幾個月來，一直有人跟我說 Codex 比 Claude Code 更好。
我全都沒理會。我的整個業務都建立在 Claude Code 之上（每一條流程、每一個系統），我可不想從頭再來。
然後 GPT-6 Astra 推出了，我（終於）決定要轉換了。
讓大多數人留在原地的那個東西，叫做 「設定債務」。
你花了幾個月的時間，教會一個工具你的工作方式。你的規則、你的指令檔案、你下達簡報的方式。
轉換意味著這一切都要重來，回到最原始的通用輸出。這個沈沒成本是真實存在的，也是人們選擇留下的原因。
好消息是： OpenAI 剛剛讓這件事變成只需要四分鐘的工作！
Codex 會找到你機器上已經存在的 Agent，並提供把它們遷移過來的選項。你的設定、你的技能、你過去 30 天的聊天記錄。
如果你從來沒用過這類工具，現在就是開始使用的最佳時機。它就像是能看見你資料夾、能寫程式碼的 ChatGPT。
你不需要把文件貼到聊天視窗裡，只要指向文件所在的資料夾就行了。
第一步：在應用程式中匯入
下載 Codex 並打開它。不需要在終端機裡安裝任何東西，也不需要輸入任何指令（這就是為什麼大多數人會避開 Claude Code）。
路徑是 設定（Settings），然後匯入（Import），再選 Claude Code。它會在過程中掃描你的機器，並顯示它找到了什麼。我的機器上找到了三個。
不會移動任何東西，也不會刪除任何東西。你會得到一個副本，而 Claude Code 會繼續像之前一樣運作。接著它會問你要帶哪些東西過來。把所有項目都勾選起來。
你的規則檔案在匯入過程中會被重新命名，從 CLAUDE.md 變成 AGENTS.md，這是 Codex 需要的名稱。
第二步：讓技能（Skill）完成剩下的工作
匯入動作會把你的檔案帶過來。但它不會轉換所有東西，那些沒被轉換到的，就是你最後才建立的部分：你的快捷鍵、子 Agent、鉤子（hooks）。
OpenAI 為此發布了一個技能，有趣的是你安裝它的地方。
它被安裝在 Claude Code 裡面：
npx -y skills add openai/skills --skill migrate-to-codex --agent claude-code
在執行之前，先備份一份你的 Codex 設定檔。 這個技能會從頭開始重寫那個檔案，所以你原本在裡面設定的任何東西都會消失。
然後執行它，讓它自己運作。它會轉換匯入時遺漏的內容，檢查自己的工作，並修正它搞錯的地方。如果你要求它建立雙系統，你就可以讓兩個工具並行運作，我就是這麼做的。
第三步：重新閱讀你自己的規則
前面兩個步驟都不會幫你做這件事。
它們只是移動了你的規則，但都不會告訴你規則的內容是什麼。
我的規則已經累積了九個月，我連一半都背不出來。所以，打開資料夾，貼上這段話：
我剛從 Claude Code 轉移過來。瀏覽這個資料夾，把所有東西都改成 Codex 原生適用的格式。1. 閱讀我的指令檔案，不管它叫什麼名字，然後用白話告訴我它要求你做什麼。2. 重寫它，讓它讀起來像是為 Codex 寫的，保留每一條規則，並告訴我你改動了哪些規則的措辭以及原因。3. 找出這裡面所有只能在 Claude Code 運作的東西，並指出來。4. 針對每一項，給我 Codex 的對應方案，或者直接告訴我沒有對應方案。5. 其他什麼都不要改。列出你沒有動過的部分。
它不會在聊天視窗中回答。它會為你寫一份報告。
讀一遍，然後找三件事。它改寫了哪些規則，以及你是否同意新的措辭。任何它說只能在 Claude Code 運作的東西。還有最下面它列出沒有動過的部分。
然後我給了兩個工具同樣的任務。 同樣的簡報，同一張圖片的品牌規則。Claude Code 做了左邊那張，我已經準備好要丟掉了。Codex 完成了右邊那張。
它花了七個版本和我的大量回饋，所以這不是一次提示就能得到的結果（沒有什麼好結果是能一次到位的）。它找到了一個我可以衡量的原因，並修復了它。
我沒預料到的是它說話的方式。 Claude Code 向我解釋一個錯誤時：
正確，而且它修好了。現在，想像一下你是個從沒打開過終端機的人，來讀這段話。這是 Codex 在審查它剛做好的圖片：
同樣的工作。一個是在跟工程師說話。另一個是在跟我說話。
