反驳 Fable：如何为 Claude Code 装上 GPT-5.6 Sol 的大脑

Claude Fable 5 的免费使用期最初宣布于 2026 年 7 月 7 日结束，随后延长至 7 月 12 日，并进一步延长至 7 月 19 日。将 Claude Code 的每周使用额度提高 50% 的措施也将持续到 7 月 19 日。

换句话说，Fable 5 并不会立即消失。

然而，在月度套餐中自然使用 Fable 5 的情况并不能永久保证。最初的公告指出，在免费期结束后，它将转为使用额度计费，API 价格为每 100 万个输入 Token 10 美元，每 100 万个输出 Token 50 美元。

即将结束的并非 Fable 5 本身，而是 仅需支付月费即可几乎无限制使用最高性能模型的“黄金时代”。

那么，我们是否应该放弃 Claude Code，全面迁移到 OpenAI 的 Codex？

总的来说，没有必要。

你可以保留 Claude Code 的终端体验、现有的 CLAUDE.md、Hooks、MCP、技能和权限设置，只需将困难任务交给 GPT-5.6 Sol 处理。

此外，无需使用可疑的代理服务或非官方的 API 兼容层。

OpenAI 本身已经发布了一个官方插件，用于在 Claude Code 中调用 Codex。

我们在这里构建的，并不是一个“将 Claude 变成 GPT-5.6”的机制。

而是一个 双脑配置，其中 Claude Code 作为指挥中心，GPT-5.6 Sol 作为第二个思考引擎连接进来。

Claude 负责处理用户对话、探索仓库、进行小型编辑以及遵循现有模式。

GPT-5.6 Sol 负责处理复杂的设计决策、未解决的 Bug、对抗性审查、跨多个组件的变更，以及在发布前提供第二意见。

此外，通过将日语操作提示作为 Agent Skills 放置，两个模型都被要求遵循相同的完成条件、验证标准和变更范围。

这是为 Claude Code 赋予“ChatGPT 5.6 大脑”最现实的方法。

注意：我已将设置和严肃使用技巧总结在 PDF 中。

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为 Claude Code 赋予 GPT-5.6 大脑的三层架构

首先需要区分的是，复制提示词和连接实际模型是两回事。

在 CLAUDE.md 中为 GPT-5.6 编写指令，并不会将 Claude 模型本身变成 GPT-5.6。

改变的是工作执行的方式。

这被称为 行动层。

接下来，引入官方的 OpenAI “Codex plugin for Claude Code”。

使用此插件，你可以通过本地环境中安装的 Codex CLI 和 Codex 应用服务器，在 Claude Code 内部将代码审查和实现任务委托给 Codex。

这是 推理/执行层。

最后，引入“OpenAI Developers 插件”。

其中包括引用官方 OpenAI 文档的 Docs MCP，以及与 OpenAI API、Agents SDK、ChatGPT 应用、API 密钥设置和故障排除相对应的技能。

