如果你在 2026 年用 AI 寫代碼，大概率手邊兩個都開著：Claude Code 和 OpenAI Codex。它們都是跑在終端里的編碼 agent，很容易被框成 Claude Code vs Codex，哪個更好？ 但實際更有用的問題是：怎麼讓 Claude Code 和 Codex 一起用，而不是讓你自己變成在兩個終端之間來回複製上下文的「人肉消息總線」？
簡短答案：可以，而且有三種做法。手動做法——兩個終端、一份共享的上下文檔案、加上 git worktree——今天就能跑。如果你本來就在 Claude Code 裡工作，OpenAI 官方的 Codex 外掛能讓你直接在裡面呼叫 Codex。而想讓兩者平起平坐地一起工作，最省事的是在兩者前面放一個編排器。這篇三種都講。
Claude Code vs Codex：各自強在哪
誰也沒有全面壓倒誰；它們形狀不同，一起用就是各取所長：
- Claude Code 往往強在讀懂一個已有的代碼庫：讀陌生代碼、講清架構、做謹慎的多檔案改動、審一個 diff 看它到底會弄壞什麼。
- Codex 往往強在快速、邊界清晰的執行：搭一個新功能的骨架、生成樣板代碼、把一個定義清楚的工單快速啃完。
所以「哪個更好」是個問錯了的問題。有意思的用法是用其中一個做規劃和評審，用另一個做執行——而且理想情況下，兩者能互相抓出對方的錯。
手動做法：兩個終端，一份共享上下文
兩個工具都是 CLI，在任意項目目錄里都能跑：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code # then: claude
npm install -g @openai/codex # then: codex讓它們在同一個項目上協作的訣竅，是給它們一份共享的事實來源，並讓它們別互相踩腳：
- 在倉庫里維護一份活的
PROJECT_CONTEXT.md，兩個 agent 都讀、都更新，這樣一個寫的計劃另一個能看到。 - 用 git worktree，讓每個 agent 在自己的分支、自己的目錄里乾活——永遠不會爭搶同一批檔案。
git worktree add ../feature-claude feature/claude
git worktree add ../feature-codex feature/codex
# run `claude` in one, `codex` in the other; review and merge the diffs這能跑。問題在於你就是那層集成：把 Claude Code 的計劃貼給 Codex，把 Codex 的 diff 貼回 Claude Code，再手動把結果對齊。
真正好用的工作流：規劃 → 執行 → 交叉評審
大家最後落到的最可靠的套路，是在兩個 agent 之間搭一條小流水線：
1. Claude Code — read the code, write a plan (files, steps, risks)
2. Codex — implement the plan fast, produce a diff
3. Claude Code — review Codex's diff: correctness, edge cases, style
4. loop on anything the review flags兩個相互獨立的模型互審對方的工作，能抓出一類「單個 agent 自己批改自己作業」時會心安理得漏掉的錯誤。代價是協調開銷——而這恰恰是最值得自動化的那部分。
摩擦點：編排器其實是你
上面這些都能跑，做一次性任務也夠用。但每天都這麼乾，手動做法會悄悄把你變成編排器：把每個任務路由給合適的 agent、在它們之間搬運上下文、對齊兩份 diff、還得在腦子里記著誰乾了什麼。這是實打實的活——而且不管你是在張羅兩個編碼 agent 還是二十個，這都是同一個協調問題。
官方捷徑：OpenAI 的 Claude Code 版 Codex 外掛
如果你平時就在 Claude Code 裡工作，OpenAI 已經把這套流程縮短了一截。它發布的 Claude Code 版 Codex 外掛（codex-plugin-cc，Apache-2.0 授權）在 Claude Code 會話裡就能安裝：
/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
/plugin install codex@openai-codex
/reload-plugins
/codex:setup裝好後會多出幾個指令：/codex:review 對你目前的變更做唯讀審查，/codex:adversarial-review 讓它針對某個具體的設計決策挑毛病，/codex:rescue 把一個任務交給 Codex；另有 /codex:status、/codex:result、/codex:cancel 管理在背景執行的工作。它走的是你本機的 Codex CLI 和 app server——與你直接使用時同一份安裝、同一個登入、同一份程式碼檢出——需要 ChatGPT 方案（含免費的 Free 方案）或 OpenAI API Key。
這樣，上面提到的交叉審查就從複製貼上變成了一個指令。但格局沒變：你工作的地方仍是 Claude Code 會話，Codex 是被叫進來做審查，或接手你交過去的任務。OpenAI 的 README 也提醒，外掛中可選的 review gate 可能讓兩者來回打轉，很快用完你的使用額度。如果你想讓兩個 agent 平起平坐——各做各的任務、同時執行、結果匯到同一處——那就是第三種做法。
Orkas 里怎麼讓 Claude Code 和 Codex 一起跑
Orkas 是一個開源、本地優先的桌面應用，它把上面那套手動切換變成了內建能力。它能替你運行本地 CLI 編碼 agent——Claude Code、Codex、OpenClaw、OpenCode 和 Hermes——並在一個對話里協調它們。配置很短：
1. Install and sign in to the `claude` and `codex` CLIs on your machine
2. In Orkas: new chat → add an agent → "External" tab → pick a CLI
(Orkas only lists the CLIs it detects on your PATH)
3. Do it twice — one Claude Code agent, one Codex agent
