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claude-gpt-workflow

作者 longranger2 · longranger2/claude-gpt-workflow

コード実行をCodex CLIに委任し、Claudeがオーケストレーションを担当します。2つのAIモデル間で敵対的なプランレビューと反復的な改善を行います。

役割を分担する3つのスキル:Claudeが戦略を立て、Codexが実行します。codexはコーディングタスクをCodex CLIに委任します。/plan-reviewは実装前にCodexがClaudeのプランを敵対的に批評します。/plan-executeは承認済みプランを実行し、品質が合格するまでレビューループを繰り返します。3つのフィードバックループ — プラン改善、レビュー/修正、バッチ実行。

なぜ使うのか

主な機能

ライブデモ

実際の動作

claude-gpt-workflow-skill.replay ▶ 準備完了
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インストール

クライアントを選択

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "claude-gpt-workflow-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/longranger2/claude-gpt-workflow",
        "~/.claude/skills/claude-gpt-workflow"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開く。保存後、アプリを再起動。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "claude-gpt-workflow-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/longranger2/claude-gpt-workflow",
        "~/.claude/skills/claude-gpt-workflow"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor は Claude Desktop と同じ mcpServers スキーマを使用。プロジェクト設定はグローバルより優先。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "claude-gpt-workflow-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/longranger2/claude-gpt-workflow",
        "~/.claude/skills/claude-gpt-workflow"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cline サイドバーの MCP Servers アイコンをクリックし、"Edit Configuration" を選択。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "claude-gpt-workflow-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/longranger2/claude-gpt-workflow",
        "~/.claude/skills/claude-gpt-workflow"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop と同じ形式。Windsurf を再起動して反映。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "claude-gpt-workflow-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/longranger2/claude-gpt-workflow",
        "~/.claude/skills/claude-gpt-workflow"
      ]
    }
  ]
}

Continue はマップではなくサーバーオブジェクトの配列を使用。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "claude-gpt-workflow-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/longranger2/claude-gpt-workflow",
          "~/.claude/skills/claude-gpt-workflow"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers に追加。保存時に Zed がホットリロード。

claude mcp add claude-gpt-workflow-skill -- git clone https://github.com/longranger2/claude-gpt-workflow ~/.claude/skills/claude-gpt-workflow

ワンライナー。claude mcp list で確認、claude mcp remove で削除。

ユースケース

実用的な使い方: claude-gpt-workflow

別のモデルに攻撃させてプランをストレステストする

👤 リスクの高いリファクタリングを行うエンジニア ⏱ ~45 min intermediate

使うタイミング: マイグレーションやリスクの高いリファクタリングでコードに手を入れる前に、別のモデルに穴を突いてほしい場合に使用します。

前提条件
  • Codex CLIがインストール・認証済みであること — APIキーを使用してOpenAI Codex CLIをインストールしてください
  • スキルがインストール済みであること — git clone https://github.com/longranger2/claude-gpt-workflow ~/.claude/skills/claude-gpt-workflow
フロー
  1. Claudeでプランを作成する
    Write a plan.md for migrating our auth module from JWT to session cookies.✓ コピーしました
    → plan.mdにステップバイステップのプランが書き出される
  2. 敵対的レビューを実行する
    /plan-review plan.md✓ コピーしました
    → Claudeが見落としたリスクを含む批評をCodexが返す
  3. 双方が合意するまで反復する
    Incorporate Codex's critique, re-submit, repeat until clean.✓ コピーしました
    → プランが安定した状態に到達する

結果: 自己採点ではなく、実際の敵対的レビューを経たプランが得られます。

注意点
  • 終わらないレビューループ — 3ラウンドで打ち切る — それ以降は収穫逓減
組み合わせ: filesystem · git

バッチリファクタリングをCodexに委任し、Claudeがレビューする

👤 機械的な複数ファイル変更を行うチーム ⏱ ~60 min intermediate

使うタイミング: 50以上のファイルにまたがるリネームやシグネチャ変更を行う場合。

フロー
  1. プランを作成し承認する
    Plan + review a rename of <old> to <new> across the codebase.✓ コピーしました
    → 承認済みのplan.md
  2. 実行する
    /plan-execute plan.md — Codex does the edits, Claude reviews each batch.✓ コピーしました
    → ファイルがバッチごとに変更され、各バッチがClaudeのレビューを通過する

結果: すべてのバッチに2つの目が通った、クリーンな複数ファイル変更が得られます。

注意点
  • Claudeなら却下するような変更をCodexが行う — /plan-executeループがそれを検出する — ただしプラン内の品質基準が明示的である場合に限る
組み合わせ: git

反復的な品質改善を伴う機能実装

👤 ワンショットのAI生成コードがエッジケースで崩れるのを経験した開発者 ⏱ ~90 min advanced

使うタイミング: 1回の生成では正しく実装できないほど複雑な機能の場合。

フロー
  1. 受け入れ基準付きのプランを書く
    Plan a feature with explicit acceptance tests, then /plan-execute.✓ コピーしました
    → テスト可能な基準を含むプラン
  2. ループを観察する
    Let the review/fix loop run — summarize each iteration.✓ コピーしました
    → イテレーションが基準合格に向けて収束する

結果: コンパイルが通るだけのコミットではなく、明示的な受け入れ基準を満たす機能が得られます。

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

claude-gpt-workflow-skill + git

ループが逸脱した場合にリバートできるよう、各ループイテレーション後にコミットする

Before each /plan-execute iteration, create a git tag.✓ コピーしました
claude-gpt-workflow-skill + filesystem

プランと批評をリポジトリ内に保存する

Write plan.md and review-notes.md to docs/ and keep them in git.✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール入力呼び出すタイミングコスト
ask_codex.sh request string コーディングタスクを委任する Codex API tokens
/plan-review plan file path 実行前に使用する Codex API tokens
/plan-execute approved plan path /plan-reviewが合格した後に使用する Codex tokens per iteration

コストと制限

運用コスト

APIクォータ
Codex APIトークン — 両モデルが実行されるため、単一モデルのワークフローの2〜5倍になる可能性があります
呼び出しあたりのトークン
高 — プラン + レビュー + 実行
金額
2つのAPIサブスクリプション(Claude + OpenAI)
ヒント
リスクの高い作業に限定して使用してください。小さな単一ファイルの編集には使わないこと

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

認証情報の保管: Codex CLI用にOPENAI_API_KEYを環境変数に設定
データ送信先: コードがマシンから両プロバイダーに送信されます — 企業ポリシーを確認してください

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

ask_codex.sh: command not found

Codex CLIがPATHに含まれていないか、インストールされていません

確認: which codex
Plan-executeが無限ループする

受け入れ基準が曖昧です — プランを厳密にするか、イテレーション回数に上限を設けてください

モデル間で意見が合わずプランが安定しない

スコープを絞ったタイブレーカーラウンドを強制してください

代替案

claude-gpt-workflow 他との比較

代替案代わりに使う場面トレードオフ
Single-model Claude Code2モデルのオーバーヘッドを正当化するほどリスクの高いタスクでない場合敵対的なシグナルが少ない
agent-skill-tdd規律が別モデルの批評ではなくテストから得られる場合クロスモデルレビューがない

その他

リソース

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