क्लॉड और कोडेक्स के बीच जिम्मेदारियों का बंटवारा: कैसे मैंने एक न्यूरल नेटवर्क चुनना बंद किया और दोनों को बढ़ाया

एक Go डेवलपर जो अपना खुद का प्रोजेक्ट चला रहा है, वह बताता है कि कैसे उसने सभी कोडिंग कार्यों के लिए एक AI मॉडल चुनने के बजाय Claude और Codex के बीच भूमिकाएँ विभाजित कीं। वह तर्क देता है कि एक ही मॉडल को पूरी वर्कफ़्लो दे देना—आवश्यकता विश्लेषण से लेकर स्व-सत्यापन तक—त्रुटिपूर्ण है क्योंकि इसमें बाहरी नियंत्रण का अभाव होता है। उसका समाधान: Claude तकनीकी लीड के रूप में कार्य करता है (कार्यों को तोड़ता है, PLAN.md लिखता है, diffs की समीक्षा करता है, अंतिम निर्णय लेता है), जबकि Codex योजना को लागू करता है (टेस्ट लिखता है, रीफैक्टर करता है, मुद्दों को ठीक करता है)। दोनों मॉडल एक-दूसरे की जाँच करते हैं: Codex कार्यान्वयन से पहले Claude की योजना की समीक्षा करता है, और Claude Codex के diff की समीक्षा बाद में करता है। इससे लागत बढ़ाए बिना गुणवत्ता बेहतर होती है, क्योंकि महंगी reasoning का उपयोग केवल योजना और समीक्षा के लिए किया जाता है, जबकि सस्ते मॉडल बड़े पैमाने पर कोड पढ़ने और boilerplate कार्यों को संभालते हैं। वह अपने सेटअप का विवरण देता है: निर्णयों के लिए Claude Opus/high, कार्यान्वयन के लिए Codex GPT-5.6 Terra/high, और जटिल कार्यों के लिए Terra/xhigh या Sol तक एस्केलेशन। वह इस बात पर जोर देता है कि 'high' प्रयास सेटिंग किफायती मॉडलों पर विकास के लिए न्यूनतम आराम स्तर है, क्योंकि कम सेटिंग्स संदर्भ से चूक जाती हैं और अतिरिक्त पुनरावृत्तियों का कारण बनती हैं। लेख में Claude Code, Codex CLI, और codex-plugin-cc प्लगइन के लिए पूर्ण स्थापना निर्देश, साथ ही एक पूर्ण SKILL.md फ़ाइल शामिल है जो वर्कफ़्लो को स्वचालित करती है। गाइड नोट करता है कि वही वर्कफ़्लो किसी भी टर्मिनल से काम करता है और उसे VS Code की आवश्यकता नहीं होती, हालाँकि वह इसे सुविधाजनक पाता है।