4. Optionally set a project directory per agent, and a model
(leave the model blank to use each CLI's own default)Orkas 不重寫、也不包裝這些模型。它把你機器上已經裝好的真實 claude 和 codex 二進制當子進程來跑，用的就是你已經在它們里登入好的憑證。它管的是協調，不是密鑰。
一個 Commander，兩個 agent，並行
現在你在一個對話里有了兩個專才 agent。給主 Commander 下達任務，它就把活分派下去——可以把「讀懂並規劃」交給 Claude Code、把「快速實現」交給 Codex。當 Commander 在一個回合里同時派出好幾個委派時，Orkas 會併發執行它們（一次跑幾個），於是 Claude Code 和 Codex 能同時乾活，而不是你在幾個終端之間來回切。你也可以直接 @ 其中任意一個 agent。這套編排怎麼工作，我們在 多 Agent 編排實戰 里拆過。
還有一個光靠兩個裸終端拿不到的好處：當 Orkas 運行 Claude Code 或 Codex 時，它會通過一條本地橋把自己也暴露給它們。於是編碼 agent 在自己這一輪里，就能用上 Orkas 連接的工具和知識——你的 GitHub、Notion、Google Workspace 連接器，以及你的知識庫——而不只是倉庫里的檔案。
幾個要寫准的點
- CLI 和登入得你自己準備。 Orkas 只負責起
claude和codex，不代管 API 密鑰或登入。先把它們裝好、登入好，用較新的版本（大致 Claude Code 2.0+、Codex 0.100+）。 - 想安全並行，就把它們指到不同目錄。 Orkas 不會把每個 agent 隔離到各自的 git worktree——如果兩個都指向同一個檔案夾並同時跑，它們會併發改同一批檔案。給每個 agent 各自的項目目錄或倉庫，才能真正安全並行。
- 放手多少由你決定。 每個 CLI agent 都按你設定的權限等級運行，在「AI 團隊 > 該 agent > 運行設定 > 權限等級」里選：使用 CLI 預設權限、需要確認或完全訪問。使用 CLI 預設權限會保留 CLI 自己的權限設定；需要確認會啓用授權請求，完全訪問會跳過 CLI 的確認框。連接器權限單獨管理：敏感操作需要確認，除非你已為當前任務授權該連接，或在 Orkas 中啓用了“信任”模式。
那麼——Claude Code 還是 Codex？
都要。 用 Claude Code 做理解、架構和評審；用 Codex 做快速、邊界清晰的執行；再讓一個 Commander 在兩者之間路由，這樣你是在掌舵工作，而不是搬運工作。這才是「一起用」而不是「二選一」的意義所在。
本地優先意味著你的倉庫和密鑰都留在自己機器上——見 什麼是本地優先 AI？。想省掉兩個終端來回切的麻煩，就 下載 Orkas，用一個 Commander 同時指揮 Claude Code 和 Codex。
Claude Code 與 Codex 一起用：常見問題
可以同時用 Codex 和 Claude Code 嗎？
可以。它們是兩個獨立的 CLI，會話狀態各自獨立，沒有任何東西攔著你在同一個倉庫里同時跑。真正要做的是別讓它們同時改同一批檔案——要麼用 git worktree 隔開，要麼由一個 commander 把每個任務只交給一個 agent。
Claude Code 和 Codex 之間會互相通信嗎？
不會自己通訊。Claude Code 讀 CLAUDE.md，Codex 讀 AGENTS.md，誰也看不見對方的會話。例外是 OpenAI 的 Claude Code 版 Codex 外掛：它讓 Claude Code 會話可以呼叫 Codex 來做審查，或接手委派的任務。除此之外，要共享的東西必須經過一個兩邊都寫的檔案，或者經過一個編排器，把一個的結果帶進另一個的 prompt。
有沒有給 Claude Code 用的 Codex 外掛？
有。OpenAI 官方發布了 codex-plugin-cc。在 Claude Code 裡執行 /plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc 和 /plugin install codex@openai-codex，再執行 /codex:setup。它會新增讓 Codex 做審查、以及把任務交給 Codex 的指令，透過你本機的 Codex CLI 執行，需要 ChatGPT 方案（含 Free）或 OpenAI API Key。
Codex 和 Claude Code 一起用，最好的方式是什麼？
按各自強項分工，而不是按檔案分：讓 Claude Code 規劃和評審，讓 Codex 執行一個有邊界的改動，然後讓另一個去讀這份 diff。這一道交叉評審比把同一個 agent 跑兩遍撈出來的問題多。
怎麼讓 Codex 和 Claude Code 協同工作？
手動做法是兩個終端、一份共享的 spec 檔案，再給每個 agent 一個 git worktree 免得改動撞車。在 Orkas 里兩者都作為本地會話跑在同一個 Commander 下，由它派發任務並把兩份 diff 收進同一段對話。
能不能讓 Claude Code 和 Codex 同時在同一個項目上跑？
可以並行，但別讓兩個同時指向同一個檔案夾——它們會併發編輯同一批檔案。給每個 agent 自己的 git worktree 或自己的項目目錄。Orkas 不會替你把 agent 隔離到獨立 worktree，所以這一步無論如何都要自己做。
能不能在一個終端里跑 Claude Code 和 Codex？
作為兩個交互式會話不行——每個 CLI 都要佔自己的 TTY。實際做法是用 tmux 分屏，或者讓一個編排器把兩個當作本地會話跑、把輸出匯到一處。Orkas 走的是後一條路：兩個 CLI 在同一個 Commander 下運行，回報到同一個對話里。
除了 Claude Code 和 Codex，還能編排別的嗎？
可以。Orkas 能驅動五個本地 CLI agent——Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw 和 Hermes。你裝了哪些就會出現哪些，同一個 Commander 可以在同一個項目里混用。
Claude Code 和 Codex 都需要付費套餐嗎？
兩個 CLI 各用各自的登入和套餐。Orkas 只是啓動你本地已有的二進制——它不管理任何一方的 API key、登入或計費。