Claude와 Codex 역할 분담: 하나의 신경망을 선택하는 대신 둘 다 활용하는 방법

자신의 프로젝트를 운영하는 Go 개발자가 모든 코딩 작업에 하나의 AI 모델을 선택하는 대신 Claude와 Codex 사이에서 역할을 어떻게 분담했는지 설명합니다. 그는 요구사항 분석부터 자체 검증까지 전체 워크플로우를 단일 모델에 맡기는 것은 외부 통제가 부족하여 결함이 있다고 주장합니다. 그의 해결책: Claude는 기술 리드 역할(작업 분해, PLAN.md 작성, diff 검토, 최종 결정)을 하고, Codex는 계획 구현(테스트 작성, 리팩토링, 문제 해결)을 담당합니다. 두 모델은 서로 교차 검증합니다: Codex는 구현 전에 Claude의 계획을 검토하고, Claude는 Codex의 diff를 검토합니다. 이는 비용을 늘리지 않으면서 더 나은 품질을 제공합니다. 비싼 추론은 계획 및 검토에만 사용되고, 저렴한 모델은 대량의 코드 읽기 및 기본 작업을 처리하기 때문입니다. 그는 자신의 설정을 자세히 설명합니다: 결정에는 Claude Opus/high, 구현에는 Codex GPT-5.6 Terra/high, 복잡한 작업에는 Terra/xhigh 또는 Sol로 에스컬레이션합니다. 그는 경제적인 모델의 개발에 있어 'high' 노력 설정이 최소한의 편안한 수준이라고 강조합니다. 낮은 설정은 컨텍스트를 놓치고 추가 반복을 유발하기 때문입니다. 기사에는 Claude Code, Codex CLI 및 codex-plugin-cc 플러그인의 전체 설치 지침과 워크플로우를 자동화하는 완전한 SKILL.md 파일이 포함되어 있습니다. 가이드는 동일한 워크플로우가 모든 터미널에서 작동하며 VS Code가 필요하지 않다고 언급하지만, 그는 편리하다고 생각합니다.