【要約】Claude Code は planner、Codex CLI は executor — 両方使って 3 ヶ月、役割分担で見えた実測 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
AIエージェント選定における「二者択一」の限界。
- ・Claude Codeは設計に強いが、単純作業ではトークン消費が過剰。
- ・Codex CLIは高速・低コストだが、複雑な設計判断や長文脈の把握に弱い。
- ・適切な役割分担がないと、コスト増大や品質低下を招く。
- ・ツール間の前提のズレによる手戻りが発生する。
// Approach
plan.mdを中間成果物とした分業アーキテクチャの構築。
1.Claude Codeで設計・調査を行い、plan.mdを生成。
2.plan.mdに動機、変更内容、手順、検証方法を構造化して記述。
3.Codex CLIのexecコマンドで実装を実行。
- 例: codex exec --profile ci --plan ./plan.md --approve never
4.GitHub ActionsでCodexの静的レビュー後にClaudeの設計レビューを実行。
5.AGENTS.mdで両ツールの役割を定義し、共通ルールを徹底。
// Result
- ・大規模リファクタ: Claudeはrace conditionを検出。
- ・トークン消費: CodexはClaudeの1/4〜1/2に抑制。
- ・小規模修正: Codexが速度・コスト共に優位。
- ・結論: 分業により、設計品質の維持と実装コストの最適化を両立。
- ・費用対効果: 月$40のコストは、重大なバグの未然防止コストに対し極めて低い。
Senior Engineer Insight
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AIを単なるコード生成器ではなく、役割の異なるエージェントとして扱う視点が重要だ。Claudeを「思考」、Codexを「実行」と定義する非対称な使い分けは、大規模開発におけるコストと品質のトレードオフを解消する。特にplan.mdを介したハンドオフは、AI駆動開発を属人化させないための必須要件となる。単一ツールの性能比較に終始せず、ワークフロー全体の設計に注力すべきである。