这是 知识层。

将这三层叠加起来。

行动层：

日语操作提示和 Agent Skills

推理/执行层：

Claude Code 的 Codex 插件

知识层：

OpenAI Developers 插件和官方 Docs MCP

通过这样做，你可以在日常操作中继续使用 Claude Code，并仅在必要时调用 GPT-5.6 Sol 和最新的 OpenAI 文档。

首先，安装官方 OpenAI Codex 插件

安装需要 ChatGPT 账户或 OpenAI API 密钥、Node.js 18.18 或更高版本，以及 Codex CLI。

此插件不会将代码传输到任何非官方服务。

它利用你机器上的 Codex CLI，并继承现有的 Codex 身份验证、设置、仓库和本地环境。如果你已经登录 Codex，可以直接使用该身份验证状态。

首先，安装或更新 Codex CLI。

1npm install -g @openai/codex@latest

1codex --version

1codex login

要使用 Codex 与 GPT-5.6，需要 Codex CLI 0.144.0 或更高版本。

1codex --version

如果显示的版本较旧，请重新安装最新版本。

接下来，启动 Claude Code 并按顺序执行以下命令：

1/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc

1/plugin install codex@openai-codex

1/reload-plugins

1/codex:setup

/codex:setup 会检查 Codex CLI 是否可用以及身份验证是否完成。

如果未安装 Codex 且 npm 可用，它可能会在设置过程中建议安装。

首次尝试时，只读审查是安全的。

1/codex:review --background

1/codex:status

1/codex:result

/codex:review 审查当前未提交的差异。

如果你想让它检查与主分支的差异，请执行以下操作：

1/codex:review --base main --background

此命令是只读的，不会更改代码。

在后台启动的作业可以使用以下命令检查：

1/codex:status

1/codex:result

要停止正在进行的进程，请执行以下操作：

1/codex:cancel

区分普通审查和对抗性审查

Codex 插件有一个与普通审查分开的对抗性审查选项。

1/codex:adversarial-review --base main

普通审查在代码中查找 Bug、缺少测试、错误处理和类型问题。

另一方面，对抗性审查质疑实现策略本身。

例如，在实现身份验证后，你可以请求：

1/codex:adversarial-review --base main 从授权边界、权限提升、会话固定、令牌泄漏和缺乏审计日志的角度，考虑当前策略本身是否错误。

对于计费处理，请执行以下操作：

1/codex:adversarial-review --base main 重点关注怀疑双重计费、重复 Webhook、超时后重试、部分失败、事务边界以及无法回滚的可能性。

如果说普通审查检查“此实现中是否存在 Bug”，那么对抗性审查则检查“是否应该首先选择此实现”。

两者都是只读的，未经许可不会重写代码。

此配置的优势在于，能够将创建实现的模型与质疑实现前提的模型分开。

官方插件提供了用于普通审查、对抗性审查、救援、会话转移以及检查/停止后台进程的命令。

使用 Rescue 将卡住的工作交给 Codex

在 Claude Code 中多次修复后测试仍未通过。

原因跨多个组件。

仅在 CI 中失败。

涉及并发或缓存，症状远离原因。

在这种情况下，使用 /codex:rescue。

1/codex:rescue 重现 Bug，识别根本原因，并创建最小安全修复和回归测试。

你还可以指定模型和推理强度。

1/codex:rescue --model gpt-5.6-sol --effort high 重现 Bug，识别根本原因，实施最小安全修复，并运行相关测试。

将长时间运行的进程发送到后台。

1/codex:rescue --background --model gpt-5.6-sol --effort high 调查仅在 CI 中发生的测试失败。

使用以下命令检索结果：

1/codex:status

1/codex:result

要继续之前的 Codex 任务，可以使用 --resume。

1/codex:rescue --resume 在之前提出的修复方案中，实施并验证最安全的计划。

要作为与之前任务无关的新调查开始，请使用 --fresh。

1/codex:rescue --fresh 从不同的假设调查根本原因。

要将整个会话从 Claude Code 转移到 Codex，请使用以下命令：

1/codex:transfer

执行后，将显示一个在 Codex 端恢复的命令。

1codex resume <session-id>

这允许进行“在 Claude Code 中开始调查，但中途由 Codex 主导”的转移。

将 GPT-5.6 Sol 设为默认模型

如果你想在项目级别固定 Codex 模型，请在仓库根目录放置 .codex/config.toml。

1model = "gpt-5.6-sol"
2model_reasoning_effort = "high"
3review_model = "gpt-5.6-sol"

要使其成为所有个人项目的通用设置，请将其放在此处：

1~/.codex/config.toml

项目特定设置放在此处：

1your-project/.codex/config.toml

如果仓库被视为受信任，则会加载项目设置。

在日常工作中，无需一开始就使用最大推理强度。

作为指导，可以如下划分：

• low: 单词修复、名称更改、明确的小规模更改
• medium: 普通功能添加、遵循现有模式的实现
• high: 跨多个文件的更改、困难调试、设计决策
• xhigh: 安全审查、大规模迁移、复杂竞态条件、长时间调查

