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Claudex Loop：讓 Claude 和 GPT 互相審計畫、互相抓 Bug

閱讀約 10 分鐘（約 3,045 字）發布 分類 GitHub 飆星與 Skill 實測

#Claude Code#Codex#Skill#AI 代理#開源#外掛

Claudex Loop：讓 Claude 和 GPT 互相審計畫、互相抓 Bug

Claudex Loop 是 MIT 開源的 Claude Code／Codex Skill：Claude 寫計畫、GPT 挑毛病，寫完程式再交給另一家模型重新檢查，寫的人不給自己打分數。我 clone 下來跑了官方 37 項測試，整理完整安裝教學、參數表和要注意的費用。

本文目錄
  1. 它是什麼
  2. 4 個 Skill 各做什麼
  3. 運作流程：四個階段
  4. 安裝教學
    1. 1. 前置需求
    2. 2. 方法 A：Claude Code 外掛（最簡單）
    3. 3. 方法 B：手動安裝（Codex 或想自己管理的人）
    4. 4. 使用範例
    5. 5. 常用參數
  5. 我實際跑了什麼
  6. 注意事項
  7. MK 觀點：適合誰、不適合誰
  8. 常見問題
  9. 延伸閱讀
  10. 想要影片版或更多工具？

用 AI 寫程式最怕的不是它寫錯，而是它寫錯之後還很有自信地跟你說「完成了，測試都過了」。Claudex Loop 的解法很直接：讓 Claude 和 GPT（Codex）互相挑毛病，計畫先給另一家模型看過，程式寫完也交給另一家模型檢查。我把 repo clone 下來讀完 4 個 Skill，也實際跑了官方的驗證腳本和 37 項測試，下面是完整安裝教學和我的心得。

它是什麼

Claudex Loop 是 Chase AI 做的一組 Skill，可以裝在 Claude Code，也可以裝在 OpenAI 的 Codex。核心想法只有一句：寫的人不給自己打分數。同一個模型規劃又自己檢查，很容易「自己覺得沒問題」；換一家模型來看，比較容易看到盲點。

Claudex Loop 官方 logo，標語是 two models, one argument, zero echo chamber 圖：官方 logo，副標「two models · one argument · zero echo chamber」（兩個模型、一場辯論、沒有同溫層）。來源：Claudex Loop repo assets/logo.svg（授權 MIT），2026-11-03 轉成圖片。

Claudex Loop 的 GitHub 首頁：3.3k stars、354 forks，About 寫著 Whoever built it never grades it 圖：GitHub repo 首頁，右側 About 最後一句就是它的精神「Whoever built it never grades it」。來源：github.com/chaseai-yt/claudex-loop，2026-11-03 截圖。

基本資料（GitHub API，查證日期 2026-11-03）：

  • 星數 3,327、Fork 354，主要語言 Python
  • 2026-06-05 建立，最後一次推送 2026-10-14（我讀的版本是 commit 53cddc4）
  • 授權：LICENSE 是 MIT（Copyright 2026 Chase AI），其中訪談流程和兩份格式檔改編自 Matt Pocock 的 MIT skills。GitHub API 的授權欄顯示 NOASSERTION，以 LICENSE 檔內容為準
  • 前身叫 grill-me-codex、crucible，舊網址 GitHub 會自動轉過來

4 個 Skill 各做什麼

Skill 做什麼 需要什麼
claudex-loop 完整流程：釐清需求、計畫互審、實作、最後檢查 兩邊 CLI 都要裝＋Python 3.10 以上
claudex-route 推薦這件事該給哪個模型做，需要時幫你做一次委派 不需要 Python；真的要委派才需要對方的 CLI
codex-review 明確指定「讓 Codex 審計畫」的相容指令 要和 claudex-loop 一起裝
codex-build 明確指定「讓 Codex 寫程式、Claude 檢查」的相容指令 要和 claudex-loop 一起裝

