# 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。

- 作者：Michael Kuo（https://mk-ai-notes.pages.dev/about/）
- 發布日期：2026-11-03（2026-11-03T03:00:00+08:00）
- 原文網址：https://mk-ai-notes.pages.dev/posts/skill-claudex-loop/
- 分類：GitHub 飆星與 Skill 實測（https://mk-ai-notes.pages.dev/category/github/）
- 系列：MK 熱門 Skill 實測 第 12 篇／共 12 篇（https://mk-ai-notes.pages.dev/series/mk-skill-lab/）
- 標籤：Claude Code、Codex、Skill、AI 代理、開源、外掛
- 閱讀時間：約 10 分鐘（約 3045 字）
- 參考來源：https://github.com/chaseai-yt/claudex-loop

![Claudex Loop：讓 Claude 和 GPT 互相審計畫、互相抓 Bug](https://mk-ai-notes.pages.dev/og/skill-claudex-loop.png)

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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](https://github.com/chaseai-yt/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](https://mk-ai-notes.pages.dev/img/skill-claudex-loop/claudex-loop-logo.png)
*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](https://mk-ai-notes.pages.dev/img/skill-claudex-loop/github-repo-home.jpg)
*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](https://github.com/chaseai-yt/claudex-loop)，2026-11-03 截圖。*

基本資料（[GitHub API](https://api.github.com/repos/chaseai-yt/claudex-loop)，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](https://github.com/chaseai-yt/claudex-loop/blob/main/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](https://github.com/chaseai-yt/claudex-loop#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](https://mk-ai-notes.pages.dev/img/skill-claudex-loop/claudex-loop-flow-zh.png)
*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](https://github.com/chaseai-yt/claudex-loop#the-claudex-loop-workflow)，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](https://mk-ai-notes.pages.dev/img/skill-claudex-loop/official-run-demo.png)
*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](https://mk-ai-notes.pages.dev/img/skill-claudex-loop/official-video-approved.jpg)
*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](https://x.com/chaseai__/status/2075031734324773156)（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：

```bash
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](https://github.com/chaseai-yt/claudex-loop/blob/main/skills/claudex-loop/references/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](https://mk-ai-notes.pages.dev/img/skill-claudex-loop/readme-install.png)
*圖：README 的安裝段落節錄。來源：[Claudex Loop README](https://github.com/chaseai-yt/claudex-loop#install)（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：

```text
/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：

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

Windows PowerShell：

```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：

```text
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](https://github.com/chaseai-yt/claudex-loop#controls)，2026-11-03）

![README 的 Controls 參數表與 Examples 範例節錄](https://mk-ai-notes.pages.dev/img/skill-claudex-loop/readme-controls-examples.png)
*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](https://github.com/chaseai-yt/claudex-loop#controls)（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](https://mk-ai-notes.pages.dev/img/skill-claudex-loop/mk-test-validate-unittest.png)
*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](https://github.com/chaseai-yt/claudex-loop/blob/main/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](https://mk-ai-notes.pages.dev/img/skill-claudex-loop/mk-test-runner-roles.png)
*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

- [tstack 實測：讓 AI 把 PR 一路跑到合併](https://mk-ai-notes.pages.dev/posts/skill-tstack/)
- [claude-mem 實測：Claude Code 跨對話記憶](https://mk-ai-notes.pages.dev/posts/skill-claude-mem/)
- [founder-skill 實測：AI 幫你審創業點子](https://mk-ai-notes.pages.dev/posts/skill-founder-skill/)
- [AI 代理會不會闖禍？](https://mk-ai-notes.pages.dev/posts/ep10-agent-safety/)

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引用本文請附原文網址：https://mk-ai-notes.pages.dev/posts/skill-claudex-loop/（作者：Michael Kuo）