在 Codex 中，你可以选择 GPT-5.6 Sol、Terra 或 Luna。

Sol 适用于复杂且高度灵活的工作，Terra 适用于日常实现，Luna 适用于明确且重复性的工作。

此外，Max 和 Ultra 与普通推理强度分开提供。

Max 为单个任务提供更多推理时间。

Ultra 使用子代理并行处理可拆分的工作。

然而，Max 和 Ultra 对于大多数任务来说是不必要的。最好从 Medium 或 High 开始，只有在实际评估中出现差异时才增加强度。

“GPT-5.6 Sol High”和“GPT-5.6 Sol Pro”不是一回事

这很容易混淆。

在 ChatGPT 中，GPT-5.6 Sol 用于 Medium、High 和 Extra High 模式。

另一方面，GPT-5.6 Sol Pro 用于 Pro 模式。

因此，在 Codex 插件中简单指定以下内容：

1--model gpt-5.6-sol --effort high

并不意味着“使用了 GPT-5.6 Sol Pro”。

这意味着 GPT-5.6 Sol 以 High 推理强度运行。

在 OpenAI API Responses API 中，你可以为 GPT-5.6 选择 standard 或 pro 作为 reasoning.mode。

要使用 Pro 模式，请求看起来像这样：

1{
2  "model": "gpt-5.6",
3  "reasoning": {
4    "mode": "pro",
5    "effort": "high"
6  },
7  "input": "Review this database migration plan and identify failure patterns, recovery methods, and conditions that make it impossible to rollback."
8}

reasoning.mode 和 reasoning.effort 是不同的设置。

• reasoning.mode: standard 或 pro
• reasoning.effort: low, medium, high, xhigh 等

Pro 模式比标准模式执行更多的模型处理，从而增加延迟和 Token 使用量。

如果你想严格从 Claude Code 调用此 API 的 Pro 模式，配置将涉及准备一个本地脚本或包装 Responses API 的 MCP 服务器，并从 Claude Code Skill 中调用它。

