几个月来，一直有人跟我说 Codex 比 Claude Code 更好用。
我全都当耳旁风了。我的整个业务都建立在 Claude Code 之上（每一个流程、每一个系统），我可不想从头再来。
然后 GPT-6 Astra 发布了，我（终于）下定决心要切换过去。
让大多数人安于现状的唯一原因就是 “设置债务”。
你花了几个月的时间，让一个工具学会你的工作方式。你的规则、你的指令文件、你下达任务的方式。
换工具意味着所有这些都要重来，回到千篇一律的输出。这种沉没成本是真实存在的，也是人们选择留下的原因。
好消息是： OpenAI 刚刚让这件事变成了四分钟的工作！
Codex 会找到你机器上已有的 Agent，并提供将它们迁移过来。你的设置、你的技能、你过去 30 天的聊天记录。
如果你从未用过这类工具，那么现在就是开始使用的最佳时机。它就像是能看见你文件夹并处理代码的 ChatGPT。
你不再需要把文档粘贴到聊天窗口，而是直接指向文档所在的文件夹。就这么简单。
第一步：在应用中导入。
下载 Codex 并打开它。无需在终端中安装任何东西，也无需输入任何命令（这正是大多数人避开 Claude Code 的原因）。
路径是 设置，然后导入，然后 Claude Code。它会扫描你的机器，并显示找到的内容。我的机器上找到了全部三个。
不会有任何移动或删除。你会得到一个副本，Claude Code 会保持原样继续运行。然后它会询问要迁移哪些内容。勾选所有选项。
你的规则文件在导入过程中会被重命名，从 CLAUDE.md 变为 AGENTS.md，这是 Codex 需要的文件名。
第二步：让技能完成剩余工作。
导入过程会迁移你的文件。但它不会转换所有内容，剩下的部分是你最近构建的：你的快捷方式、子 Agent、钩子。
OpenAI 为此发布了一个技能，有趣的是你安装它的地方。
它需要安装在 Claude Code 内部：
npx -y skills add openai/skills --skill migrate-to-codex --agent claude-code
在运行它之前，请保存一份你的 Codex 设置文件的副本。 这个技能会从头重写该文件，所以你之前在其中设置的任何内容都会丢失。
然后运行它，让它自己完成工作。它会转换导入时遗漏的内容，检查自己的工作，并修复错误。如果你要求它设置双系统，它会让两个工具同时运行，我就是这么做的。
第三步：重新阅读你自己的规则。
前两步都不会为你做这件事。
它们只是移动了你的规则。但都不会告诉你规则里写了什么。
我的规则已经积累了九个月，我连一半都复述不出来。所以，打开文件夹并粘贴以下内容：
我刚从 Claude Code 迁移过来。浏览这个文件夹，让所有内容都原生适配 Codex。1. 阅读我的指令文件，不管它叫什么名字，然后用通俗易懂的语言告诉我它要求你做什么。2. 重写它，使其读起来像是为 Codex 编写的，保留每一条规则，并告诉我你修改了哪些规则的措辞以及原因。3. 找出这里所有只能在 Claude Code 中运行的内容，并指出它们。4. 对于每一项，给出 Codex 的等效方案，或者明确告诉我没有。5. 不要更改其他任何内容。列出你未改动的内容。
它不会在聊天中回复。它会为你生成一份报告。
通读一遍，留意三件事。它重新措辞的规则，以及你是否同意新的措辞。任何它说只能在 Claude Code 中运行的内容。以及底部它列出未改动内容的清单。
然后我给两个工具分配了相同的任务。 相同的简报，同一张图片的品牌规则。Claude Code 做了左边那张，我当时就想把它扔了。Codex 完成了右边那张。
这花了七个版本和大量的反馈，所以这不是一次提示就能得到的结果（任何好东西都不是）。它找到了一个我可以衡量的原因并修复了它。
我没想到的是它的交流方式。 Claude Code 向我解释一个错误时：
正确，并且它修复了。现在，以一个从未打开过终端的人的视角来读这段话。这是 Codex 在审查它刚刚制作的一张图片：
同样的工作。一个是在和工程师对话。另一个是在和我对话。
