很多人最近問我：「如果我之前用的是 Claude Code，現在想試 Codex，會不會之前都白學？」
我的答案是：不會。
Claude Code、Codex 都像是一顆 AI 大腦。
你真正要累積的，不是「某一顆大腦的聊天紀錄」，是你的工作規則、偏好、常用流程、工具權限、專案資料、長期記憶。
這些東西如果都分散在不同平台裡，搬家當然會很痛苦。
但如果一開始就放在自己的本地資料夾，用 AI 看得懂的文字整理好，那不論你今天使用的是 Claude Code、Codex，還是 Antigravity，本質上都只是換一顆大腦來讀同一份資料。
這就是我在《Claude Code vs Codex 新手怎麼選》裡講的「雙棲」👇
因為現在的 AI 工具進化實在太快了 😅
前陣子大家還在研究 Claude Code 桌面版和終端機的差異，過沒多久，Codex 桌面版突然變得好用，中文介面、遠端控制都很有吸引力。
你很自然會想問：那我是不是該搬去 Codex？
我的看法是，與其問「我要不要跳槽」，更好的問法是：我的 AI Agent 有沒有可遷移性架構？
這跟公司整理內部文件很像，如果一家公司的 SOP、客戶資料、工作流程全部只存在某個老員工腦袋裡，哪天他離職，公司就會大亂。
你如果把所有設定、偏好、記憶都散落在某個工具的雲端記憶或對話裡，等換工具時，就會陷入「搬家地獄」，或是工程師常講的「技術債1」。
如果你一開始只想趕快用，所以隨便把規則塞在某個聊天裡。後來你想搬到 Codex，AI 會問你：「你的規則在哪？Skill 在哪裡？記憶在哪？」
如果你自己都答不出來，AI 當然也會覺得很亂。
Codex、ChatGPT、Claude 這類工具，都有自己的記憶功能。
你打開記憶，它會慢慢記住你的偏好。但你要知道風險：這些記憶通常存在平台裡。
如果你今天在 Codex 裡養出一堆記憶，之後用 Claude Code，Claude Code 不一定看得到，反過來也一樣。
我自己的做法，是把重要記憶放在本地資料夾裡。它可以是 Memory、Feedback、Reference、Daily Log，也可以是更簡單的幾份 Markdown 文件。
平台記憶像旅館房間裡的便利貼；本地記憶，則像你自己的筆記本。
旅館便利貼很方便，但你退房時不一定帶得走！
這套可遷移的 AI Agent 架構是我自己花 100+ 小時踩坑經驗，才設計出來的。
我不想讓其他跟我一樣非工程師的新手們，一開始就陷入一堆技術細節，所以迷你課的設計也是：先給你一個簡潔、能跑、具有遷移性的基本架構。
你不需要一開始就懂所有原理，只要先照著做，讓自己的 AI Agent 有一個健康的地基，再慢慢理解每一層的用意。
若 AI 分身的資料夾一開始就有規則、技能、記憶和工作流程的分層規則，之後讓其他 AI Agent 接手就不會那麼痛苦。
接著，先講最基本的 2 個檔案。
Claude Code 會讀 CLAUDE.md：Claude Code 進入一個專案時會先看的「工作說明書」。
Codex 則會讀 AGENTS.md：Codex 進入一個專案時會先看的「代理人說明書」。
名字不一樣，但用途很接近：告訴 AI 這個專案是什麼、你是誰、它該遵守什麼規則、哪些事情不能亂做、常用工作流在哪裡。
如果你同時用 Claude Code 和 Codex，難道要維護兩份一模一樣的文件嗎？
我不建議。
因為你今天改了 CLAUDE.md，明天忘記改 AGENTS.md，兩邊就開始不同步。
Claude 記得新規則，Codex 不知道；Codex 有新的注意事項，Claude 又漏掉。
所以我自己的做法是：維護一份真正的核心規則，其他檔案只是同步內容。
工程師會把這叫做 SSOT（Single Source of Truth 單一真實來源），白話講就是「不要讓同一件事分散在五份文件裡」。
如果你現在還沒概念，可以先用這個很簡化的版本理解：
我的 AI Agent 資料夾
├── AGENTS.md 給 Codex 看的入口
├── CLAUDE.md 給 Claude Code 看的入口
├── core-rules.md 真正共用的核心規則
├── skills/ 常用工作流程
├── memory/ 長期記憶和回饋
├── workflows/ 具體任務流程
└── projects/ 你的專案與資料先不要糾結每個資料夾要叫什麼，只要記住三個原則：
光是做到這幾點，你的 AI Agent 架構就比大多數人的健康很多。
Skill 可以想成給 AI 的 SOP。
例如你常常請 AI 幫你整理素材、寫文章、做影片規劃、處理 WordPress 草稿。這些流程如果每次都重新講，會很浪費，也容易漏。
你可以把穩定下來的做法寫成 Skill，下次 AI 看到這份 Skill，就知道這類任務應該怎麼做。
但有一個很重要的觀念：Skill 不是越多越好。
影片裡我有舉例，看到別人在 GitHub 分享一個 Skill，不要第一句就跟 AI 說「幫我安裝」，你應該先問：「這個適合我們嗎？幫我研究一下。」
AI Agent 要變好用，是把別人的方法個人化，再把用順的版本系統化。
這篇文章，先讓你有一個底層概念，更多理論和完整設計，我之後會開一堂高階課程，再詳細帶大家走一遍記憶系統和 AI 分身架構！
如果你現在已經有 Claude Code，想開始試 Codex，可以看這支完整影片，理解整個搬家思路，或現在直接詢問你的 AI：
請幫我檢查目前這個專案資料夾，是否適合從 Claude Code 遷移到 Codex。
請特別檢查：
1. 是否有 AGENTS.md
2. CLAUDE.md 和 AGENTS.md 是否共用同一份核心規則
3. Skills 是否放在可被兩邊讀取的位置
4. 重要記憶是否只存在平台內建記憶，而沒有本地備份
5. 有哪些地方會造成搬家時的技術債如果你是 AI Agent 迷你課同學，可以把 Pro-Kit 08 的文件丟給 AI，讓 AI 看看你的 AI Agent 結構，目前是不是可遷移的配置？
如果有，恭喜你，你超棒！
如果沒有，AI 會直接詢問你，協助你一步步調整優化，讓你的 AI Agents 在 Claude Code 跟 Codex 之間順暢遊走， 成為一個雙棲動物！
⬇️ 陸續看到同學分享的成果，也覺得很開心。
因為這就是我想交付的課程：不是讓你看完之後覺得「哇，雷蒙好厲害」，是你開始做出行動，打造個人化的 AI Agent 🥳
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