（整理自 README 與各 SKILL.md，2026-11-03）

claudex-route 是可以單獨用的輕量版，只給建議，不會自己開跑。它的 SKILL.md 寫得很克制：建議不等於授權，也不會為了挑模型去花錢跑比較。

運作流程：四個階段

Claudex Loop 四階段流程圖：偵察、釐清需求、計畫互審、寫加驗 圖：我依 README 的流程圖和角色表重畫的中文版（在 Claude Code 啟動、預設設定）。來源：Claudex Loop README，2026-11-03。

  1. Recon 偵察：先讀現有程式碼和文件，列一份「假設清單」並附來源，一次請你確認。
  2. Requirements 釐清需求：只問會改變結果的問題，每題附建議和猜錯的代價，最後寫成 PLAN.md，裡面要有可驗證的驗收條件和驗收指令。
  3. Plan review 計畫互審：另一家模型讀計畫和相關程式碼，回 APPROVED（通過）、REVISE（要改）或 BLOCKED（卡住）。要改的話，主持的一方逐條決定接不接受，改完送回同一個 session 再看，預設最多 5 輪。
  4. Build 寫程式＋檢查：照計畫實作、跑驗收指令，再開一個全新 session 的另一家模型檢查最後的改動。

在 Claude Code 啟動時：Claude 規劃、Codex 審計畫、預設 Claude 寫、全新的 Codex 檢查。加 builder=codex 就改成 Codex 寫、Claude 檢查。反過來在 Codex 啟動，角色就整組對調。有些短影片介紹會說「寫完兩個 AI 會互換角色」，這其實講得比較簡化，照 README 精確的說法是：檢查的永遠是沒寫程式的那一家。

官方示範：五輪計畫互審，發現數 26、15、12、2、0 後通過 圖：官方示範畫面，一份計畫被退了 4 次（26、15、12、2 個發現），第 5 輪才 APPROVED。來源：Claudex Loop repo assets/run.svg（授權 MIT）。

這張圖加起來剛好 55 個發現，對應 README 提到的 CRM 規劃示範。作者自己也寫明：這是示範，不是控制變因的基準測試，發現多不代表品質好。

作者示範影片：Codex 審了 2 輪後顯示 Converged: APPROVED，並問要讓 Codex 還是 Claude 來寫 圖：作者 Chase AI 的示範影片畫面。計畫經過 Codex 2 輪審查（第 1 輪 12 個發現）後 APPROVED，接著問你要「Codex builds it」、「Claude builds it」還是先停在這裡。來源：Chase AI 官方 X 貼文影片（2026 年 7 月，當時的模型版本與現在不同）。

安裝教學

1. 前置需求

  • Claude Code 和 Codex CLI 兩個都要裝好、而且都要登入（完整雙模型流程才需要兩個）
  • Python 3.10 以上（跑共用的 runner；不用額外 pip 套件）
  • 不需要另外申請 API key，但會用到你兩邊帳號的額度

先在終端機確認這四個指令都有正常回應：

codex --version
codex login status
claude --version
claude auth status

作者實測的版本是 Codex CLI 0.153.4、Claude Code 2.1.261（runtime.md，2026-11-03）。文件提到舊版 Codex CLI 0.144.5 會被新模型拒絕，版本太舊先更新。

README 的 Install 段落：前置需求、Claude Code 外掛指令、手動安裝指令 圖：README 的安裝段落節錄。來源：Claudex Loop README（授權 MIT），2026-11-03。

2. 方法 A：Claude Code 外掛（最簡單）

在 Claude Code 裡輸入這兩行：

/plugin marketplace add chaseai-yt/claudex-loop
/plugin install claudex-loop@claudex-loop

裝好後用這幾個指令啟動：

  • /claudex-loop:claudex-loop：完整流程
  • /claudex-loop:claudex-route：只要建議或做一次委派
  • /claudex-loop:codex-review、/claudex-loop:codex-build：指定 Codex 審計畫或 Codex 寫程式

