Claude Code + Codex 双引擎协作简明指南，使用 Matt Pocock的/handoff

lincats

509人浏览 · 2026-08-05 16:48:37

lincats · 2026-08-05 16:48:37 发布

两个 AI 编码工具，各有所长。与其二选一，不如让它们交接。模糊任务，给 Claude Code 理清。明确任务，交给 Codex 执行。附一个 EpubTranslator 项目的完整 Handoff 演示。

Claude Code 和 Codex 各有死忠粉。但用久了发现：它们不是谁取代谁。是你该在什么时候用谁。

今年 OpenAI 做了个出人意料的事。给 Claude Code 写了个官方插件。让 Codex 直接在 Claude Code 里当「外援」。加上 Matt Pocock 的 /handoff skill。整个双引擎协作的链路，已经非常成熟。

从策略到代码，完整走一遍。

一、模糊度分界线

模糊度

先做一个简单的二分：

低模糊度：需求已经拆碎。你知道每一步要干什么。TDD、按 plan 分阶段实现、修已知 bug。用 Codex。它研究代码库更深。一步到位率高，不跑题。

高模糊度：还在探索设计方案。想把代码库梳理成架构文档。不知道最终长什么样。用 Claude Code。开 Plan Mode 或 /grill-me skill。

业内一个流行的习惯：Claude Code 开头，Codex 收尾。工程师的职责，就是把「高模糊度」变成「低模糊度」。

二、`/grill-me` → 计划 → 拆分 → Codex

grill-me

一个常见的起点：

在 Claude Code 里用 /grill-me（Matt Pocock 那个 13,000+ 星的 skill），让 AI 反问你，把需求聊透
结束对话时产出一份分步骤的计划
尽量把计划拆成可以并行的 worktree 粒度
每个 worktree 丢给 Codex 独立执行

这时候你需要一个交接机制。三种方式供你选。

三、三种 Handoff 方式

三种策略

方式	适合场景	优点
`/handoff` skill	单任务交接，1-3 阶段	最灵活，文件即交接物
GitHub Issues	大项目，6-10 阶段	天然的任务跟踪系统
Codex Plugin	同一个对话里轻量求助	不用切窗口

四、`/handoff` skill：一份文档完成交接

handoff

Matt Pocock 写的 /handoff skill。安装很简单。通过 Skills CLI 加 MattPocockSkills，选 handoff。

具体用法：在当前会话里直接输入：

 /handoff <下一个会话要做什么>

Agent 会分析当前上下文。提取和 handoff 目标相关的信息。生成一份 handoff.md，存到操作系统临时目录。

举个例子。在 grilling 规划会话里：

 /handoff 把迭代器和完成信号拆成独立 API，创建 GitHub Issue

或者在做完原型后回传：

 /handoff 把原型的 learnings 回传给 grilling 会话——窗口通信的坑、tldraw SDK 集成要点

它做了什么：

从当前会话上下文里，提取和目标相关的切片。不复制已有 artifacts。
生成 markdown 文档，包含：

任务描述
：下一个会话要聚焦什么
上下文
：当前进度的关键信息、已知决策
Suggested Skills
：建议新会话调用的 skill（如 /codex:adversarial-review）
文件指针
：引用相关文件路径，不重复复制内容

文件存到操作系统临时目录。用完即弃，不污染代码库。
自动清除敏感信息。API Key、密码、PII。

然后怎么用：

 # 复制 handoff.md 内容 → 粘贴到新会话（可以是另一个 agent、另一个 worktree）
 # 新会话读取 handoff.md → 自动调用 suggested skills → 开工

和 Compact 的区别：

	`/compact`	`/handoff`
模式	单会话内压缩	叉出新会话
旧会话	被覆盖（沉积效应）	保持纯净
跨 Agent	否	是（纯 markdown）

设计理念：/handoff 产出的是 markdown 文档。通用格式，不绑定 Claude Code。所以你可以把 Claude Code 里的上下文，交给 Codex。这正是双引擎工作流的基础。

"handoff documents are the absolute best way to take something you're working on and move it to a worktree somewhere else."
（「Handoff 文档是把你在做的事情搬到另一个 worktree 的最佳方式，没有之一。」）

