ClaudeとCodexの役割分担：ニューラルネットワークを選ぶのをやめて両方を強化した方法

自分のプロジェクトを運営しているGo開発者が、すべてのコーディングタスクに1つのAIモデルを選ぶのではなく、ClaudeとCodexの間で役割を分割した方法について説明しています。彼は、要件分析から自己検証までのワークフロー全体を単一のモデルに与えることは、外部からの制御が欠けているため欠陥があると主張しています。彼の解決策は次のとおりです。Claudeはテックリードとして機能し（タスクを分解し、PLAN.mdを作成し、差分をレビューし、最終決定を行います）、一方Codexは計画を実装します（テストを作成し、リファクタリングし、問題を修正します）。2つのモデルは相互にチェックし合います。Codexは実装前にClaudeの計画をレビューし、ClaudeはCodexの差分を後でレビューします。これにより、高価な推論は計画とレビューのみに使用され、より安価なモデルが大量のコード読み取りと定型作業を処理するため、コストを増やさずに品質が向上します。彼はセットアップの詳細を説明しています。決定にはClaude Opus/high、実装にはCodex GPT-5.6 Terra/high、複雑なタスクにはTerra/xhighまたはSolへのエスカレーションを使用します。彼は、低い設定ではコンテキストを見逃し、追加の反復を引き起こすため、経済的なモデルでの開発には「high」努力設定が最低限の快適レベルであることを強調しています。この記事には、Claude Code、Codex CLI、codex-plugin-ccプラグインの完全なインストール手順と、ワークフローを自動化する完全なSKILL.mdファイルが含まれています。このガイドは、同じワークフローがどのターミナルからでも機能し、VS Codeを必要としないが、彼はVS Codeが便利だと感じていると述べています。