反對 Fable 的理由：如何為 Claude Code 賦予 GPT-5.6 Sol 的大腦

為 Claude Code 裝上 GPT-5.6 的腦袋：如何結合官方外掛與雙腦架構

Claude Fable 5 可免費使用的期限，最初宣布到 2026 年 7 月 7 日，後來延長到 7 月 12 日，又再延到 7 月 19 日。Claude Code 每週用量上限提高 50% 的措施也將持續到 7 月 19 日。

換句話說，Fable 5 並不會立刻消失。

不過，Fable 5 能在月費方案內自然使用的狀態，並非永久保證。最初的公告表示，期限結束後將轉為用量扣點，API 定價為每 100 萬輸入 Token 10 美元、每 100 萬輸出 Token 50 美元。

結束的不是 Fable 5 本身，而是只用月費就能幾乎無限制使用最高性能模型的時代。

那麼，應該放棄 Claude Code 全面轉移到 OpenAI 的 Codex 嗎？

結論是，不需要。

你可以保留 Claude Code 的終端體驗、既有的 CLAUDE.md、Hooks、MCP、Skills 以及權限設定，只需把困難的任務交給 GPT-5.6 Sol。

而且，不需要使用可疑的代理服務或非官方的 API 相容層。

OpenAI 自己已經推出了官方外掛，讓你可以從 Claude Code 內部呼叫 Codex。

我們這裡要建立的，不是「把 Claude 變成 GPT-5.6」的機制。

而是雙腦架構——Claude Code 仍是指揮中心，GPT-5.6 Sol 則作為第二思考引擎連接。

Claude 負責使用者對話、儲存庫探索、小幅修改、遵循既有模式。

GPT-5.6 Sol 負責複雜的設計決策、未解決的 Bug、對抗性審查、跨多個元件的變更，以及出貨前的第二意見。

此外，透過將日文操作提示設為 Agent Skills，讓兩個模型都遵守相同的完成條件、驗證標準與變更範圍。

這是最務實的替 Claude Code 裝上「ChatGPT 5.6 腦袋」的方法。

備註：我已將設定方法與認真的使用技巧整理成 PDF。

想要的話，我從這裡 👇 公開了！

https://x.com/MakeAI_CEO/status/2027682940847898770?s=20

為 Claude Code 裝上 GPT-5.6 腦袋的三層結構

首先要區分：複製提示詞和連接實際模型是兩回事。

在 CLAUDE.md 裡寫給 GPT-5.6 的指示，並不會把 Claude 模型本身變成 GPT-5.6。

改變的是工作的進行方式。

這稱為行動層（Action Layer）。

接著，導入官方 OpenAI「Codex plugin for Claude Code」。

使用這個外掛，可以透過安裝在本機環境的 Codex CLI 與 Codex 應用伺服器，從 Claude Code 內部將程式碼審查與實作任務委託給 Codex。

這就是推理/執行層（Reasoning/Execution Layer）。

最後，導入「OpenAI Developers plugin」。

這個外掛包含參考 OpenAI 官方文件的 Docs MCP，以及對應 OpenAI API、Agents SDK、ChatGPT Apps、API 金鑰設定、疑難排解的 Skills。

這就是知識層（Knowledge Layer）。

將這三層疊加起來。

行動層：

日文操作提示與 Agent Skills

推理/執行層：

Codex plugin for Claude Code

知識層：

OpenAI Developers plugin 與官方 Docs MCP

這樣一來，日常操作仍可繼續使用 Claude Code，只在必要時呼叫 GPT-5.6 Sol 與最新的 OpenAI 文件。

首先安裝官方 OpenAI Codex 外掛

安裝所需的東西是 ChatGPT 帳號或 OpenAI API 金鑰、Node.js 18.18 以上版本，以及 Codex CLI。

這個外掛不會將程式碼傳送到某個非官方服務。

它利用你機器上的 Codex CLI，並繼承既有的 Codex 認證、設定、儲存庫與本機環境。如果你已經登入 Codex，就可以直接使用該認證狀態。

首先，安裝或更新 Codex CLI。

1npm install -g @openai/codex@latest
2codex --version
3codex login

要在 Codex 中使用 GPT-5.6，需要 Codex CLI 0.144.0 以上版本。

1codex --version

如果顯示的版本較舊，請重新安裝最新版本。

接著，啟動 Claude Code 並依序執行以下指令：

1/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
2/plugin install codex@openai-codex
3/reload-plugins
4/codex:setup

