企业官网建设流程全解析

两个 AI 编码工具，各有所长。与其二选一，不如让它们交接。模糊任务，给 Claude Code 理清。明确任务，交给 Codex 执行。附一个 EpubTranslator 项目的完整 Handoff 演示。

Claude Code 和 Codex 各有死忠粉。但用久了发现：它们不是谁取代谁。是你该在什么时候用谁。

今年 OpenAI 做了个出人意料的事。给 Claude Code 写了个官方插件。让 Codex 直接在 Claude Code 里当「外援」。加上 Matt Pocock 的/handoffskill。整个双引擎协作的链路，已经非常成熟。

从策略到代码，完整走一遍。

一、模糊度分界线

先做一个简单的二分：

低模糊度：需求已经拆碎。你知道每一步要干什么。TDD、按 plan 分阶段实现、修已知 bug。用 Codex。它研究代码库更深。一步到位率高，不跑题。

高模糊度：还在探索设计方案。想把代码库梳理成架构文档。不知道最终长什么样。用 Claude Code。开 Plan Mode 或/grill-meskill。

业内一个流行的习惯：Claude Code 开头，Codex 收尾。工程师的职责，就是把「高模糊度」变成「低模糊度」。

二、/grill-me→ 计划 → 拆分 → Codex

一个常见的起点：

1. 在 Claude Code 里用/grill-me（Matt Pocock 那个 13,000+ 星的 skill），让 AI 反问你，把需求聊透

2. 结束对话时产出一份分步骤的计划

3. 尽量把计划拆成可以并行的 worktree 粒度

4. 每个 worktree 丢给 Codex 独立执行

这时候你需要一个交接机制。三种方式供你选。

三、三种 Handoff 方式

四、/handoffskill：一份文档完成交接

Matt Pocock 写的/handoffskill。安装很简单。通过 Skills CLI 加MattPocockSkills，选handoff。

具体用法：在当前会话里直接输入：

/handoff <下一个会话要做什么>

Agent 会分析当前上下文。提取和 handoff 目标相关的信息。生成一份handoff.md，存到操作系统临时目录。

举个例子。在 grilling 规划会话里：

/handoff 把迭代器和完成信号拆成独立 API，创建 GitHub Issue

或者在做完原型后回传：

/handoff 把原型的 learnings 回传给 grilling 会话——窗口通信的坑、tldraw SDK 集成要点

它做了什么：

1. 从当前会话上下文里，提取和目标相关的切片。不复制已有 artifacts。

2. 生成 markdown 文档，包含：

• 任务描述

  ：下一个会话要聚焦什么

• 上下文

  ：当前进度的关键信息、已知决策

• Suggested Skills

  ：建议新会话调用的 skill（如/codex:adversarial-review）

• 文件指针

  ：引用相关文件路径，不重复复制内容

1. 文件存到操作系统临时目录。用完即弃，不污染代码库。

2. 自动清除敏感信息。API Key、密码、PII。

然后怎么用：

# 复制 handoff.md 内容 → 粘贴到新会话（可以是另一个 agent、另一个 worktree） # 新会话读取 handoff.md → 自动调用 suggested skills → 开工

和 Compact 的区别：

设计理念：/handoff产出的是 markdown 文档。通用格式，不绑定 Claude Code。所以你可以把 Claude Code 里的上下文，交给 Codex。这正是双引擎工作流的基础。

"handoff documents are the absolute best way to take something you're working on and move it to a worktree somewhere else."

（「Handoff 文档是把你在做的事情搬到另一个 worktree 的最佳方式，没有之一。」）

五、大项目用 GitHub Issues

如果计划有 6-10 个阶段，跨天甚至跨周。Markdown 文档就不够用了。

做法：把计划拆成 GitHub Issues。每个 issue 是一个可执行单元。agent 直接gh issue view拉取任务。开始工作。遇到问题，往 issue 下面回评论。

代码本来就托管在 GitHub 上。issue 当任务队列。零额外成本。

六、Codex Plugin for Claude Code 详解

2026 年 3 月，OpenAI 开源了 codex-plugin-cc。大概 22,600 星。这个插件，让你在 Claude Code 里直接调 Codex。做代码审查、修复，甚至对抗性审计。

OpenAI DX 负责人 Romain Huet 的解释很直白：

"We saw Claude Code users already connecting Codex for code reviews and using GPT-5.4 for complex tasks. We thought — why not make this simpler?"

安装（4 步）：

/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc /plugin install codex@openai-codex /reload-plugins /codex:setup

前提：Node.js 18.18+。ChatGPT 订阅，或 OpenAI API key。Codex CLI 已装。npm install -g @openai/codex && codex login。

六个命令：

实际价值：开发者反馈，Claude 和 Codex 抓不同类别的 bug。训练偏差不同。Claude 偏向找架构问题。Codex 偏向正确性问题和边界情况。两个一起跑，覆盖盲区。

七、实战：EpubTranslator 项目的 Handoff → Codex 审查

假设你有个EpubTranslator项目。把英文 EPUB 电子书翻译成中文，保留原格式。项目跑了一段时间。最近加了个「图片内文字翻译 + 排版还原」的模块。涉及 OCR 提取、翻译 API 调用、图片重绘。