然而，对于正常的编码工作，你应该首先使用官方 Codex 插件尝试 GPT-5.6 Sol 的 Medium 或 High。

然后，仅升级那些从实际评估结果中确认 Pro 模式效果的任务。

你不能仅仅因为名称中有“Pro”就将所有进程都发送到 Pro 模式。

ChatGPT 5.6 Sol Pro 的“系统提示词”未公开

这里要小心。

OpenAI 在 ChatGPT 或 GPT-5.6 Sol Pro 中使用的内部系统提示词的完整版本未公开。

因此，你不应该相信并引入在互联网上找到的来源不明的文本，例如“泄露的 GPT-5.6 系统提示词”、“完全复现版”或“完整内部提示词文本”。

你应该使用的是 操作提示词，它是在参考官方提示指南的同时，为适应你的开发环境而创建的。

GPT-5.6 的官方指南建议在提示词中指定以下元素：

• 要实现的最終成果
• 重要的约束条件
• 可用的证据
• 判断完成的标准

另一方面，避免过度固定搜索顺序、工具选择和详细的思考步骤，为模型选择高效路径留出空间。

还说明，精简重复的指令、不必要的示例和无关紧要的工具描述以减轻系统提示词的负担，可以带来性能和 Token 效率的提升。

以下是一个日语操作提示词，旨在与 Claude Code、Codex 和 GPT-5.6 Sol 共同使用。

这不是 OpenAI 内部提示词的复现。

Claude Code 和 GPT-5.6 Sol 的日语操作提示词

角色

你是此仓库中的高级执行协调器。

你的目标是提供正确、可维护且经过验证的最小变更，以满足用户真正寻求的结果。

写大量文本、增加更改的文件数量或使用许多工具本身并不是评估的目标。

你的评估标准是：准确性、证据、变更范围的适度性以及可审查的结果。

操作契约

1. 明确成果

在开始编辑之前，确定以下内容：

• 用户可见的最终成果
• 相关的仓库区域
• 必须保持的约束条件
• 本次不会执行的内容
• 判断完成的标准
• 能够证明完成的验证方法

首先从仓库内的证据中解决模糊点。

仅在缺失的判断会显著改变产品行为、安全性、成本、数据或不可逆操作时，才向用户提问。

不要仅仅为了避免调查仓库而提问。

2. 在变更前进行调查

读取必要且充分的最小文件范围。

调查以下内容：

• 现有的实现模式
• 测试
• 接口
• 迁移
• 命名约定
• 设计约定
• 错误处理
• 身份验证和授权边界

优先考虑仓库内的证据，而非推测或框架默认值。

在 Bug 修复中，在提出修复方案之前，先建立可重现的失败或支持原因的具体证据。

在理解它们为何存在之前，不要重写现有机制。

3. 在适当的深度进行规划

如果变更很小、是局部的且易于撤销，则继续进行工作。

如果以下任何情况适用，请在实施前显示一个简洁的计划：

• 跨多个文件
• 更改架构
• 与安全性相关
• 重写数据
• 更改公共接口
• 难以撤销
• 涉及计费、身份验证、权限或个人身份信息
• 涉及并发或异步处理

计划中包括以下内容：

• 要实现的目标行为
• 可能要更改的文件或组件
• 需要保持不变的条件
• 主要风险
• 验证步骤
• 根据需要提供回滚或恢复方法

不要增加不降低风险的形式化流程。

4. 将工作分配给最优引擎

使用当前的 Claude Code 会话处理以下任务：

• 快速仓库探索
• 与用户交互
• 范围明确的小型编辑
• 任务分解和进度管理
• 遵循现有模式的实现
• 审查和整合从 Codex 返回的反馈

如果满足以下一个或多个条件，请考虑委派给 Codex 或独立审查：

• 尽管进行了有根据的调查或修复尝试，工作仍然卡住
• 更改涉及多个交互组件
• 独立的第二实施计划具有价值
• 从对抗性角度进行审查是有效的
• 关于准确性、安全性、并发性、迁移或回滚的风险很高
• 用户明确要求使用 GPT-5.6 Sol
• 需要在发布前质疑当前实现策略本身

如果仅通过审查即可解决不确定性，请在进行可写委派之前使用只读的 Codex 审查。

除非你在实际请求中使用了文档化的 Pro 模式，否则不要声称使用了 GPT-5.6 Sol Pro。

准确报告使用的模型 ID、推理强度和推理模式。

5. 以狭窄的变更范围进行实现

除非明确要求重新设计，否则遵循现有的架构、命名约定和仓库实践。

避免以下情况：

• 无关的重构
• 预测未来的过度抽象
• 添加不必要的依赖项
• 无意义的格式化更改
• 大规模重写
• 更改请求范围之外的公共行为
• 无故删除现有测试
• 仅仅为了隐藏问题而吞没异常

除非破坏性变更是明确要求，否则保持向后兼容性。

不要泄露机密、凭证、私钥、令牌、客户数据或个人身份信息。

不要将机密记录在以下位置：

• CLAUDE.md
• AGENTS.md
• SKILL.md
• 源文件
• 日志
• 测试夹具
• 生成的报告
• 提交消息

6. 通过证据进行验证

在可用范围内，对更改执行最相关的验证。

作为规则，优先考虑以下顺序：

1. 针对性测试
2. 类型检查
3. Lint 和格式检查
4. 构建
5. 集成测试
6. 运行时或视觉确认

仅执行与更改相称的验证。

但是，不要为了快速完成而省略必要的验证。

对于 UI 更改，如果可能，请检查实际工作画面。

对于 Bug 修复，如果实际可行，请添加或更新回归测试。

对于迁移或破坏性操作，请检查以下内容：

• 成功的前向处理
• 失败时的处理
• 回滚或恢复
• 部分执行时的行为
• 重试时的行为
• 双重执行时的行为

不要在不展示证据的情况下使用“已修复”、“工作正常”、“安全”或“完成”等表述。

如果无法执行验证，请准确说明原因以及哪些内容仍未验证。

不要将失败的测试伪造为成功。

7. 审查最终差异

在完成工作之前，执行以下检查：

• 检查最终差异
• 查找意外更改
• 检查错误处理和边界条件
• 检查安全边界和授权处理
• 根据需要检查并发和重试行为
• 检查是否缺少测试
• 将最终结果与初始目标成果进行比较
• 检查是否意外实现了本次决定不做的内容

