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我用 Claude 對話裝 Codex —— 但全程沒讓他幫我做決定

你會讓室內設計師全權幫你決定家裡每張椅子嗎？還是你要參與在每個選擇裡？

我猜大部分人會選後者，因為你知道：那是你家、不是設計師家

那為什麼很多人讓 AI 全權幫他做技術決定？

一個下午的故事

事情是這樣的，我下午想裝 Codex CLI 看看，這是 OpenAI 出的東西，最近社群很多人在玩 hybrid setup（Claude + Codex 一起用）

我打開 Claude Code 視窗，第一句話打：「幫我裝 codex plugin」

換成兩年前的我，可能想說 AI 應該直接動手吧，省事

結果 Claude 沒動，反問我：「是 codex-plugin-cc（Anthropic plugin 版本）、Codex CLI（獨立 binary）、還是 codex-mcp（MCP server 包裝）？三個是不同東西」

我愣了三秒

對欸，我自己根本沒想清楚要哪一個

這就是對話式安裝的第一個價值 —— 它不是讓你偷懶，是讓你被迫想清楚

對話式安裝是新姿勢，但不要把大腦外包

簡立峰老師講過一句話我很喜歡：「別把大腦外包給 AI」

他還補一句：「永遠先自己想 10 分鐘，再問 AI」（HBR Taiwan 那篇）

我下午做的事情，本質上就是把這個原則用在 AI 工具的安裝過程

對話式安裝不是 GUI（按按鈕）也不是 CLI（讀 docs），它是介於中間的一種新姿勢，速度比讀 docs 快、彈性比 GUI 大

但它最大的陷阱是：很容易變成「你說、AI 做、你不知道發生什麼事」

我給自己定了一個原則：全程 AI 不准幫我做決定，每個建議我都要質疑

我做對的 5 件事

第一：質疑「symlink 整包 skill」這個建議

Claude 一開始建議：「你 Claude side 養了 208 個 skill，要不要 symlink ~/.claude/skills/ 給 Codex 用，省得兩邊各寫一份？」

聽起來合理對吧？省事

我反問：「會破壞 Claude 嗎？有沒有成本風險？」

Claude 想一下回答：

破壞 Claude 不會，symlink 是單向讀
但 ~/.claude/skills/ 裡面有 ref-skill 含 CRM 客戶資訊 / 家庭資訊
Codex sandbox 跑在 OpenAI 那邊，等於資料給 OpenAI 看

我把手指收回鍵盤，泡了杯咖啡

這就是 Naval 講的 leverage 跟 accountability 的關係 —— hybrid setup 是 leverage，但 accountability 永遠在我身上

如果我懶得多問那 30 秒，OpenAI sandbox 就拿到我家保險箱鑰匙

第二：要求多角度（「大神怎麼做？」）

決定 hook 翻譯範圍時，我問：「74 個 hook 全翻嗎？」

Claude 給我「全翻」的方案

我反問：「業界大神怎麼做？Boris Cherny 講過什麼？」

它才補：Boris 在 Latent Space podcast 講過「Claude Code is not a product as much as it's a Unix utility」，意思是工具該被組裝，不是被全盤套用

於是我們改成：翻 5 個高風險 hook 就好（cloud-run secret / persona gate / client 匿名 / LLM hardening / SQLAlchemy FK）

剩下 69 個留 Claude side，因為 Codex 反正不該 commit / push / 改 schema

第三：不接受片面結論（「網路大神都怎麼做？」）

Claude 給我第一份 hybrid 分工建議的時候，我覺得有點 marketing 味

我問：「Karpathy 怎麼看這個？」

它才補：Karpathy 講過 AI 最大的坑是 sycophancy（諂媚），同一個 model 容易在自己的 reasoning loop 裡自我說服「我對」

換句話說，hybrid 的核心價值不是「兩個一起用比較強」，是「換一個 model 看，它沒陷在你那個 loop 裡，會直接說『不對』」

這個 framing 完全改變我的分工矩陣 —— Codex 不是「升級版 Claude」，是「會挑 Claude 盲點的另一個工程師」

Karpathy 在 Y Combinator 2025 keynote 講「Software 3.0」的時候也提到 Centaur framework（人 + AI 混合）—— 重點是「人 + AI」，不是「AI 取代人」