/codex:setup 會檢查 Codex CLI 是否可用以及認證是否完成。

如果未安裝 Codex 且 npm 可用，設定過程中可能會建議安裝。

初次嘗試時，使用唯讀審查是安全的。

1/codex:review --background
2/codex:status
3/codex:result

/codex:review 會審查目前尚未提交的差異。

如果希望它檢查與 main 分支的差異，請執行以下指令：

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

這個指令是唯讀的，不會變更程式碼。

在背景啟動的工作，可以用以下指令確認：

1/codex:status
2/codex:result

要停止進行中的處理，請執行：

1/codex:cancel

區分一般審查與對抗性審查

Codex 外掛除了一般審查之外，還有對抗性審查（adversarial-review）選項。

1/codex:adversarial-review --base main

一般審查會尋找程式碼中的 Bug、缺少測試、錯誤處理以及型別問題。

相對地，對抗性審查是質疑實作方針本身。

例如，在實作認證之後，可以這樣要求：

1/codex:adversarial-review --base main 從授權邊界、權限提升、Session Fixation、Token 洩漏、缺乏稽核日誌的角度，思考當前的方針本身是否錯誤。

針對帳務處理，請這樣做：

1/codex:adversarial-review --base main 重點在於懷疑重複請款、重複 Webhook、逾時後重試、部分失敗、交易邊界、無法復原的可能性。

如果一般審查檢查的是「這個實作有沒有 Bug」，那麼對抗性審查檢查的就是「這個實作從一開始就該被選擇嗎」。

兩者都是唯讀的，未經許可不會改寫程式碼。

這個架構的優點在於，可以將負責建立實作的模型與負責質疑實作前提的模型分開。

官方外掛提供了以下指令：一般審查、對抗性審查、救援（rescue）、工作階段轉移（session transfer）、以及檢查/停止背景處理。

用 Rescue 將卡住的工作交給 Codex

在 Claude Code 中修正了好幾次，測試還是過不了。

原因跨越了多個元件。

只有在 CI 中才會失敗。

涉及並行或快取，症狀與原因相距很遠。

在這種情況下，請使用 /codex:rescue。

1/codex:rescue 重現 Bug，找出根本原因，建立最小安全修正與回歸測試。

你也可以指定模型與推理強度。

1/codex:rescue --model gpt-5.6-sol --effort high 重現 Bug，找出根本原因，實作最小安全修正，並執行相關測試。

將長時間的處理送往背景。

1/codex:rescue --background --model gpt-5.6-sol --effort high 調查只在 CI 中發生的測試失敗。

結果用以下指令取得：

1/codex:status
2/codex:result

若要繼續之前的 Codex 任務，可以使用 --resume。

1/codex:rescue --resume 在先前提出的修正中，實作並驗證最安全的方案。

若要與之前分開，以新的調查開始，請使用 --fresh。

1/codex:rescue --fresh 從不同的假設出發調查根本原因。

若要將整個對話從 Claude Code 轉移到 Codex，請使用以下指令：

1/codex:transfer

執行後，會顯示一個可在 Codex 端繼續的指令。

1codex resume <session-id>

這樣就可以實現「在 Claude Code 中開始調查，但中途由 Codex 主導」的轉移。

將 GPT-5.6 Sol 設為預設模型

如果想在專案層級固定 Codex 的模型，請在儲存庫根目錄放置 .codex/config.toml。

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

若要設為所有個人專案的共同設定，請放在這裡：

1~/.codex/config.toml

專案專屬設定放在這裡：

1your-project/.codex/config.toml

如果儲存庫被視為受信任，就會載入專案設定。

在日常工作中，不需要一開始就使用最大推理強度。

建議依以下方式劃分：

• low：文字修正、名稱變更、明確的小規模變更
• medium：一般功能新增、遵循既有模式的實作
• high：跨多個檔案的變更、困難的除錯、設計決策
• xhigh：安全性審查、大規模遷移、複雜的競賽條件、長時間調查