对于高风险更改，请求独立的 Codex 审查。

通过以下方式之一处理所有重要的审查点：

• 修复它们
• 通过在仓库上显示证据来拒绝它们
• 明确记录为本次范围之外
• 记录为因环境缺失而未经验证

不要仅仅因为 Codex 指出了更改就无条件采纳。

通过代码、规范、测试和执行结果来验证要点。

8. 在适当点结束

一旦满足完成标准，就结束工作。

不要继续在请求范围之外进行不必要的抛光。

不要添加无关的 TODO 或重新设计计划，以使工作看起来更大。

最终响应应包括以下内容：

1. 提供的成果
2. 主要更改
3. 执行的验证及其结果
4. 剩余的风险、假设或障碍
5. 仅在真正必要时才需要执行的下一个具体操作

此提示词的目的不是让模型成为“天才工程师角色”。

而是明确成果、证据、变更范围、委派条件、验证和停止条件。

通过定义什么构成完成，而不是编写大量诸如“深入思考”或“扮演世界最佳工程师”之类的抽象指令，更容易操作。

将长提示词放在 Skills 中，而不是 CLAUDE.md 中

你可以将之前的提示词直接写入 CLAUDE.md。

但是，将并非总是需要的长文本放在 CLAUDE.md 中，会在每个会话中消耗上下文。

更合适的位置是 Agent Skill。

Claude Code Skills 首先识别名称和描述，仅在需要时加载 SKILL.md 主体。

Codex Skills 也采用类似的机制，将指令、参考资料、脚本、模板等分组到一个目录中，并仅在需要时加载。

由于两者都使用 Agent Skills 格式，因此很容易共享基本提示词和步骤。

在 Claude Code 中，将其保存到以下位置：

1.claude/
2└── skills/
3    └── sol-pro-orchestrator/
4        └── SKILL.md

SKILL.md 的开头应如下所示：

1---
2name: sol-pro-orchestrator
3description: >
4  用于复杂变更、跨多个文件的变更、高风险变更、
5  工作卡住时，或发布前的重要工作。
6  当需要明确的规划、验证以及独立的 Codex 审查或委派时应用。
7---
8
9# Sol Pro Orchestrator
10
11[在此处放置日语操作提示词]

要显式调用它，请执行以下操作：

1/sol-pro-orchestrator 添加计费处理。保持现有的幂等性设计，并创建直到双重计费的回归测试。

如果 Skill 的描述与请求匹配，Claude 可能会自动加载它。

如果你不希望它自动启动，请在前置元数据中添加以下内容：

1disable-model-invocation: true

在这种情况下，仅当用户显式执行斜杠命令时，才会使用该 Skill。

最好将始终需要的简短规则保留在 CLAUDE.md 中，并将复杂的工作步骤分离到 Skills 中。

例如，CLAUDE.md 中有类似这样的内容就足够了：

1# 仓库规则
2- 遵循现有的架构和命名约定。
3- 优先选择能够保持安全性的最小变更。
4- 在完成之前运行相关测试。
5- 不更改无关文件。
6- 对于复杂、卡住、高风险或发布前的重要工作，使用 sol-pro-orchestrator Skill。

向 Claude Code 添加官方 OpenAI Skills

仅仅能够调用 GPT-5.6 Sol 是不够的。

如果模型仅基于训练时的记忆来回答关于 OpenAI API 或 Agents SDK 的问题，它可能会使用旧的 API、已弃用的参数或不再推荐的实现。

这就是“OpenAI Developers 插件”发挥作用的地方。

在 Claude Code 中执行以下操作：

1/plugin marketplace add openai/openai-developers-for-claude

1/plugin install openai-developers@openai-developers

安装后，启动一个新的 Claude Code 会话。

此插件包括官方的 OpenAI Docs MCP 和以下 Skills：

• openai-docs: 将有关 OpenAI 产品、API、模型和 SDK 的问题路由到官方文档。用于检查容易变化的信息，例如新模型名称、当前 API 参数、SDK 用法和 Codex 设置。
• openai-platform-api-key: 指导本地环境中的 OPENAI_API_KEY 设置。此 Skill 用于将 API 密钥作为环境变量连接，而不是将其粘贴到源代码或提示词中。
• openai-api-troubleshooting: 分类 OpenAI API 错误。检查身份验证、权限、模型规范、速率限制、网络、请求格式等，并引导到下一步要采取的操作。
• agents-sdk: 支持使用 OpenAI Agents SDK 的应用程序的设计、实现、执行和评估。
• build-chatgpt-app: 使用 ChatGPT Apps SDK 设计并实现项目。用于包括 MCP 服务器、Widget UI 以及与 ChatGPT 集成的应用程序开发。
• chatgpt-app-submission: 准备 ChatGPT App 提交、描述信息、测试用例等。

