 ChatGPT 官方下载页获取安装包。下载前先在“关于本机”里确认处理器类型，再选择匹配的版本。

ChatGPT 桌面端官方下载页面

打开安装包以后，把ChatGPT 拖进 Applications 文件夹。第一次启动时，按系统提示确认打开。

把ChatGPT 拖入 Applications 文件夹

也可以使用Homebrew 安装。

使用Homebrew 安装 ChatGPT

下载不方便时，可以让单位IT 或可信同事从官方渠道取得安装包，再按单位允许的方式传递。来源不明的 DMG 不值得冒险，关闭系统安全机制也解决不了安装包本身是否可信的问题。

第一次启动只做两件事

安装完成后，先启动一次ChatGPT 桌面应用。工作类型可以选择 Data science 或 Student，也可以跳过。这项选择只影响个性化推荐，不会决定后面的 DeepSeek 配置。

进入主界面以后，先把界面语言、终端和文件权限调到自己能看懂的状态。文件权限保持保守，只授权准备好的测试文件夹。

桌面端设置与文件权限

确认应用已经启动过，再完全退出。只关窗口有时不会结束后台进程，Windows 可以从系统托盘退出，macOS 可以从菜单栏退出。

第二件事是创建DeepSeek API Key。

打开 https://platform.deepseek.com/api_keys，新建一个Key，名称写清电脑或用途，例如 desktop-research-laptop。

创建DeepSeek API Key

API Key 创建后只会完整显示一次。复制后放进密码管理工具，不要发到微信群、课件或 GitHub。Key 如果出现在公开截图或聊天记录中，直接禁用并重新创建。给截图补一块马赛克，救不回已经泄露的 Key。

接下来把DeepSeek 写进 Codex 配置

截至2026 年 8 月 10 日，DeepSeek 官方的 Codex 接入页面仍把 deepseek-v4-flash 写为当前可用于Codex 的模型。

通用 API 页面已经出现 deepseek-v4-pro，但Codex 接入页尚未确认开放，所以本文继续使用 deepseek-v4-flash。

Windows 运行官方配置脚本

完全退出ChatGPT 桌面应用，打开 PowerShell，运行下面的命令:

POWERSHELLirm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex

脚本启动后选择1，再粘贴刚才创建的 API Key。

Windows 中运行 DeepSeek 官方配置脚本

脚本会备份原配置，随后写入config.toml 和models.json。看到语法验证通过和安装完成以后，再关闭窗口。

Windows 配置写入和验证结果

单位电脑建议先把脚本下载到本地，检查域名、写入目录和具体命令，再执行。执行策略拦截时，让管理员审查并放行，不要永久关闭系统安全策略。

macOS 运行官方配置脚本

完全退出桌面应用，在终端中运行下面的命令:

BASHbash <(curl -fsSL https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.sh)

选择deepseek-v4-flash，粘贴API Key，等待配置和验证完成。

macOS 中运行 DeepSeek 配置脚本

配置完成以后重新打开桌面应用，左下角通常会出现deepseek，模型区域可能显示Custom。这个显示并不代表失败。

macOS 配置完成后的桌面界面

脚本运行正常时，不需要手动改文件。排查问题时再查看~/.codex/config.toml 和~/.codex/models.json。Windows 对应的是 %USERPROFILE%\.codex\ 目录。

配完以后先做一轮可见验证

模型名字显示出来，只能说明配置大概被读到了。更可靠的办法是让它做一个范围明确的本地文件任务。

先新建一个空测试文件夹，把它作为项目打开，然后复制下面这段提示词:

请在当前测试文件夹中完成以下任务。
新建 verify-deepseek.txt，写入 DeepSeek desktop configuration verified。
重新读取文件，报告文件名、字节数和实际内容。
不要访问当前文件夹以外的任何位置。