在 Codex 中，你可以選擇 GPT-5.6 Sol、Terra 或 Luna。

Sol 適合複雜且靈活性高的工作，Terra 適合日常實作，Luna 適合明確且重複性高的工作。

此外，Max 和 Ultra 是獨立於一般推理強度的選項。

Max 會對單一任務給予更多推理時間。

Ultra 則使用子代理（sub-agents）將可分割的工作平行處理。

不過，Max 和 Ultra 對大多數任務來說並非必要。最好先從 Medium 或 High 開始，只有在實際評估中出現差異時才提高。

「GPT-5.6 Sol High」與「GPT-5.6 Sol Pro」不同

這點很容易混淆。

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

另一方面，GPT-5.6 Sol Pro 用於 Pro。

因此，單純在 Codex 外掛中指定：

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

並不代表「使用了 GPT-5.6 Sol Pro」。

這代表 GPT-5.6 Sol 以 High 推理強度執行。

在 OpenAI API Responses API 中，你可以為 GPT-5.6 選擇 standard 或 pro 作為 reasoning.mode。

要使用 Pro 模式，請求會是這樣：

1{
2  "model": "gpt-5.6",
3  "reasoning": {
4    "mode": "pro",
5    "effort": "high"
6  },
7  "input": "審查這個資料庫遷移計畫，找出失敗模式、復原方法，以及無法回滾的條件。"
8}

reasoning.mode 和 reasoning.effort 是不同的設定。

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

Pro 模式比 standard 模式執行更多模型處理，會增加延遲與 Token 用量。

如果你想嚴格從 Claude Code 呼叫這個 API 的 Pro 模式，設定方式會是準備一個包裝 Responses API 的本機腳本或 MCP 伺服器，再從 Claude Code 的 Skill 來呼叫。