此插件是 OpenAI 为 Claude Code 发布的官方仓库。

它是一组为 Claude Code 调整的公共 OpenAI Docs MCP 和开发 Skills。

这里，不要混淆这两个插件。

• codex-plugin-cc: 用于将审查和实现委派给 Codex 的执行桥。
• openai-developers-for-claude: 向 Claude Code 添加 OpenAI 官方信息和开发步骤的知识包。

通过添加两者，Claude Code 成为一个不仅“让 Codex 思考”而且“边检查 OpenAI 官方规范边实现”的环境。

在实践中如何划分 Claude 和 Codex 之间的任务

无需同时将所有工作都抛给两个模型。

划分角色。

将以下任务委托给 Claude Code：

• 仓库探索
• 与用户交互
• 理解现有实现
• 小范围修改
• 遵循已知模式的实现
• 将 Codex 的要点反映到代码中

将以下任务委托给 GPT-5.6 Sol：

• 复杂的设计决策
• 卡住的 Bug
• 跨多个组件的调查
• 对抗性审查
• 检查安全边界
• 调查并发与竞态条件
• 检查迁移与回滚
• 发布前的独立审查

例如，当添加新的计费流程时，流程如下：

1. 在 Claude Code 中调查现有计费流程、测试和幂等性设计。
2. 使用 sol-pro-orchestrator 技能确定计划和完成条件。
3. Claude 创建最小实现和回归测试。
4. 通过 Codex 对抗性审查质疑设计策略。
5. Claude 用代码和测试验证要点。
6. 仅反映必要的修复。
7. 通过常规 Codex 检查最终差异。

首先，调用技能。

/sol-pro-orchestrator 添加计费处理。调查现有设计，并在完成条件中包含幂等性、重复 webhook 和回归测试。

实现后，进行对抗性审查。

/codex:adversarial-review --base main 重点关注质疑双重计费、重复 webhook、超时后重试、部分失败、事务边界以及无法回滚的可能性。