第四：主動補我自己想到的盲點

對話進行到一半，我自己想到一個問題：「等等，hook 翻過去之後，Codex 真的會跑嗎？還是只是檔案在那邊但沒掛上？」

Claude 一開始假設 Codex 自己會 pick up，我堅持要驗證

於是我們列出 30 個 test case 跑一遍，每個 case 截 exit code + stderr，對照預期行為

跑出來的數字大概像這樣：

cloud-run secret guard：6/6 對，4 個惡意 case 被擋（exit 2），2 個正常 case 過
client 匿名掃描：6/6 對
persona gate：4/6 對 + 2 個 known false positive（這個我認了，下週修）
LLM endpoint hardening：6/6 對
SQLAlchemy FK：6/6 對

整體 28/30 —— 不完美，但 known limitation 寫下來了，沒埋著

如果我沒堅持驗證，現在我會以為我有 5 個護欄，實際上 persona-gate 對 memory/feedback-blog-*.md 跟 scripts/blog_publisher.py 會誤觸發 —— 整整 33% 失準率，我完全不知道

這就是簡立峰老師講的「60→80 分用 AI / 80→100 自己腦袋」 —— Claude 給我 60 分（hook 翻譯完成），剩下 40 分要靠我堅持「跑 test 驗證」才能到 80

第五：要求驗證「它能不能擋機密」

最後一步，我要求模擬攻擊

Claude 寫了 6 個 yaml-dump / json-dump / 大小寫變體 / pipe grep 繞過 case，丟給 hook

5/6 都被 exit 2 擋下來，第 6 個是正常 gcloud 命令、應該過 —— 確認 hook 邏輯對的

如果我跳過這步，hook 可能其實有漏洞，等到真的 secret leak 才發現就太晚

我差點做錯的 3 件事

要誠實一下，這個下午我差點做錯：

差點 symlink 整包 skill 給 Codex —— 第一個 instinct 是省事，幸好我問了「會不會出事」
差點寫死 routing rule 沒實戰過 —— Claude 一開始給我「Codex 跑 X / Claude 跑 Y」的清單，我堅持要先跑一週再 lock
差點接受「Codex 比較強」這個 marketing 結論 —— 業界很多 testimonial 「Why We Switched From Claude Code to Codex」，但我問了三個朋友後發現大部分是用 Codex 一週、沒養 stack 就跑來比，比較不公平

這 3 件事的共通點：Claude 的初步建議都是合理的，但都不夠完整

如果我直接接受，每一個都會留下 6 個月後才爆炸的雷

過程中我學到的事

寫到這邊我發現一件事

整個下午我其實沒在「裝 Codex」，我在「跟 Claude 一起腦力激盪 hybrid setup 的設計」

Codex 只是這個 setup 的其中一個元件，真正的 deliverable 不是「裝完了」，是我腦袋裡多了一張 hybrid 分工矩陣 + 一份 30 test case 驗證報告

這就是對話式工作的價值 —— 不是 AI 替你做事，是 AI 跟你一起把問題想透

簡立峰老師講過一個概念叫「π 型人才」—— 一專多能 + 跨領域整合 + AI 槓桿，這三件事缺一不可

對話式安裝就是把「跨領域整合」跟「AI 槓桿」融在一起的具體實踐

結尾

對話式不是偷懶式

AI 給你 80 分的速度

最後 20 分還是你自己的腦袋

下次你打開 Claude 想「幫我裝 X」的時候，試試看每個建議都反問一句：「為什麼？大神怎麼做？會不會有風險？」

你會發現整個過程從 30 分鐘變成 3 小時

但你會學到的東西，是 30 分鐘版本的 10 倍

你呢？你最近一次「跟 AI 對話做事」的時候，有質疑它幾次？

補充：寫完這篇我才發現一件事（實測 epilogue）

寫完上面那 5 件做對的事之後，我又跑了一輪真實 E2E test，把 5 個 hook 註冊到 ~/.codex/config.toml，再用 codex exec "..." 真的丟一個應該被擋的命令進去

結果 hook 沒 fire

我愣住了 30 秒，因為前面 30 個 fixture test 都 pass，hook script 邏輯絕對對

查了 OpenAI 官方 Hooks 文件，最後一段小字寫：

「PreToolUse doesn't intercept all shell calls yet, only the simple ones. The newer unified_exec mechanism allows richer streaming stdin/stdout handling of shell, but interception is incomplete」

翻譯：Codex 用新的 unified_exec 跑 shell，PreToolUse hook 攔截不完整

換句話說：我把 5 個 hook 翻譯到 Codex 了，但實際上 Codex 跑 exec 模式時根本不過 hook

這個發現直接打臉我前面整個 hybrid 護欄計畫

真正的 implication

我原本以為架構是這樣：

實際上是這樣：

問題是 codex exec non-interactive 模式幾乎全走 unified_exec path，等於我的護欄白做

於是我做了兩件事：

拔掉 Codex 那 208 個 skill symlink —— 因為護欄不可靠 = 客戶資料不能放給 Codex 讀
重新定位 Codex 在我 stack 裡的角色 —— 從「有護欄的 worker」降級成「無護欄的 review-only 工具」