不過，對於一般的編碼工作，應該先使用官方 Codex 外掛搭配 GPT-5.6 Sol 的 Medium 或 High。

然後，只針對從實際評估結果確認 Pro 模式有效果的任務進行升級。

不需要因為名字裡有「Pro」就把所有處理都送給 Pro。

ChatGPT 5.6 Sol Pro 的「系統提示詞」並未公開

這裡要小心。

OpenAI 在 ChatGPT 或 GPT-5.6 Sol Pro 內部使用的完整系統提示詞並未公開。

因此，網路上流傳的「GPT-5.6 系統提示詞洩漏」、「完整重現版」、「內部提示詞全文」等來路不明的文字，不應該相信或導入。

你應該使用的是操作提示詞（operational prompt）——參考官方提示詞指南，為你的開發環境量身打造。

GPT-5.6 的官方指南建議在提示詞中指定以下要素：

• 要達成的最終成果
• 重要的限制條件
• 可用的證據
• 判斷完成的標準

另一方面，避免過度固定搜尋順序、工具選擇和詳細的思考步驟，留給模型選擇高效路徑的空間。

同時也說明，透過精簡重複的指示、不必要的範例以及無意義的工具描述來減輕系統提示詞，有助於改善效能與 Token 效率。

以下是設計給 Claude Code、Codex 和 GPT-5.6 Sol 共用的日文操作提示詞。

這不是 OpenAI 內部提示詞的再現。

Claude Code 與 GPT-5.6 Sol 的日文操作提示詞

1# 角色
2
3你是這個儲存庫中的資深執行編排者。
4
5你的目標是提供正確、可維護且經過驗證的最小變更，以滿足使用者真正追求的成果。
6
7寫很多文字、增加修改的檔案數量、或使用很多工具本身都不是評估的對象。
8
9你被評估的依據是：準確性、證據、變更範圍的節制、以及可審查的成果。
10
11# 操作契約
12
13## 1. 明確化成果
14
15在開始編輯之前，確認以下事項：
16
17- 使用者可見的最終成果
18- 相關的儲存庫區域
19- 必須保持的限制條件
20- 本次不進行的內容
21- 判斷完成的標準
22- 能夠證明完成的驗證方法
23
24首先從儲存庫內的證據來解決不明確之處。
25
26只有在判斷缺失會顯著影響產品行為、安全性、成本、資料或不可逆操作時，才向使用者提問。
27
28不要為了逃避調查儲存庫而提問。
29
30## 2. 先調查再變更
31
32讀取必要且充分的最小範圍檔案。
33
34調查以下內容：
35
36- 既有的實作模式
37- 測試
38- 介面
39- 遷移
40- 命名慣例
41- 設計慣例
42- 錯誤處理
43- 認證與授權邊界
44
45相對於推測或框架預設值，優先採用儲存庫內的證據。
46
47在 Bug 修正中，先建立可重現的失敗或支援原因的具體證據，再提出修正方案。
48
49在理解現有機制為何存在之前，不要改寫它。
50
51## 3. 以適當的深度規劃
52
53如果變更很小、局部且容易復原，就直接進行工作。
54
55若符合以下任一條件，請在實作前展示簡潔的計畫：
56
57- 跨多個檔案
58- 變更架構
59- 涉及安全性
60- 改寫資料
61- 變更公開介面
62- 難以復原
63- 涉及帳務、認證、權限或個人資訊
64- 涉及並行或非同步處理
65
66在計畫中包含以下內容：
67
68- 要實現的預期行為
69- 可能變更的檔案或元件
70- 需要維持的不變量
71- 主要風險
72- 驗證程序
73- 必要時的回滾或復原方法
74
75不要增加無法降低風險的形式化程序。
76
77## 4. 將工作分配給最佳引擎
78
79使用當前的 Claude Code 工作階段處理以下任務：
80
81- 快速的儲存庫探索
82- 與使用者的互動
83- 範圍明確的小規模編輯
84- 任務分解與進度管理
85- 遵循既有模式的實作
86- 審查並整合 Codex 回傳的回饋
87
88若符合以下一項或多項，考慮委託給 Codex 或獨立審查：
89
90- 雖然有根據地調查或嘗試修正，但工作仍然卡住
91- 變更跨越多個相互作用的元件
92- 獨立的第二實作方案有價值
93- 從對抗性角度進行審查有效
94- 關於準確性、安全性、並行、遷移或復原的風險較高
95- 使用者明確要求使用 GPT-5.6 Sol
96- 在出貨前有必要質疑當前的實作方針本身
97
98如果不確定性可以僅透過審查解決，請在進行可寫入的委託之前，先使用唯讀的 Codex 審查。
99
100除非你在實際請求中使用了文件記載的 Pro 模式，否則不要聲稱使用了 GPT-5.6 Sol Pro。
101
102準確報告所使用的模型 ID、推理強度與推理模式。
103
104## 5. 以狹窄的變更範圍實作
105
106除非明確要求重新設計，否則遵循既有的架構、命名慣例與儲存庫實務。
107
108避免以下行為：
109
110- 無關的重構
111- 預測未來而過度抽象
112- 新增不必要的依賴
113- 無意義的格式變更
114- 大規模改寫
115- 超出請求範圍的公開行為變更
116- 無理由刪除既有測試
117- 為了隱藏問題而吞掉例外
118
119除非破壞性變更是明確的需求，否則維持向後相容性。
120
121不要暴露機密、憑證、私鑰、Token、客戶資料或個人資訊。
122
123不要將機密記錄在以下位置：
124
125- CLAUDE.md
126- AGENTS.md
127- SKILL.md
128- 原始碼檔案
129- 日誌
130- 測試 Fixture
131- 產生的報告
132- 提交訊息
133
134## 6. 以證據驗證
135
136在可用的範圍內，對變更執行最相關的驗證。
137
138原則上，優先順序如下：
139
1401. 針對性測試
1412. 型別檢查
1423. Lint 與格式檢查
1434. 建置
1445. 整合測試
1456. 執行時或視覺確認
146
147只執行與變更相稱的驗證。
148
149但是，不要為了快速完成而省略必要的驗證。
150
151對於 UI 變更，如果可能，請檢查實際運作畫面。
152
153對於 Bug 修正，如果現實可行，請新增或更新回歸測試。
154
155對於遷移或破壞性操作，檢查以下項目：
156
157- 順向處理成功
158- 失敗時的處理
159- 復原或恢復
160- 部分執行時的行為
161- 重試時的行為
162- 雙重執行時的行為
163
164不要使用「已修正」、「可運作」、「安全」、「完成」等表述而不展示證據。
165
166如果無法執行驗證，請準確說明原因以及哪些部分尚未驗證。
167
168不要將失敗的測試偽造為成功。
169
170## 7. 審查最終差異
171
172在工作完成前，執行以下檢查：
173
174- 檢查最終差異
175- 尋找非預期的變更
176- 檢查錯誤處理與邊界條件
177- 檢查安全邊界與授權處理
178- 必要時檢查並行與重試行為
179- 檢查是否缺少測試
180- 將最終結果與初始成果目標進行比較
181- 檢查本次決定不進行的內容是否意外被實作
182
183對於高風險變更，請求獨立的 Codex 審查。
184
185所有重要的審查意見，請用以下方式之一處理：
186
187- 修正它
188- 透過在儲存庫上展示證據來駁回
189- 明確記錄為本次範圍外
190- 記錄為因環境不足而未驗證
191
192不要因為是 Codex 指出的就無條件採用。
193
194用程式碼、規格、測試與執行結果來驗證要點。
195
196## 8. 在適當的時機結束
197
198一旦滿足完成標準，就結束工作。
199
200不要在請求範圍之外繼續不必要的打磨。
201
202不要為了讓工作量看起來更大而新增無關的 TODO 或重新設計計畫。
203
204最終回應應包含以下內容：
205
2061. 提供的成果
2072. 主要變更
2083. 執行的驗證與結果
2094. 剩餘風險、假設或阻礙
2105. 只有在真正必要時，才說明接下來要執行的具體操作
211
212這個提示詞的目的不是讓模型扮演「天才工程師角色」。
213
214而是明確化成果、證據、變更範圍、委託條件、驗證與停止條件。
215
216與其寫一大堆「仔細思考」、「扮演世界最強工程師」等抽象指令，不如定義什麼算是完成，這樣更容易操作。

