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今年 3 月份时，OpenAI 正式在 ChatGPT 上集成了插件系统（Plugins），被视为其打造 AI 帝国下的第一步棋。
当时除了上线插件系统外，OpenAI 还献上了两款自己的诚意之作：网络浏览（Web Broswing）和代码解释器（Code Interpreter）。
不久前，网络浏览插件已对所有 Plus 用户开放，让所有人都可以直接通过 ChatGPT，实时检索互联网上的各种数据，并与 AI 进行对话交互。
随着后续一系列网络数据访问的插件诞生，该工具最初所拥有的功能已不再亮眼，并时常因为各种爬虫规则的限制，导致数据抓取失败，形同鸡肋，现已渐渐被用户抛弃，转而用上更为实用的 WebPilot。
OpenAI 发布的另一款插件：代码解释器，可能是因为用户受众的影响，在发布之后，很少受到非程序员群体的关注。但是在我个人看来，这款插件，才是 OpenAI 真正能拿出手的最强插件。
即便到了今天，在各种 ChatGPT 插件百花齐放的现状下，无论对于程序员群体还是普通用户，这款代码解释器的功能表现也依旧亮眼。
昨天 OpenAI 也正式宣布，这款插件将于下周正式面向所有 Plus 用户开放！目前有一部分人已经开始用上了。
下面让我们再来回顾一下这款插件的强大之处。
代码解释器（Code Interpreter），是一款功能尤为强大的专业插件，让你能够通过跟 ChatGPT 对话，直接用函数生成各种可视化数据图表。
它也可以基于你上传的 Excel、CSV 数据，自动获取与分析数据内容，为你产出一份专业的行业分析报告，生成多种不同风格的数据图表，让你更加简单、直接的洞悉数据中的隐藏信息，大幅节省工作量。
不仅如此，这款插件还支持上传图片，在线动态调整图片的大小、灰度、色调等样式，并为你生成下载链接。
通过它，你可以让 ChatGPT 实现数据分析、图表创建、文件编辑、执行数学运算等操作，并且还能与其他插件互联，打造更多更多丰富的自动化数据分析场景。
比如，你可以用它上传视频文件，并让它调用 Python 代码，对该视频文件进行在线解析与剪切。
代码解释器的调用模型，被放置在一个受防火墙保护的沙盒中，并会分配少量的临时磁盘空间。
这样做的好处是，用户可以用一种较为安全的方式，借助此插件，直接在 ChatGPT 中运行各种 Python 代码。
在用户进行对话交流时，代码会保存在持续会话中，交流不中断的情况下，可随时调用，进一步扩大的 ChatGPT 的使用场景。
因此也有人评价："带有代码解释器的 ChatGPT 是「我使用过的最有用、最有趣的人工智能模式」"。
具体效果如何，这里我放个官方演示视频给大家看下。
下面这个视频，主要演示了三部分内容：
通过函数来生成与修改图表；
解析 CSV 文件内容，并获取、分析表格数据、生成可视化图表；
上传图片，动态调整图片大小、灰度、色调，并生成下载链接。
目前有不少用户，已经在开始使用这款插件，分析搜索引擎算法、用户行为以及各种指数排名，来监测竞争对手的动态，寻求产品差异化，并持续优化与迭代自有产品，挖掘更多潜在用户。
对于开发者来说，它的诞生初衷跟 GitHub Copilot X 颇为相似，都是为了通过 AI 来打造一款可帮助人们提升工作效率的工具。
因为它可以自动执行复杂的分析、合并和清理数据等操作，甚至还能以类似人类的方式，来推理数据。
