Claude Code与Codex组合开发实战：GPT-5.3-Codex助力效率提升方案

随着AI开发工具的不断演进，如何有效整合不同模型的优势已成为提升开发效率的关键。本文将探讨如何将Claude Code与OpenAI Codex CLI进行深度结合，并升级至最新的Opus 4.6和GPT-5.3-Codex模型，打造一套高效的自动化开发工作流。

方案演进：从顶配到更优

去年底，结合Gemini 3.0、Claude Code + Opus 4.5以及Codex + GPT-5.1-Codex的方案，在Antigravity框架内构成了一个强大的AI开发组合。其核心优势在于能够免费利用部分顶级模型的能力。

时至今日，只需将模型升级——将Opus 4.5替换为4.6，GPT-5.1-Codex替换为GPT-5.3-Codex，该框架依然能维持顶级的配置阵容。在实际应用中，为了促成不同模型间的协作，一个常见的模式是让一个模型产出交付物（如审查报告），再由另一个模型对其进行复核。

然而，Claude Code和Codex CLI本质上是两个独立的工具，缺乏一个统一的总线来进行状态共享和会话编排。下面分享两种更具交互性的整合方案。

方案一：基于MCP的无缝集成

最直接的集成方法是利用Model Context Protocol (MCP)。通过为Codex CLI配置MCP服务器，可以将其作为一个工具直接接入Claude Code，从而在Claude Code的环境内直接调用Codex执行任务。

安装过程非常简单，只需一行命令：

claude mcp add codex-cli -- npx -y codex-mcp-server

安装完成后，在Claude Code中确认MCP服务器状态是否正常连接。

连接成功后，Codex就变成了Claude Code工具箱中的一个强大工具。你可以直接在对话中要求Claude使用Codex来执行特定任务，例如进行深度的代码审查。

在这种协作模式下，一个高效的实践是：利用 Claude Code + Opus 4.6 进行高层规划、任务拆解、制定验收标准以及最终评审；而将具体的代码实现、文件操作等执行类任务，交给 Codex + GPT-5.3-Codex 来完成。这种分工充分发挥了各自的特长，关于更多 AI 代理协作的最佳实践，可以参阅社区的相关讨论。

方案二：无头模式与Skills脚本化调用

除了交互式集成，另一种强大的方式是利用“无头模式”将这两个工具脚本化。无头模式意味着不启动完整的交互式终端界面，而是直接通过命令行接收指令、在工作目录中执行任务，并将结果输出到标准输出。这使其能够轻松嵌入CI/CD流水线、自动化脚本或IDE任务中。

基本的使用示例如下：

# claude code 无头模式示例
claude -p “解释这个项目是做什么的”
# codex cli 无头模式示例
codex “review一下这份代码”

基于无头模式，我们可以创建一个Skill（技能），将Codex的代码执行能力封装成一个可被调用的标准化动作。这个Skill可以定义自己的工作流，例如自动定位并执行项目中的开发计划文件。

为了获得最强的执行能力，需要在配置中指定使用最新的模型并开启完全访问权限：

model = “gpt-5.3-codex”
model_reasoning_effort = “medium”
[profiles.full_auto]
approval_policy = “never”
sandbox_mode = “danger-full-access”
[features]
enable_experimental_windows_sandbox = true

配置完成后，当你在Claude Code中完成项目计划（例如生成一个IMPLEMENTATION_PLAN.md文件），就可以直接通过 /codex-execute 命令触发Codex在后台自动执行整个计划，实现从规划到执行的自动化闭环。

总结与展望

无论是通过MCP进行工具层面的直接调用，还是通过无头模式实现流程的脚本化与自动化，核心目标都是打破工具壁垒，构建流畅的AI辅助开发流水线。Claude Code长于复杂思考与规划，而Codex则强在精准执行与代码生成，两者的结合能显著提升开发效率与项目质量。

除了上述两种方案，在VSCode等IDE中通过Multi-Agents插件进行任务编排，也是实现Claude Code与Codex协同工作的可行路径。开发者可以根据自己的技术栈和习惯，选择最适合的整合方式，将这类 AI 编程工具深度融入日常工作流。对于更多 技术文档 和集成细节，值得持续探索。