五、大项目用 GitHub Issues

GitHub Issues

如果计划有 6-10 个阶段，跨天甚至跨周。Markdown 文档就不够用了。

做法：把计划拆成 GitHub Issues。每个 issue 是一个可执行单元。agent 直接 gh issue view 拉取任务。开始工作。遇到问题，往 issue 下面回评论。

代码本来就托管在 GitHub 上。issue 当任务队列。零额外成本。

六、Codex Plugin for Claude Code 详解

Codex Plugin

2026 年 3 月，OpenAI 开源了 codex-plugin-cc。大概 22,600 星。这个插件，让你在 Claude Code 里直接调 Codex。做代码审查、修复，甚至对抗性审计。

OpenAI DX 负责人 Romain Huet 的解释很直白：

"We saw Claude Code users already connecting Codex for code reviews and using GPT-5.4 for complex tasks. We thought — why not make this simpler?"

安装（4 步）：

 /plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
 /plugin install codex@openai-codex
 /reload-plugins
 /codex:setup

前提：Node.js 18.18+。ChatGPT 订阅，或 OpenAI API key。Codex CLI 已装。npm install -g @openai/codex && codex login。

六个命令：

命令	功能
`/codex:review`	标准只读代码审查（uncommitted changes 或 branch diff）
`/codex:adversarial-review`	对抗性审查：挑战设计决策、找隐藏假设、失败模式
`/codex:rescue`	委托任务给 Codex 子 agent：调试、修 bug、继续之前的工作
`/codex:transfer`	把当前会话导出为 Codex 持久线程，`codex resume <id>` 继续
`/codex:status/codex:result/codex:cancel`	后台任务管理

实际价值：开发者反馈，Claude 和 Codex 抓不同类别的 bug。训练偏差不同。Claude 偏向找架构问题。Codex 偏向正确性问题和边界情况。两个一起跑，覆盖盲区。

七、实战：EpubTranslator 项目的 Handoff → Codex 审查

EpubTranslator 流程

假设你有个 EpubTranslator 项目。把英文 EPUB 电子书翻译成中文，保留原格式。项目跑了一段时间。最近加了个「图片内文字翻译 + 排版还原」的模块。涉及 OCR 提取、翻译 API 调用、图片重绘。

代码写了 300 行。你想在合并前，让 Codex 做一次深度审查。完整流程：

Step 1：在 Claude Code 里实现功能

 你：帮我在 EpubTranslator 里加一个图片翻译模块。
     用 OCR 提取文字 → DeepSeek API 翻译 → Pillow 重绘到原图位置。

 Claude Code：（实现 image_translator.py + 对应测试）

 你：看起来差不多了。跑 /handoff，把这个模块的审查需求写成交接文档。

Step 2：`/handoff` 产出交接文档

Claude Code 生成 handoff-image-translator-review.md：

 # Handoff: Image Translator Module Review

 ## Context
 EpubTranslator 项目新增 image_translator.py（~300 行）。
 模块负责从 EPUB 中提取图片、OCR 识别文字区域、
 调用 DeepSeek API 翻译、将译文重绘回原图位置。

 ## What Needs Review
 1. OCR 区域的坐标映射是否正确处理了 DPI 缩放
 2. 翻译 API 的错误重试和超时策略
 3. Pillow 重绘时字体回退（fallback）逻辑
 4. 内存——大图是否做了分块处理
 5. 并发安全——多线程翻译是否有锁

 ## Suggested Skills
 /codex:adversarial-review "focus on DPI scaling bugs and memory leaks"

 ## Files
 - src/epubtranslator/image_translator.py
 - src/epubtranslator/ocr_engine.py
 - tests/test_image_translator.py

Step 3：新建 worktree，传递 handoff 文档

 git worktree add ../epubtranslator-review feature/image-translator
 cd ../epubtranslator-review

在 Claude Code 里新开一个会话（保持 context 干净），把 handoff 文档的内容粘贴进去：

 以下是交接文档。请读取并理解上下文，然后对接下来的代码执行审查。

 [粘贴 handoff-image-translator-review.md 的全部内容]

新会话读取 handoff 后，读到文档中的 Suggested Skills 段落，按其中的指令发起审查：

 /codex:adversarial-review "focus on DPI scaling bugs, memory leaks, and font fallback edge cases"