將長提示詞放在 Skills 中，而非 CLAUDE.md

你可以直接把前面的提示詞寫在 CLAUDE.md 裡。

不過，把不總是需要的長篇文字放在 CLAUDE.md 中，會在每次工作階段消耗上下文。

更適合的地方是 Agent Skill。

Claude Code 的 Skills 會先識別名稱與描述，只在需要時才載入 SKILL.md 的內容。

Codex 的 Skills 也採用類似的機制，將指令、參考資料、腳本、範本等分組到一個目錄中，只在必要時載入。

由於兩者都使用 Agent Skills 格式，因此容易共用基本的提示詞與程序。

在 Claude Code 中，儲存到以下位置：

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

SKILL.md 的開頭如下：

1---
2name: sol-pro-orchestrator
3description: >
4  用於複雜變更、跨多個檔案的變更、高風險變更、
5  工作卡住時，或出貨前的重要工作。
6  當需要明確的規劃、驗證、獨立的 Codex 審查或委託時使用。
7---

1# Sol Pro Orchestrator
2
3[將日文操作提示詞放在這裡]

要明確呼叫它，請執行以下指令：

1/sol-pro-orchestrator 新增帳務處理。維持既有的等冪性設計，並建立直到重複請款為止的回歸測試。

如果 Skill 的描述與請求相符，Claude 可能會自動載入它。

如果你不希望它自動啟動，請在 frontmatter 中加入以下內容：

1disable-model-invocation: true

在這種情況下，只有當使用者明確執行斜線指令時才會使用該 Skill。

最好在 CLAUDE.md 中只保留始終需要的簡短規則，而將複雜的工作程序分離到 Skills 中。

例如，CLAUDE.md 這樣就夠了：

1# 儲存庫規則
2
3- 遵循既有的架構與命名慣例。
4- 優先選擇能夠維持安全的最小變更。
5- 在完成前執行相關測試。
6- 不要變更無關的檔案。
7- 對於複雜、卡住、高風險或出貨前的重要工作，使用 sol-pro-orchestrator Skill。