看看它首先做了什么。它打开了我过去的三张图片，并将新图片与它们进行比较，这花了两分钟，而这项工作我本来三十秒就能验收。
大家（实际上）在争论什么
我这一周的经历只是一个数据点，所以我梳理了过去 30 天里 Hacker News、Reddit、X、TikTok 和 Instagram 上的内容。所有关于这两个工具的帖子，都按实际讨论内容进行了分类。
几乎每个关于 Claude Code 的帖子都在讨论计费。每周限额、人们花了多少钱，以及看不到钱花在了哪里。
几乎每个关于 Codex 的帖子都是有人在炫耀他们构建的东西。
让它们互相争论
Claude Code 可以作为命令运行，而不仅仅是一个你输入文字的窗口。Codex 可以运行命令。所以 Codex 可以自己向 Claude 提问并读取答案，同时继续工作。
我让 Codex 制作一张对比图，但我不喜欢（我直接这么告诉它的）。它没有猜测，而是去问 Claude 这张图有什么问题。
Claude 的诊断是正确的。 布局承诺了有很多差异，但实际内容却充斥着两个工具都有的功能。它还提供了三个并不真实的差异。Codex 对这三个差异都提出了质疑，Claude 也撤回了它们：
两个实验室在争论我的工作，而这场争论发现了一个它们各自单独工作时可能会忽略的问题。
我（之前）错的地方
让 AI 控制你的屏幕一直是整个领域中最令人失望的事情。看着它寻找一个你一秒就能点到的按钮。我很久以前就放弃了。
然后有人上传了自己的照片，打开 Canva，给两个 Agent 下达了相同的指令：画我。
所以我把目标指向了我自己的工作。我的信息图生成器，这个系统支撑着你在 LinkedIn 上看到的每一张图片，只给了一行指令：“仅使用 Computer Use，根据我最近的 newsletter 制作一张图片。”
它打开了 Figma 并完成了。阅读了 newsletter，检查了我的设计系统（上周的那个），然后设计了整张图片！
这段视频是加速的，但它确实让我惊叹不已。 它从头开始设计了整张图片，并使用 Claude 进行自我批评，直到设计评分达到 95/100。
它确实花的时间比我预期的要长一些（长了不少），所以我仍然运行 Figma 插件（而不是通过浏览器）。但这里令人印象深刻的是准确性，而不是速度。
如果你想构建它所读取的设计系统，可以访问 上周的 newsletter。如果你想在 LinkedIn AI OS 发布时获得它，请 填写此表格。
有一个测试（ARC-AGI 3）可以衡量这一点，而且它不是编码测试。它会把模型丢进一个它从未见过的小型抽象谜题世界，一次一步，没有任何指令。模型必须通过尝试来找出规则，这与进入一个从未见过的屏幕是同样的任务。
Astra 在 96% 的关卡中，使用的步数比人类更少。在同一个排行榜上，Claude Opus 5 的分数还不到它的一半。
Astra 是那条黄线。Claude Opus 5 是它下面的红点。顶部那个孤零零的黄色斑点又是 Astra，但使用的是其他人没有的特殊设置，也就是你会在各处看到的那个数字。
最佳设置是（两者兼用）
不要只选一个。 最有效的使用方式是将它们结合起来，而 OpenAI 已经让这变成了一个简单的选项。他们将 Codex 作为附加组件构建到了 Claude Code 中。在 Claude Code 中输入两行：
/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc/plugin install codex@openai-codex
现在，你可以在不离开你已经熟悉的工具的情况下，将你的工作交给 Codex。
我的图片之前效果越来越差，所以我让它们俩就我的实际文件进行了三轮讨论，并确定谁应该做什么。这是它们达成的共识：
Claude 负责设定结构、层级和视觉语言。
Codex 负责优化同一份作品的细节、间距和图表。
它们都是出色的编码 Agent。运行一个是一种偏好，运行两个则是一种分工。
我不会放弃 Claude Code。我会同时运行两者，让工作本身来决定。
这周就到这里。我们下周再见。
保持好奇，保持人性，继续创作
—— Charlie