而且看看它先做了什麼。它打開了我過去做的三張圖片，並將新圖片與它們進行比較，這花了大約兩分鐘，而對於一個我可能三十秒就會接受的任務來說，這時間算長了。
大家（實際上）在爭論的是什麼
我這一週的經驗只是一個數據點，所以我掃描了過去 30 天 Hacker News、Reddit、X、TikTok 和 Instagram 上的討論。每一篇關於這兩個工具的貼文，都根據其實際內容進行了分類。
幾乎所有 Claude Code 的討論串都在談論用量計費。每週上限、大家花了多少錢，以及看不到錢花到哪裡去了。
幾乎所有 Codex 的討論串都是有人在炫耀他們用 Codex 做了什麼。
讓它們互相（爭論）
Claude Code 可以作為指令執行，而不只是一個讓你輸入文字的視窗。Codex 可以執行指令。所以 Codex 可以自己問 Claude 一個問題，並讀取回覆，完全自主運作。
我讓 Codex 製作一張比較圖，但我不喜歡它的成果（我直接這樣告訴它了）。它沒有瞎猜，而是直接去問 Claude 那張圖有什麼問題。
Claude 的診斷是對的。 版面設計暗示了有很多差異，但內容卻充斥著兩個工具都能做到的事情。它還提供了三個實際上不存在的差異。Codex 對這三點都提出了異議，而 Claude 也撤回了：
兩個實驗室在爭論我的作品，而這場爭論捕捉到了一個如果它們各自獨立運作，可能會被忽略的發明。
我（錯）了的事
讓 AI 操控你的螢幕，一直是這整個類別中最令人失望的事情。看著它尋找一個你一秒鐘就能點到的按鈕。我很久以前就放棄這個功能了。
然後有人上傳了一張自己的照片，打開 Canva，給了兩個 Agent 同樣的指令：畫我。
所以我也把它指向我自己的工作。我的資訊圖表產生器，這個系統支撐著你在 LinkedIn 上看到的所有圖片，我只給了一行指令：「只用 Computer Use，從我最近的電子報中製作一張圖片。」
它打開了 Figma 並完成了任務。它閱讀了電子報，檢查了我的設計系統（上週的那個），然後設計了整張圖片！
那段影片是加速的，但說真的，它讓我大吃一驚。 它從頭開始設計了整張圖片，並使用 Claude 對設計進行自我批評，直到達到 95 分（滿分 100 分）。
它花的時間確實比我期望的長了一點（長了不少），所以我還是會用 Figma 外掛程式來執行（而不是透過瀏覽器）。但這裡令人印象深刻的是準確性，而不是速度。
如果你想建立它讀取的那個設計系統，可以參考上週的電子報。如果你想要在 LinkedIn AI OS 推出時獲得它，請填寫這個表單。
有一個測試（ARC-AGI 3）可以衡量這個能力，而且它不是一個程式碼測試。它會把一個模型丟進一個它從未見過的小型抽象謎題世界，一次一步，沒有任何形式的指示。它必須透過嘗試來找出規則，這跟登入一個從未見過的螢幕是同樣的工作。
Astra 在 96% 的關卡中，使用的步數比人類還少。在同一個排行榜上，Claude Opus 5 的分數還不到它的一半。
Astra 是那條黃線。Claude Opus 5 是它下面那個紅點。頂端那個孤獨的黃色區塊，是 Astra 在一個沒有其他模型用過的設定下跑出來的結果，也就是你到處都會看到的那個數字。
最好的設定是（兩者並用）
不要只選一個。 最有效的使用方式是把它們結合起來，而 OpenAI 已經讓這變成一個簡單的選項。他們把 Codex 作為附加元件內建到 Claude Code 裡。只要在 Claude Code 裡面輸入兩行指令：
/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc/plugin install codex@openai-codex
現在，你可以在不離開你已經熟悉的工具的情況下，把你的工作交給 Codex。
我的圖片品質一直下滑，所以我讓它們兩個針對我的實際檔案進行了三輪討論，並決定誰該做什麼。這是它們達成共識的結果：
Claude 負責設定結構、層級和視覺語言。
Codex 負責優化同一份藝術作品、間距和圖表。
它們都是出色的程式碼 Agent。只執行其中一個是偏好，同時執行兩個則是分工。
我不打算放棄 Claude Code。我會同時使用兩者，讓工作本身來決定。
這週就分享到這裡。我們下週再見。
保持好奇，保持人性，持續創作
— Charlie