想自動更新，可以在外掛選單打開市集自動更新。

3. 方法 B：手動安裝（Codex 或想自己管理的人）

先把 repo clone 下來、進到資料夾，再複製整個 skills 資料夾。注意 codex-review、codex-build 共用 claudex-loop 裡的 runner，只複製其中一個會不能用。

macOS／Linux：

# macOS / Linux — run from this repository
mkdir -p ~/.agents/skills ~/.claude/skills
cp -R skills/. ~/.agents/skills/
cp -R skills/. ~/.claude/skills/

Windows PowerShell：

# Windows PowerShell — run from this repository
New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.agents\skills", "$env:USERPROFILE\.claude\skills" | Out-Null
Copy-Item -Recurse -Force skills\* "$env:USERPROFILE\.agents\skills\"
Copy-Item -Recurse -Force skills\* "$env:USERPROFILE\.claude\skills\"

只想要輕量的 Route？把 skills/claudex-route/ 複製到 ~/.agents/skills/（Codex）或 ~/.claude/skills/（Claude Code）就好，不需要其他檔案。

裝完開一個新的 session 才會載入。Claude Code 輸入 /claudex-loop 或 /claudex-route；Codex 輸入 $claudex-loop 或 $claudex-route。之後要更新，就 git pull 再複製一次。

4. 使用範例

README 給的四種寫法：

claudex this feature — plan and implement it
claudex this plan, mode=review, plan=docs/migration.md, rounds=3
claudex this feature, builder=codex, reviewer_model=gpt-6-astra
claudex this feature, builder=claude, reviewer_model=claude-fable-5-1

第一句是從頭規劃到實作；第二句是拿現成的計畫檔，只做最多 3 輪互審；第三句在 Claude Code 啟動、改由 Codex 寫；第四句是在 Codex 啟動、改由 Claude 寫。審計畫的一方會自動選對面那家。要特別說的是：只說「幫我審計畫」不等於授權它開始寫程式；你說「規劃並實作」才會一路做下去。commit、push 也照你原本的指示，不會自己發出去。

5. 常用參數

參數 預設 用途
mode full review 代表從現成計畫開始，跳過需求訪談
plan / PLAN_FILE PLAN.md 計畫檔路徑，整個流程都用它
log / LOG_FILE PLAN-REVIEW-LOG.md 只會往後加的決策紀錄
builder 目前所在的主程式 claude 或 codex，決定誰寫程式
reviewer_model 等 各 CLI 自己的設定 分別指定審計畫、寫程式、檢查用的模型
rounds / MAX_ROUNDS 5 計畫互審最多幾輪
MAX_FIX_ROUNDS 2 寫完修正最多幾次
MAX_INSPECTION_ROUNDS 2 檢查一次＋修正後再檢查一次
research 視任務而定 none、web，或明確授權的 deep
inspect on 設 off 會關掉最後檢查，並記進紀錄
PROOF_CMD 從計畫或 repo 推得 用來驗收成品的指令

（來源：README Controls，2026-11-03）

README 的 Controls 參數表與 Examples 範例節錄 圖：README 原文的參數表與範例節錄（表格只列部分欄位）。來源：Claudex Loop README（授權 MIT），2026-11-03。

我實際跑了什麼

完整流程要兩邊都有付費帳號，而且每一輪都會吃額度，這次我先不拿真的專案去跑，改成把 repo 自帶的檢查都跑一遍，確認它宣稱的保護機制是真的有寫、也真的有測。

執行 validate.py 與 unittest 的終端機輸出，37 項測試全部通過 圖：scripts/validate.py 通過，unittest 跑 37 項、4.45 秒全部 OK（中間節錄 9 項）。來源：MK 實測，2026-11-03，Python 3.12.3。

