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告别人肉复制粘贴:我的 Claude + Codex 自动化协作工作流 - ...
2026-03-24 · via 少数派

背景介绍

我日常喜欢用Claude来做项目的架构师,而codex做代码执行者,不管是claude还是codex,我对他们的生成的结果都保持怀疑态度的,但我又不可能去看一行行代码看,所以我日常使用的一个最常用方式,就是让他们互相进行 review。

在这个过程中,我往往充当一个“无情”的复制粘贴者。比如 Claude 做完架构或方案设计后,我就让 Codex 去 review,再把 Codex 的 review 结果复制粘贴回 Claude 的终端;或者 Codex 写完代码,我就让 Claude 去 review,再把 review 意见贴回给 Codex。我成了他们之间沟通的桥梁,这种方式非常低效。

方案介绍

为了解决这个问题,我开发了两个开源的 Skill,让它们可以自动沟通和 review:

  1. 1. Codex Skill(底层基础)
    首先需要一个把 Codex 封装成"即插即用"接口的基础 Skill。我参考的是oil-oil/codex,把 Codex 做成一个随时可调用的 Sub-Agent。不管是 Plan Review 还是 Plan Execute,Claude 想让它干活就直接调这个接口。整个协作体系都是搭在这个基础之上的。
  2. Plan Review Skill(方案评审层)
    这个项目整体由 Claude 驱动,因为我觉得 Claude 在工具调用(Tool Use)上的表现更好。
    • 流程: 我先跟 Claude 沟通出一版方案,我觉得差不多了,但不确定是否有遗漏或优化空间,此时我会调用 Plan Review
    • 机制: Claude 会调用封装好的 Codex Skill,让 Codex 进行 review。
    • 迭代: review 完后,Claude 会自动读取 Codex 反馈的结果并进行修改。这个过程会反复迭代,直到两者达成一致。这完全省去了我日常手动复制粘贴的麻烦。
  3. Plan Execute Skill(方案执行层)
    方案 review 完后进入执行阶段,我会使用这个负责“计划执行”的 Skill。
    • 角色分工: Claude 依然作为“架构师”或“代码审计员”,它不会亲自动手写代码,而是将任务交给 Codex。
    • 执行: 它通过调用 Codex Skill,让 Codex 去完成具体的代码编写。
    • 闭环: Codex 完成后,Claude 会去 review 它的代码。如果发现问题,就让 Codex 继续改,直到两者达成统一。

通过这种“左右互博”的博弈机制,最终产出的结果基本上不会有大问题。这样可以更高效地解放双手,不需要时刻盯着,就能达到满意的结果。

阶段SkillClaude 角色Codex 角色
方案打磨/plan-review编排 + 改方案批判性审稿人
代码实施/plan-execute编排 + review 代码写代码 + 修复

补充说明

claude进入 plan 模式之后默认存储的位置是在 ~/.claude下的,可以在 ~/.claude/settings.json 进行配置 plan 存放的目录,如下所示,便会存放到当前项目中了

{
  "env": {
  },
...
  "plansDirectory": "./plans",
}

工作流

安装

方式一:npx add-skill(推荐)

前置条件: 先安装 add-skill CLI:

npm install -g add-skill

然后安装 skills:

npx add-skill longranger2/claude-gpt-workflow

方式二:单独安装

单独安装各个 skill:

npx add-skill longranger2/claude-gpt-workflow/plan-review
npx add-skill longranger2/claude-gpt-workflow/plan-execute
npx add-skill longranger2/claude-gpt-workflow/codex

方式三:手动安装

复制 skills 到你的 Claude Code skills 目录:

cp -r plan-review/ ~/.claude/skills/
cp -r plan-execute/ ~/.claude/skills/
cp -r codex/ ~/.claude/skills/

参考链接

https://github.com/longranger2/claude-gpt-workflow