Claude Code × Codex 交叉 review 工作流：讓兩個 AI 互相挑錯，不懂程式也能安心上線
這篇拆解我實際在用的 Claude Code × Codex 雙 agent 工作流：從寫計畫、兩邊 review 到一致、Codex 執行到雙重 review 才上線，並說明怎麼用 自製 skill 去交叉review，連看不懂程式碼的人都能安心 vibe coding。
「你那套讓 Claude Code 和 Codex 互相 review 的工作流，到底怎麼跑的？會不會很費工？」
最近跟朋友討論AI工作流，發現這題經常被問到。現今，應該很多人覺得用兩個 AI 寫程式是疊床架屋，但對我這種看不懂程式碼的人來說，這反而是讓我敢把東西上線的關鍵——因為自己寫、自己檢查，太容易覺得「我寫的應該沒問題」。
這篇就把這套工作流一次講清楚：它是什麼、為什麼有效、怎麼實作，以及一個大家最關心的問題——兩個一起用，到底會不會很燒 token。
為什麼一個 AI agent 不夠？
想像一個情境：
你寫完一份考卷，然後由你自己批改。你會發生什麼事？你會傾向相信每一題的答案都是對的——因為那些答案正是你剛剛親手寫下的。錯的地方你之所以會寫錯，往往就是因為你「不知道它是錯的」，所以重看一遍，你大概率還是看不出來。
AI 寫程式，其實是同一回事。
當你讓單一一個 agent 既寫程式、又檢查自己寫的程式，它會落入一種類似「護短」的狀態：傾向認定自己的產出是合理的、邏輯是通的。這是因為它檢查時所依據的判斷標準，和它寫程式時的判斷標準來自同一個脈絡——同一個上下文、同一套假設。盲點之所以叫盲點，是因為你站在原地看不見它，你得換一個位置。
這就是為什麼「換另一個獨立上下文的 agent 來 review」這件事如此關鍵。第二個 agent 沒有參與原本的撰寫過程，它不帶著「我覺得這樣寫沒問題」的預設，而是用一雙乾淨的眼睛，從頭檢視這份程式碼到底有沒有漏洞。
對看不懂程式碼的人，這點尤其關鍵
如果你是工程師，你或許還能自己當第三道防線——AI 寫完、你親自審一遍，憑經驗攔下問題。
但對我這種看不懂程式碼的使用者來說，我根本沒有能力去判斷一段程式碼是好是壞、是安全還是危險。我唯一能依賴的「審查者」，就是 AI 本身。這時候，如果只用一個 agent，等於是把「寫」和「審」兩個責任全壓在同一個對象身上，而我完全沒有能力去驗證它的自我審查到底可不可信。
雙 agent 交叉 review 之所以讓我安心，正是因為它把「執行」與「監督」拆給了兩個獨立的對象。我不需要自己看懂程式碼，我只需要確認兩邊都點頭了——這份成果才會上線。對沒有技術背景的人而言，這是一道你自己給不了、卻又最需要的安全網。
Claude Code × Codex 交叉 review 是什麼？
簡單說，這套工作流就是讓兩個 AI agent 分飾不同角色，在「計畫」與「成品」兩個關卡互相把關，雙方都通過了，東西才上線。兩個 agent 在流程的不同位置，各自扮演「執行者」與「審查者」，並且角色會輪替。
這套做法社群裡已經有相當多的開發者——包含不少資深工程師與 vibe coding 圈的實作派——都在用類似的「雙 agent 交叉 review」模式。
現在就來跟各位說說我是怎麼做的吧！
工作流四步驟
整套流程跑起來，是這樣四步：
- 寫計畫： 我會先跟 Claude Code 聊，讓它把要做的事拆解、寫成一份開發計畫。這一步借重的是它的規劃與思考能力。
- 兩邊 review 到一致： 把這份計畫丟給 Codex 看，讓兩邊針對計畫互相 review、來回討論，直到雙方對「要怎麼做」達成共識。注意：這一步發生在動工之前——先對齊方向，再開始寫，能省下後面大量的返工。
- Codex 執行： 計畫對齊後，交給 Codex 負責實際寫程式。這一步看重它寫程式碼的速度。
雙重 review 才上線： 程式碼寫完後，先由 Claude Code 做一輪 review；同時，再讓 Codex 另開一個獨立上下文的 agent，用乾淨的視角重新審一遍。兩邊都確認沒問題，才正式上線。
這裡的關鍵設計是第 4 步的「獨立上下文」——同樣是 Codex，但這個負責 review 的 agent 並沒有參與前面的撰寫，所以它不會帶著「這是我寫的」這層預設，能維持審查的客觀性。
為什麼是這個組合？兩邊各有所長
會使用這4步驟是有原因的，相信各位有在使用AI的人都知道，每個AI各有所長，而我們這些user，就必須使用Ai的長處來幫自己達成目的。
| 比較面向 | Claude Code | Codex |
|---|---|---|
| 最擅長的事 | 思考、規劃、寫文案 | 寫程式碼，速度快 |
| 上下文窗口 | 100 萬 token，適合需要讀大量背景的任務 | 相對較小，但執行效率高 |
| 額度 | 一般 | 額度較多，可高頻使用 |
| 多模態理解 | 一般 | 較強，丟截圖、貼圖理解更準確 |
| 內建生圖 | 無 | 內建 GPT Image 工具，做網頁配圖、海報方便 |
| 我的使用習慣 | 已長期使用，累積了我的偏好與記憶，習慣先找它聊 | 主力負責執行階段 |
所以我的分工邏輯很自然：需要讀大量背景、需要思考規劃的任務交給 Claude Code，需要快速把程式碼寫出來的活交給 Codex。 兩者不是二選一，而是各自待在最適合的位置上。
這套工作流怎麼實作？
說完原理，來談實際怎麼做。我用一個真實案例帶你走一遍完整流程——AI Token 費用計算器，一個可以比較 Claude、GPT、Gemini 各模型費用的網頁工具。
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