Dividiendo responsabilidades entre Claude y Codex: cómo dejé de elegir una red neuronal y potencié ambas

Un desarrollador de Go que gestiona su propio proyecto explica cómo repartió los roles entre Claude y Codex en lugar de elegir un único modelo de IA para todas las tareas de codificación. Sostiene que dar a un solo modelo todo el flujo de trabajo, desde el análisis de requisitos hasta la autoverificación, es defectuoso porque carece de control externo. Su solución: Claude actúa como líder técnico (desglosa tareas, escribe PLAN.md, revisa los diff y toma las decisiones finales), mientras que Codex implementa el plan (escribe pruebas, refactoriza y corrige incidencias). Los dos modelos se verifican mutuamente: Codex revisa el plan de Claude antes de la implementación, y Claude revisa el diff de Codex después. Esto conlleva una mejor calidad sin aumentar el coste, ya que el razonamiento costoso se usa solo para la planificación y la revisión, mientras que los modelos más baratos se encargan de la lectura masiva de código y del trabajo repetitivo. Detalla su configuración: Claude Opus con esfuerzo alto para decisiones, Codex GPT-5.6 Terra con esfuerzo alto para la implementación, con escalado a Terra con esfuerzo muy alto o Sol para tareas complejas. Destaca que el ajuste de esfuerzo "alto" es el nivel mínimo de comodidad para el desarrollo en modelos económicos, ya que los ajustes más bajos pierden contexto y provocan iteraciones adicionales. El artículo incluye instrucciones completas de instalación para Claude Code, Codex CLI y el plugin codex-plugin-cc, así como un archivo SKILL.md completo que automatiza el flujo de trabajo. La guía señala que el mismo flujo funciona desde cualquier terminal y no requiere VS Code, aunque él lo encuentra conveniente.