  • python scripts/validate.py：檢查 4 個 Skill 的設定、檔案引用和兩家外掛清單，回「Skill metadata, references and manifests passed.」
  • python -m unittest discover -s tests -v：37 項全過。這些測試用假的 CLI 和臨時 Git repo，不會呼叫真的模型、也不花額度。VALIDATION.md 寫的是 23 項，應該是 9 月寫完文件後又加了測試

我挑幾個測試名稱翻成白話，大概就知道它防什麼：計畫一改，舊的核准就失效；REVISE、BLOCKED 不會被當成通過；Claude 當審稿人時只拿得到讀檔工具；檢查一定要換另一家、而且開新 session；逾時會記成失敗。

runner.py roles 指令的輸出：預設與 builder=codex 時的角色分配 圖：用 runner 的 roles 指令確認角色分配，這個指令只算角色、不會啟動任何模型。來源：MK 實測，2026-11-03。

這張就是上面說的「誰寫、誰檢查」：預設 Claude 寫、Codex 檢查；加 --builder codex 後，寫的換成 Codex，檢查自動變成 Claude。

注意事項

  • 開源不等於零成本：專案本身免費、不用 API key，但規劃、互審、寫程式、檢查都是在用你 Claude 和 OpenAI（Codex）帳號的額度，5 輪互審的消耗不小。
  • 通過不代表一定對：README 直接寫，結構正確的審稿結果不能證明模型是對的；零發現也是合法結果。
  • 核准綁定計畫內容：核准會記下計畫檔的 SHA256，計畫改一個字就要重審；程式碼在檢查後又改過，也要重新檢查。
  • 審稿端是唯讀：Codex 用唯讀沙箱，還會關掉使用者的外掛、應用程式和 MCP 伺服器；Claude 只開放讀檔和搜尋工具。不過 runtime.md 也提醒，這兩邊的限制方式不一樣；寫程式的一方是有限度的寫入權限，委派給另一家寫時還要求工作目錄是乾淨的。
  • 紀錄可能含私人程式碼：每次呼叫的診斷檔預設放在系統暫存資料夾，文件建議不要 commit。

MK 觀點：適合誰、不適合誰

適合：Claude 和 ChatGPT 兩邊都有訂閱的人；要動資料庫遷移、金流、權限這種改錯很痛的功能；習慣先寫計畫再動手、願意多花一點時間換安心的人。

不適合：只有其中一家帳號的人（可以先只裝 claudex-route 試試）；改個文案、調個按鈕顏色這種小事，SKILL.md 自己也寫「not for trivial edits」；額度很緊、不想一次燒好幾輪的人。

我覺得它最有價值的不是「兩個 AI 很厲害」，而是把流程紀律寫死了：先問清楚、計畫有驗收條件、核准綁定版本、寫的人不能自己驗收。就算你最後不用它，把這套習慣拿來要求自己的 AI 工作流程也很值得。

常見問題

Q1：Claudex Loop 要錢嗎？ 程式免費（MIT），也不用 API key，但會吃你 Claude Code 和 Codex 兩邊帳號的使用額度，輪數越多消耗越多。

Q2：只有 Claude 沒有 ChatGPT 可以用嗎？ 完整流程不行，一定要兩邊 CLI 都登入。只有一家的話可以裝 claudex-route，它只給建議，不需要 Python。

Q3：Windows 能用嗎？ 可以。README 有 PowerShell 安裝指令，作者的實機測試就是在 Windows 上跑的，自動測試也設定了 Windows、macOS、Linux 三種環境。

Q4：它會自己 commit 或 push 嗎？ 不會主動做。README 寫明 commit、push、發布都照你原本的指示，「審計畫」也不等於授權寫程式。

延伸閱讀

想要影片版或更多工具？

我在 IG 和 FB 會持續介紹好用的 AI 工具和 Skill。到我的 IG 影片下面留言「工具」，我會把 GitHub 連結跟這篇安裝教學私訊給你；想看我下一支介紹什麼，也歡迎留言告訴我。

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