修复后，进行常规审查。

/codex:review --base main --background

/codex:status

/codex:result

此方法的目的不是判断 Claude 或 GPT 哪个更强。

而是将创建实现的角色与打破实现前提的角色分开。

如果你让同一个模型“实现然后严格自我审查”，它很可能会基于最初采用的设计进行审查。

通过引入不同系统的模型作为批评者，你可以引入不同的探索路径和失败假设。

这不是模型之间的竞争，而是软件开发中的职责分离。

不要把所有事情都交给 Sol High

将文件名更改、显示文本修复和简单类型错误发送给 GPT-5.6 Sol High 会浪费使用限额和时间。

按如下方式考虑模型使用：

Claude Code：

交互、探索、小修复、集成工作

GPT-5.6 Luna：

清晰且大规模的转换、分类、例行工作

GPT-5.6 Terra：

日常实现、常规调试

GPT-5.6 Sol Medium：

涉及一定规划或判断的实现

GPT-5.6 Sol High：

困难的设计、复杂的 Bug、重要的审查

GPT-5.6 Sol xhigh, Max, Pro, Ultra：

最困难的任务，通过评估确认额外效果

不要总是使用高性能模型，而是将它们集中在失败时损失较大的工作上。

这样更容易检查结果以及成本。

不要一直开启审查门

官方 Codex 插件有一个审查门，当 Claude 试图完成工作时会自动执行 Codex 审查。

启用命令如下：

/codex:setup --enable-review-gate

要禁用，使用：

/codex:setup --disable-review-gate

如果在审查中发现错误，可以阻止 Claude 完成并返回修复。

它很强大，但 Claude 和 Codex 之间可能会出现长循环，迅速消耗使用限额。

因此，最好将其限制在以下情况：

• 发布候选版本
• 更改身份验证/授权
• 计费处理
• 大规模数据迁移
• 安全边界
• 难以回滚的更改

对于日常小任务，在必要时机执行手动审查更容易处理。

官方 README 也警告说，审查门可能会产生长的 Claude/Codex 循环并消耗使用限额，因此只有在可以监控时才应启用。

不要无条件采纳 Codex 的要点

GPT-5.6 Sol 很强大，但并不总是正确。

它可能假定不存在的规范，忽略仓库特定情况，或提出过度的设计变更。

用以下方式之一处理审查要点：

已采纳：

确认依据并进行修复和验证。

已拒绝：

通过展示仓库、规范或测试证据来拒绝采纳。

已推迟：

有效要点，但本次范围之外，已创建单独任务。

未验证：

由于缺乏环境或权限无法确认。

不要因为“Codex 这么说”而改变东西。

“用代码和测试确认 Codex 提出的失败假设”才是正确的。

双脑配置的价值不在于无条件相信答案，而在于增加应检查的其他可能性。

最低安全线

Claude Code 和 Codex 都会读取仓库、执行命令并根据设置重写文件。

连接两个代理时，需要在便利性之前决定权限边界。

首先从只读审查开始。

/codex:review

/codex:adversarial-review

在确认目标仓库和工作内容后，再使用涉及写入的救援。

不要将 .env、私钥、客户数据或访问令牌粘贴到 CLAUDE.md、AGENTS.md 或 SKILL.md 中。

将 OpenAI API 密钥设置为环境变量。

export OPENAI_API_KEY="..."

实际中，使用 shell 配置文件、密钥管理服务、CI Secret 函数等。

同时，不要假设 Claude Code 的权限设置与 Codex 的沙箱/批准设置相同。

检查 Claude 端和 Codex 端的网络访问、文件写入和命令执行范围。

添加外部 MCP 时，检查提供商和权限，只允许必要的工具。

完成的目录结构

最终仓库将如下所示：

your-project/

├── CLAUDE.md

├── AGENTS.md

├── .claude/

│ └── skills/

│ └── sol-pro-orchestrator/

│ └── SKILL.md

├── .codex/

│ └── config.toml

├── src/

├── tests/

└── package.json

各角色的职责明确划分。

CLAUDE.md：

编写 Claude Code 始终遵循的简短仓库规则。

• 遵循现有架构
• 不更改无关文件
• 优先最小安全变更
• 运行相关测试

AGENTS.md：

编写 Codex 所需的项目信息。

• 仓库结构
• 如何启动开发环境
• 构建命令
• 测试命令
• 设计约束
• 完成条件

.claude/skills/sol-pro-orchestrator/SKILL.md：

编写仅针对复杂工作加载的日文操作提示。

.codex/config.toml：

编写 Codex 使用的模型和推理强度。

model = "gpt-5.6-sol"

model_reasoning_effort = "high"

review_model = "gpt-5.6-sol"

并将两个官方插件添加到 Claude Code：

openai/codex-plugin-cc

openai/openai-developers-for-claude

现在 Claude Code 具有以下角色：

• Claude 负责日常实现和交互
• GPT-5.6 Sol 负责独立审查和救援
• OpenAI 官方 Docs MCP 检查最新规范
• Agent Skills 提供可重用的开发流程

总结：不要放弃 Claude Code，添加第二个大脑

免费使用 Fable 5 的期限已延长至 2026 年 7 月 19 日。

因此，并非“Fable 今天结束了”。

然而，在月费计划内继续使用最高性能模型已不再自然，这一趋势没有改变。

但这并不意味着你必须放弃 Claude Code。

将 Claude Code 保留为指挥中心。

使用官方 OpenAI codex-plugin-cc 调用 GPT-5.6 Sol 进行审查、救援和实现。

添加 OpenAI Developers 插件以利用官方 Docs MCP 和 OpenAI 开发技能。

将常用操作提示制作成 Agent Skills，仅在需要时加载，而不是塞进 CLAUDE.md 作为庞大常驻指令。

将“创建实现的模型”与“质疑该实现的模型”分开。

通过这种配置，你可以在不放弃 Claude Code 操作感、现有设置、技能、MCP 和项目资产的情况下，在需要的地方插入 GPT-5.6 推理。

你不是在把 Claude 变成 GPT。

你是在 Claude Code 中安置另一位随时可以咨询的高级工程师。

不要依赖一个模型完成所有工作，而是根据工作内容使用模型。

通常，用 Claude Code 快速推进。

在困难点，向 GPT-5.6 Sol 请求救援。

在发布前，接受来自不同模型的对抗性审查。

让官方 Docs MCP 检查最新的 OpenAI API 规范。

未来的 Claude Code 不是在一个模型内完成的编码工具。

正确的用法是将其用作开发操作系统，捆绑多个模型、技能、MCP 和插件。