传递路径总结：

 Claude Code 会话 A（实现功能）
   → /handoff 生成文档（存到 temp dir）
     → 你复制文档内容
       → 粘贴到 Claude Code 会话 B（新建 worktree）
         → 会话 B 读取 handoff → 识别 suggested skills → 调用 Codex
           → Codex 返回审查结果

这就是为什么 /handoff 选择纯 markdown。它是人类可读的胶水层。你手动复制粘贴，但两个 agent 不需要直接通信。文档就是它们之间的协议。

Step 4：Codex 返回审查结果

以下为示意性输出，不代表 Codex 的真实输出格式。

 Codex Adversarial Review Results:
 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
 CRITICAL (2):
   1. ocr_engine.py:47 — DPI 缩放仅处理了 72→300，未处理 150/600 DPI。
      在 Kindle 导出文件中 150 DPI 很常见。建议加 DPI 检测逻辑。
   2. image_translator.py:112 — Pillow Image.open() 后未调用 .load()，
      大图可能触发惰性加载导致后续像素访问 OOM。建议显式加载。

 HIGH (3):
   3. image_translator.py:78 — 翻译 API 超时设为 30s，但批量翻译
      20 个区域时可能累计超时。建议加单区域超时 + 整体超时双重保护。
   4. ocr_engine.py:82 — 未处理 RTL 语言（阿拉伯语等）的文字方向。
   5. test_image_translator.py:15 — 测试用的是 100×100 小图，
      未覆盖实际电子书中常见的 2000×3000 大图场景。

 MEDIUM (4):
   [字体回退逻辑、并发锁粒度、日志级别建议…]

Step 5：回到主线，修复问题

 git checkout feature/image-translator
 # 根据审查结果逐一修复
 git add -A && git commit -m "fix: address Codex adversarial review findings"

一套下来。Claude Code 做创造性实现。Codex 做防御性审查。各自发挥长项。

八、多模型 Harness：对话中途切换

OpenCode、Pi、Warp 这些工具，支持对话中途切模型。比如 Codex 实现了状态管理。切到 Claude 做 UI 布局。再切回 Opus 收尾。

代价：整个上下文会在模型间传递。token 消耗大。而且不能并行。公司补贴 token，可以随便用。否则，handoff 文档更经济。

九、成本不是问题：DeepSeek V4 Flash 已接入 Codex

DeepSeek 成本

两个模型来回跑。token 费用扛得住吗？

DeepSeek V4 Flash 已经能接入 Codex，当执行模型。它每百万 token 的价格，不到 GPT-5 系列的 1/20。做一次完整的 /codex:adversarial-review。就算是几千行的 PR，成本也在几毛钱以内。

实际搭配建议：

角色	模型	原因
规划 / 探索	Claude Code (Opus/Sonnet)	深度推理，设计感好
执行 / 实现	Codex + DeepSeek V4 Flash	便宜，一步到位率高
审查 / 挑刺	Codex (GPT-5.4 mini)	与 Claude 训练偏差不同，互补

DeepSeek 接入意味着：双引擎协作不再是「烧钱玩法」。你可以放心让 Claude Code 做规划。让 DeepSeek 驱动的 Codex 做执行和审查。每月总成本，控制在几杯咖啡的价格。

十、小结

模糊度决定工具
：不明确的给 Claude Code，明确的给 Codex
Handoff 文档是最好的交接物
：装 /handoff skill，产出文档，丢进 worktree
Codex Plugin 做轻量审查
：/codex:adversarial-review 抓到 Claude 漏掉的 bug
成本已不是障碍
：DeepSeek V4 Flash 接入 Codex，双引擎从奢侈品变日用品

Claude Code 和 Codex 不是二选一。一个把模糊变清晰。一个把清晰的活干完。再一个帮你挑刺。

附录：安装命令速查

 # Matt Pocock Skills（含 /handoff 和 /grill-me）
 npx skills@latest add mattpocock/skills

 # Codex Plugin for Claude Code
 claude plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
 claude plugin install codex@openai-codex

 # Codex CLI（如未安装）
 npm install -g @openai/codex
 codex login

Codex Plugin 信息来自 openai/codex-plugin-cc。

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