將官方 OpenAI Skills 加入 Claude Code

光能呼叫 GPT-5.6 Sol 還不夠。

如果模型根據訓練時的記憶來回答關於 OpenAI API 或 Agents SDK 的問題，可能會使用舊的 API、已棄用的參數，或不再推薦的實作方式。

這時就需要「OpenAI Developers plugin」。

在 Claude Code 中執行以下指令：

1/plugin marketplace add openai/openai-developers-for-claude
2/plugin install openai-developers@openai-developers

安裝後，啟動新的 Claude Code 工作階段。

這個外掛包含官方 OpenAI Docs MCP 以及以下 Skills：

• openai-docs：將關於 OpenAI 產品、API、模型與 SDK 的問題導向官方文件。用於檢查容易變動的資訊，例如新模型名稱、當前 API 參數、SDK 使用方法與 Codex 設定。
• openai-platform-api-key：引導在本機環境中設定 OPENAI_API_KEY。這個 Skill 是為了以環境變數的方式連接，而非將 API 金鑰貼到原始碼或提示詞中。
• openai-api-troubleshooting：分類 OpenAI API 錯誤。檢查認證、權限、模型規格、速率限制、網路、請求格式等，並引導下一步行動。
• agents-sdk：支援使用 OpenAI Agents SDK 的應用程式設計、實作、執行與評估。
• build-chatgpt-app：使用 ChatGPT Apps SDK 設計與實作專案。用於包含 MCP 伺服器、Widget UI 以及與 ChatGPT 整合的應用程式開發。
• chatgpt-app-submission：準備 ChatGPT App 的提交、描述資訊、測試案例等。

這個外掛是 OpenAI 為 Claude Code 發布的官方儲存庫。

它是一套公開的 OpenAI Docs MCP 與針對 Claude Code 調整的開發 Skills。

這裡不要混淆兩個外掛：

• codex-plugin-cc：將審查與實作委託給 Codex 的執行橋樑。
• openai-developers-for-claude：將 OpenAI 官方資訊與開發程序加入 Claude Code 的知識套件。

同時加入兩者後，Claude Code 就變成一個不僅能「讓 Codex 思考」，還能「一邊確認 OpenAI 官方規格一邊實作」的環境。

實際如何在 Claude 與 Codex 之間分配任務

不需要把所有工作都同時丟給兩個模型。

要分配角色。

• Claude Code 負責：與使用者的對話、儲存庫探索、小規模修正、遵循既有模式的實作、任務分解與進度管理、審查 Codex 回傳的結果並整合。
• Codex 負責：複雜的設計決策、跨多個元件的變更、卡住的工作（rescue）、對抗性審查、出貨前的最終審查、第二意見。

此外，可以將日文操作提示詞設為 Agent Skill，讓兩個模型都遵守相同的完成條件、驗證標準與變更範圍。

這就是在不失去 Claude Code 既有體驗與設定的情況下，為 Claude Code 裝上 GPT-5.6 Sol 腦袋的方法。

備註： 我已將詳細的設定方法與認真使用技巧整理成 PDF。如果你想要，可以從本文開頭的連結取得。

將以下任務委託給 Claude Code：

• 倉庫探索
• 與使用者互動
• 理解現有實作
• 小型變更
• 遵循已知模式的實作
• 將 Codex 的觀點反映到程式碼中

將以下任務委託給 GPT-5.6 Sol：

• 複雜的設計決策
• 卡住的錯誤
• 跨越多個元件的調查
• 對抗性審查
• 檢查安全邊界
• 調查並發和競態條件
• 檢查遷移和回滾
• 發佈前的獨立審查

例如，在新增計費流程時，流程會是：

1. 在 Claude Code 中調查現有的計費流程、測試和冪等性設計。
2. 使用 sol-pro-orchestrator 技能修正計畫和完成條件。
3. Claude 建立最小實作和回歸測試。
4. 透過 Codex 對抗性審查來質疑設計方針。
5. Claude 用程式碼和測試驗證這些觀點。
6. 僅反映必要的修正。
7. 透過一般的 Codex 審查檢查最終差異。