能创建文件、重新读取并报告实际内容，说明模型、文件权限和本地工具调用已经一起工作。

输入框中显示DeepSeek 模型

左下角显示deepseek 配置

换到DeepSeek 以后，怎样接着原来的项目做

很多人第一次切换登录方式或模型时，都会担心项目是不是丢了。实际使用中，需要把本地项目、会话记录和账号授权分开看。

本地项目文件夹仍在电脑上，里面的文档、脚本、数据和outputs 不会因为切换模型自动消失。继续操作前仍建议先做备份。

项目名称和项目入口通常还会保留。它只是指向本地目录，不代表旧会话已经一起恢复。

旧会话可能暂时不在当前列表中。恢复原来的登录方式并重启客户端后，通常可以回到原来的会话分组。

插件、连接器和账号授权与登录状态有关。切换账号后，部分能力可能需要重新安装、连接或授权。

新会话无法读取只存在于旧对话里的隐性上下文。

例如，为什么选择当前研究路线，哪些方案已经排除，变量为什么这样编码，上一轮运行过哪些命令，哪些结果已经人工核验，目前卡在哪里，以及下一步原本准备做什么。这些信息如果没有写入项目文件，新会话打开同一个文件夹后也不会自动知道。

用两个文件保存项目上下文

长期规则适合写进AGENTS.md。它可以记录目录结构、文件命名、统计和引用规范、原始数据的保护要求，以及结果只能写入outputs 等稳定约定。

当前进度适合写进HANDOFF.md。它应当说明项目目标、目前做到哪里、哪些结果已经验证、还有哪些任务没有完成，并列出关键文件、运行命令、软件环境、重要决策、已知问题和下一步操作。

这两个文件都不要保存API Key、密码、访问令牌、患者身份信息，或其他不应随项目复制的敏感内容。

一套更稳妥的交接顺序

1.先备份完整项目文件夹。不要只复制最终文稿，还要保留原始材料、脚本、环境文件、日志、说明文档和outputs。备份前检查并移除API Key、密码和患者身份信息。

2.在旧会话中检查AGENTS.md，并生成或更新HANDOFF.md。让Codex 以实际文件和最新输出为准，不要只凭聊天记忆总结。

3.在HANDOFF.md 中写清项目目标、当前进度、已经验证的结果、未完成事项、关键路径、软件环境、重要决策、已知问题、下一步和数据权限边界。

4.切换到DeepSeek API 或新的账号后，完全重启客户端，再打开同一个本地项目文件夹。此时先不要急着修改文件。

5.让新会话读取AGENTS.md 和HANDOFF.md，同时检查目录结构、关键文件和最新outputs。等它报告的理解与实际项目一致以后，再继续工作。

6.如果要调用本地Skill，重新检查依赖、文件权限和连接状态。插件、连接器与账号授权也可能需要重新安装或授权。

切换前可以直接使用的提示词:

请基于当前项目文件夹生成或更新根目录下的 HANDOFF.md，并检查 AGENTS.md 是否需要补充。
先核对实际文件和最新 outputs，不要只依赖聊天记忆。
写明项目目标、当前进度、已经完成并验证的结果、未完成事项和优先级。列出关键文件路径、运行命令、软件和依赖版本、重要决策及理由、已知问题、下一步和数据权限边界。
对没有证据支持的内容标记为未确认。保留原始文件，不删除任何内容。不要写入 API Key、密码、访问令牌或患者可识别信息。
完成后报告新增或修改了哪些文件。

新会话接手时可以使用的提示词:

先不要修改任何文件。
请读取项目根目录下的 AGENTS.md 和 HANDOFF.md，再检查目录结构、关键文件和最新 outputs。
请依次报告你理解的项目目标、当前进度、已经验证的结果、未完成事项、依赖与风险点、下一步准备读取或修改的文件。
检查 HANDOFF.md 与实际文件是否存在矛盾。没有证据支持的内容标记为未确认。
在我确认前，不运行脚本，不安装依赖，不联网上传文件，也不改写原始数据。

如果旧账号已经无法访问，就只能根据项目文件、运行日志和输出结果重建上下文。那些从未写进文件的讨论、取舍和临时约定，无法保证完整恢复。

科研Skills 还在，这才是这套方案的价值

模型接通以后，我继续测试了Skills。桌面端能看到 Plugins 或 Skills 页面时，可以直接安装本地 Skill，也可以从可信的 GitHub 仓库导入。

桌面端Skills 页面

安装前先读SKILL.md，再看scripts、references、依赖和许可证。重点检查它会读取哪些目录、连接哪些网站、运行哪些外部命令，以及会不会删除或覆盖文件。