換句話說 Codex 現在只能用來：

/codex:review 看 PR diff（read-only，不會寫檔）
/codex:adversarial-review 戳設計（同上）

禁用：codex exec 寫 code、codex /goal 跑長任務 —— 這些動作沒護欄 = 風險

我學到的最大教訓

Mode A test 通過 ≠ production 真的 work

Mode A 是「直接餵 fixture 給 hook script」 —— 驗證 script 邏輯 Production E2E 是「Codex 真的跑命令時 hook 有沒有 fire」 —— 驗證整個 chain

我跑完 Mode A 28/30 pass，然後就以為「OK 護欄好了」

如果我沒堅持跑 Mode B，我會用一個假的安全感繼續開 hybrid，等到真的有東西 leak 才知道完蛋

這呼應簡立峰老師那句「60→80 用 AI / 80→100 自己腦袋」 —— Mode A 是 60→80，Mode B 才是 80→100

也呼應這篇前面講的：對話式不是偷懶式

如果我在 Mode A pass 之後就接受 Claude 給的「設定完成」結論，整個下午就是白費工

我為這篇做了什麼研究（不寫部落格我會憑感覺講，這次決定查清楚）

我在寫這篇之前，spawn 了 4 個研究 agent 平行查：

大神觀點（Boris Cherny / Karpathy / 官方推薦 pattern）
業界 FAQ + 真實踩坑（reddit / dev.to / GitHub issues）
風險 / 成本 / 學習曲線（Cymulate 安全研究 + GitHub issues）
多 source（YouTube / podcast / 官方文件 / GitHub demo repo）

加總大概看了 30+ 篇文章 / 5 個 GitHub demo repo（codex-plugin-cc 18.1k stars / compound-engineering-plugin 16.4k / claude-codex-settings 674 / Z-M-Huang/claude-codex / everything-claude-code）/ 3 個 podcast / 5 個 YouTube

支持 hybrid 的論點

Karpathy：cross-model review 抓 sycophancy（同個 model 容易在自己 reasoning loop 裡自我說服）
Boris Cherny：「Claude Code is not a product as much as it's a Unix utility」 — Codex 是另一個可組裝的 utility
Naval：leverage 永遠 stack 多比 stack 少強（前提是你能 maintain）
18.1k stars 在 codex-plugin-cc，社群動能真的有
Anthropic 官方推 plugin 等於背書 cross-model 概念

反對 / 質疑 hybrid 的論點

Reddit 多人：「我試了一週放棄，太複雜了學了沒用」
Cymulate 安全研究：Codex sandbox 還沒成熟，hybrid 增加 attack surface
Every podcast 那個「Why We Switched」testimonial 受訪者只用 Codex 一週、沒養 stack 就比 — 不公平
Anthropic 推 plugin 自帶 bias，他不會官方說「Codex 弱不要用」
雙月費 $400/月對個人開發者門檻高

什麼情境下適合 hybrid

重度寫 code（每天 4hr+ 實際 AI 輔助開發）
已經付 Anthropic Max 月用量真的吃滿（沒邊際成本）
想學 cross-model review workflow
已經有自己的 hook / pipeline / skill stack（像我）
同時跑多 project 想 parallelism

什麼情境下「不要」做 hybrid（自己做反方）

輕度用 AI coding（每週 < 5hr）
只想用一家月費省錢
沒寫過自己的 hook / pipeline / skill
想要「簡單沒事就 work」（hybrid 第一週 -30% productivity 是真實）
1-2 個小 repo 範圍，overhead 不划算
處於 deadline 高壓期（邊學邊上線不可能）

我可能漏想的盲點（誠實說）

我可能高估了 cross-model review 的價值，只跑了幾個小實驗、沒 controlled study
我可能低估了 plugin update 的破壞力，30 test 只跑一次，下次 update 行為可能變
我寫這篇是「已經決定做 hybrid」之後才補論點，嚴格說是 rationalization 不是 deliberation
6 個月後 Codex 可能也出 Plan Mode + commit hook，那我整個分工矩陣要重做
也許 Cursor / Cline / Aider 才是更值得學的第三條路，我沒認真評估

歡迎留言告訴我你的盲點，我自己也想知道