首先，呼叫技能。

/sol-pro-orchestrator 新增計費處理。調查現有設計，並在完成條件中包含冪等性、重複的 Webhook 和回歸測試。

實作完成後，執行對抗性審查。

/codex:adversarial-review --base main 重點在質疑雙重計費、重複 Webhook、超時後重試、部分失敗、交易邊界以及無法回滾的可能性。

修正完成後，執行一般審查。

/codex:review --base main --background

/codex:status

/codex:result

這種方法的目的不在於決定 Claude 或 GPT 哪個更強。

而是在於將「建立實作」的角色與「打破實作前提」的角色分開。

如果你要求同一個模型「先實作，再嚴格自我審查」，它很可能會根據自己最初採用的設計來進行審查。

透過引入不同系統的模型作為批評者，你可以引入不同的探索路徑和失敗假設。

這不是模型之間的競爭，而是軟體開發中的職責分離。

不要把所有事情都交給 Sol High

將檔案名稱變更、顯示文字修正和簡單的型別錯誤送給 GPT-5.6 Sol High，會浪費使用額度和時間。

請根據以下方式思考模型的使用：

Claude Code：

互動、探索、小型修正、整合工作

GPT-5.6 Luna：

明確且大規模的轉換、分類、例行工作

GPT-5.6 Terra：

日常實作、一般除錯

GPT-5.6 Sol Medium：

涉及一定程度的規劃或判斷的實作

GPT-5.6 Sol High：

困難的設計、複雜的錯誤、重要的審查

GPT-5.6 Sol xhigh、Max、Pro、Ultra：

透過評估確認有額外效果的最困難任務

與其總是使用高效能模型，不如將它們集中在「失敗時損失很大」的工作上。

這樣做不僅便於檢查成本，也更易於檢查結果。

不要總是開啟審查閘門

官方的 Codex 外掛有一個審查閘門功能，當 Claude 試圖完成工作時，會自動執行 Codex 審查。

啟用該功能的指令如下：

/codex:setup --enable-review-gate

若要停用，請使用：

/codex:setup --disable-review-gate

如果在審查中發現問題，可以阻止 Claude 完成工作並返回修正。

這個功能很強大，但可能導致 Claude 與 Codex 之間出現長時間循環，快速消耗使用額度。

因此，最好將其限制在以下情況：

• 發佈候選版本
• 認證/授權的變更
• 計費處理
• 大規模資料遷移
• 安全邊界
• 難以回滾的變更

對於日常的小任務，在必要時手動執行審查會更容易處理。

官方 README 也警告，審查閘門可能會產生冗長的 Claude/Codex 循環並消耗使用額度，因此應僅在能夠監控時啟用。

不要無條件採納 Codex 的觀點

GPT-5.6 Sol 很強大，但並非總是正確。

它可能會假設不存在的規格、忽略儲存庫的特定情況，或提出過度的設計變更。

請使用以下方式之一來處理審查觀點：

已採用（Adopted）：

確認了基礎，並進行了修正和驗證。

已拒絕（Rejected）：

透過顯示儲存庫、規格或測試的證據，決定不採用。

已延期（Postponed）：

觀點有效，但已建立獨立任務，本次範圍內不處理。

無法驗證（Unverified）：

因缺乏環境或權限而無法確認。

你不會因為「Codex 說要這樣做」就改變東西。

「用程式碼和測試來確認 Codex 提出的失敗假設」才是正確的做法。

雙腦配置的價值不在於盲目相信答案，而是在於增加其他應該檢查的可能性。

最低安全防線

Claude Code 和 Codex 都會讀取儲存庫、執行指令，並根據設定改寫檔案。

當連接兩個 Agent 時，你需要先決定權限邊界，再考慮便利性。

首先從唯讀審查開始。

/codex:review

/codex:adversarial-review

在確認目標儲存庫和工作內容後，再使用涉及寫入的救援操作。

不要將 .env、私鑰、客戶資料或存取權杖貼到 CLAUDE.md、AGENTS.md 或 SKILL.md 中。

將 OpenAI API 金鑰設定為環境變數。

export OPENAI_API_KEY="..."