我先测试了Nature Academic Search。它可以按研究问题组织检索，输出可复现检索式、纳入排除标准和证据表。用于论文或标书时，DOI、PMID、样本量和主要结局仍要人工核验。

可复制提示词:

请使用 Nature Academic Search Skill 检索下面的主题。
主题 <研究问题>
时间范围 2024-01-01 至今。优先系统综述、随机对照试验和前瞻性队列。
输出可复现检索式、纳入排除标准和证据表。证据表包含题目、期刊、年份、研究设计、样本量、主要结局和 DOI 或 PMID。结论写明不确定性，每条引用再次核验。禁止编造文献，也不要只看标题推断全文结论。

Nature Academic Search 的检索结果

随后测试的是医学论文图片矢量化Skill。它可以把 PNG 技术路线图重建为可编辑 SVG 和 PowerPoint，文字、箭头、分组和图例可以继续修改。

医学论文图片矢量化Skill 实测

这类任务要提前写清证据边界。原图里没有的机制、实验结果和数值不能补。看不清的文字应当标为待人工确认，原图保持不变，所有新文件写进单独的输出目录。

插件目录里还有文档、PDF、电子表格和演示文稿等能力。连接外部应用前，要确认它只有读取权限，还是能够写入、发送或删除内容。

桌面端插件目录

放进医学科研工作流时，我更看重这些边界

接入成功只说明工具可以运行。医学科研对证据、隐私和可复现性的要求没有因此降低。

文献任务要保留检索式和筛选标准。论文精读要区分原文结论与模型解释。数据分析从只读原始数据开始，代码放进scripts/，结果写入outputs/，软件版本和随机种子也要记录。

患者信息、完整DICOM 头、未发表临床试验数据和单位敏感材料，不要直接交给模型。基因组数据、罕见病组合信息和能间接识别患者的影像也需要单独评估。

每次任务只给完成工作所需的最少材料。模型生成的诊断、用药和预后建议不能直接用于患者照护。引用、统计结果、图表和结论都要由具备专业能力的人重新核对。

下面这份通用模板适合放进新的科研项目里，再按任务删改。

可复制提示词:

你是我的医学科研协作代理，不承担临床决策。
任务目标<写清最终交付物>
可使用材料只限当前项目文件夹中的 <列出文件>，以及我明确授权的公开来源。
不可使用任何未授权目录、患者身份信息、医院账号和未核验的网络内容。
工作要求先检查输入是否完整，再给出执行计划和风险点。保留原始文件，只在 outputs/ 中生成新文件。文献、数字和结论提供可核验来源。无法确认的内容写成未确认。最后列出交付物、方法记录、局限性和人工复核清单。
输出格式<Word、Excel、CSV、R 脚本、SVG、PPT 或 Markdown>
权限原始材料只读。只写入 outputs/。禁止删除和覆盖。

几个常见问题提前处理

1.脚本提示找不到`.codex`

先启动一次ChatGPT 桌面应用或 Codex，让系统创建配置目录。随后完全退出应用，再运行配置脚本。

2.模型仍然显示`Custom`

这可能是正常现象。检查config.toml 中的模型、供应商和base_url，再完全重启应用。macOS 常见显示 Custom，Windows 可能显示 Custom 或DeepSeek-V4-Flash。

3.出现未知模型或回退提示

通常是models.json 没有加载或格式损坏。重新运行官方脚本，让它重新生成并验证文件。

4.出现401 或 Unauthorized

检查Key 是否复制错误、已经删除或带有多余空格。重新创建 Key，粘贴时不要带引号。

5.调用长时间没有返回

检查DeepSeek API 余额、网络和服务状态。单位网络可能需要放行 api.deepseek.com。

6.想恢复原来的Codex 配置

重新运行同一个配置脚本，在菜单中选择3。恢复以后完全重启 ChatGPT 桌面应用。

最后

这次测试让我确认了一件很具体的事。国内科研用户可以继续用Codex 的项目文件夹、终端和 Skills，同时把模型请求交给 DeepSeek API。原有工作方式不用推倒重来，安装和配置也能控制在一套桌面环境里。

工具接通以后，先用公开材料完成一次完整测试。确认权限范围、API 费用和输出质量都符合预期，再放进正式科研项目。

数据边界仍然要守住。文献和数字继续核验，统计过程保持可复现，最终结论由研究者负责。