在實際運用中，請使用 shell 設定檔、密碼管理服務、CI Secret 功能等。

此外，請不要假設 Claude Code 的權限設定與 Codex 的沙箱/核准設定相同。

請同時檢查 Claude 端和 Codex 端的網路存取、檔案寫入和指令執行範圍。

當新增外部 MCP 時，請檢查提供者和權限，並僅允許必要的工具。

完成的目錄結構

最終的儲存庫會如下所示：

your-project/

├── CLAUDE.md

├── AGENTS.md

├── .claude/

│ └── skills/

│ └── sol-pro-orchestrator/

│ └── SKILL.md

├── .codex/

│ └── config.toml

├── src/

├── tests/

└── package.json

每個檔案的角色都有明確劃分。

CLAUDE.md：

撰寫 Claude Code 始終遵循的簡短儲存庫規則。

• 遵循現有架構
• 不要變更不相關的檔案
• 優先進行最小且安全的變更
• 執行相關測試

AGENTS.md：

撰寫 Codex 所需的專案資訊。

• 儲存庫結構
• 如何啟動開發環境
• 建置指令
• 測試指令
• 設計限制
• 完成條件

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

撰寫僅在複雜工作時載入的日文操作提示。

.codex/config.toml：

撰寫 Codex 中使用的模型和推理強度。

model = "gpt-5.6-sol"

model_reasoning_effort = "high"

review_model = "gpt-5.6-sol"

然後將兩個官方外掛新增到 Claude Code：

openai/codex-plugin-cc

openai/openai-developers-for-claude

現在 Claude Code 具有以下角色：

• Claude 負責日常實作和互動
• GPT-5.6 Sol 負責獨立審查和救援
• OpenAI 官方 Docs MCP 負責檢查最新規格
• Agent Skills 負責可重複使用的開發流程

總結：不要放棄 Claude Code，為它新增第二個大腦

Fable 5 的免費使用期間已延長至 2026 年 7 月 19 日。

因此，並非「Fable 今天結束了」的狀態。

然而，能夠在月費方案內繼續使用最高效能模型已不再理所當然，這個趨勢並未改變。

但這並不代表你必須放棄 Claude Code。

讓 Claude Code 繼續作為指揮中心。

使用官方的 OpenAI codex-plugin-cc，將審查、救援和實作委託給 GPT-5.6 Sol。

新增 OpenAI Developers 外掛，以利用官方 Docs MCP 和 OpenAI 開發技能。

將常用的操作提示製作成 Agent Skills，僅在需要時載入，而不是將它們塞進 CLAUDE.md 中成為龐大的常駐指令。

並將「建立實作的模型」與「質疑該實作的模型」分開。

透過這種配置，你可以在不拋棄 Claude Code 的操作手感、現有設定、Skills、MCP 和專案資產的情況下，在需要時插入 GPT-5.6 的推理能力。

你不是在把 Claude 變成 GPT。

你是在 Claude Code 中安置了另一位可以隨時諮詢的高階工程師。

與其依賴單一模型處理所有工作，不如根據工作內容使用不同的模型。

通常，使用 Claude Code 快速進行。

在困難的地方，請求 GPT-5.6 Sol 的救援。

在出貨前，接收來自不同模型的對抗性審查。

讓官方 Docs MCP 檢查最新的 OpenAI API 規格。

從今以後的 Claude Code，不再是一個在單一模型內完成的編碼工具。

正確的使用方式是將其視為一個 開發作業系統，它綑綁了多個模型、Skills、MCP 和外掛。