代码写了 300 行。你想在合并前，让 Codex 做一次深度审查。完整流程：

Step 1：在 Claude Code 里实现功能

你：帮我在 EpubTranslator 里加一个图片翻译模块。 用 OCR 提取文字 → DeepSeek API 翻译 → Pillow 重绘到原图位置。 Claude Code：（实现 image_translator.py + 对应测试） 你：看起来差不多了。跑 /handoff，把这个模块的审查需求写成交接文档。

Step 2：/handoff产出交接文档

Claude Code 生成handoff-image-translator-review.md：

# Handoff: Image Translator Module Review ## Context EpubTranslator 项目新增 image_translator.py（~300 行）。 模块负责从 EPUB 中提取图片、OCR 识别文字区域、 调用 DeepSeek API 翻译、将译文重绘回原图位置。 ## What Needs Review 1. OCR 区域的坐标映射是否正确处理了 DPI 缩放 2. 翻译 API 的错误重试和超时策略 3. Pillow 重绘时字体回退（fallback）逻辑 4. 内存——大图是否做了分块处理 5. 并发安全——多线程翻译是否有锁 ## Suggested Skills /codex:adversarial-review "focus on DPI scaling bugs and memory leaks" ## Files - src/epubtranslator/image_translator.py - src/epubtranslator/ocr_engine.py - tests/test_image_translator.py

Step 3：新建 worktree，传递 handoff 文档

git worktree add ../epubtranslator-review feature/image-translator cd ../epubtranslator-review

在 Claude Code 里新开一个会话（保持 context 干净），把 handoff 文档的内容粘贴进去：

以下是交接文档。请读取并理解上下文，然后对接下来的代码执行审查。 [粘贴 handoff-image-translator-review.md 的全部内容]

新会话读取 handoff 后，读到文档中的Suggested Skills段落，按其中的指令发起审查：

/codex:adversarial-review "focus on DPI scaling bugs, memory leaks, and font fallback edge cases"

传递路径总结：

Claude Code 会话 A（实现功能） → /handoff 生成文档（存到 temp dir） → 你复制文档内容 → 粘贴到 Claude Code 会话 B（新建 worktree） → 会话 B 读取 handoff → 识别 suggested skills → 调用 Codex → Codex 返回审查结果

这就是为什么/handoff选择纯 markdown。它是人类可读的胶水层。你手动复制粘贴，但两个 agent 不需要直接通信。文档就是它们之间的协议。

Step 4：Codex 返回审查结果

以下为示意性输出，不代表 Codex 的真实输出格式。

Codex Adversarial Review Results: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ CRITICAL (2): 1. ocr_engine.py:47 — DPI 缩放仅处理了 72→300，未处理 150/600 DPI。 在 Kindle 导出文件中 150 DPI 很常见。建议加 DPI 检测逻辑。 2. image_translator.py:112 — Pillow Image.open() 后未调用 .load()， 大图可能触发惰性加载导致后续像素访问 OOM。建议显式加载。 HIGH (3): 3. image_translator.py:78 — 翻译 API 超时设为 30s，但批量翻译 20 个区域时可能累计超时。建议加单区域超时 + 整体超时双重保护。 4. ocr_engine.py:82 — 未处理 RTL 语言（阿拉伯语等）的文字方向。 5. test_image_translator.py:15 — 测试用的是 100×100 小图， 未覆盖实际电子书中常见的 2000×3000 大图场景。 MEDIUM (4): [字体回退逻辑、并发锁粒度、日志级别建议…]

Step 5：回到主线，修复问题

git checkout feature/image-translator # 根据审查结果逐一修复 git add -A && git commit -m "fix: address Codex adversarial review findings"

一套下来。Claude Code 做创造性实现。Codex 做防御性审查。各自发挥长项。

八、多模型 Harness：对话中途切换

OpenCode、Pi、Warp 这些工具，支持对话中途切模型。比如 Codex 实现了状态管理。切到 Claude 做 UI 布局。再切回 Opus 收尾。

代价：整个上下文会在模型间传递。token 消耗大。而且不能并行。公司补贴 token，可以随便用。否则，handoff 文档更经济。

九、成本不是问题：DeepSeek V4 Flash 已接入 Codex

两个模型来回跑。token 费用扛得住吗？

DeepSeek V4 Flash 已经能接入 Codex，当执行模型。它每百万 token 的价格，不到 GPT-5 系列的 1/20。做一次完整的/codex:adversarial-review。就算是几千行的 PR，成本也在几毛钱以内。

实际搭配建议：

DeepSeek 接入意味着：双引擎协作不再是「烧钱玩法」。你可以放心让 Claude Code 做规划。让 DeepSeek 驱动的 Codex 做执行和审查。每月总成本，控制在几杯咖啡的价格。

十、小结

1. 模糊度决定工具

   ：不明确的给 Claude Code，明确的给 Codex

2. Handoff 文档是最好的交接物

   ：装/handoffskill，产出文档，丢进 worktree

3. Codex Plugin 做轻量审查

   ：/codex:adversarial-review抓到 Claude 漏掉的 bug

4. 成本已不是障碍

   ：DeepSeek V4 Flash 接入 Codex，双引擎从奢侈品变日用品

Claude Code 和 Codex 不是二选一。一个把模糊变清晰。一个把清晰的活干完。再一个帮你挑刺。

附录：安装命令速查

# Matt Pocock Skills（含 /handoff 和 /grill-me） npx skills@latest add mattpocock/skills # Codex Plugin for Claude Code claude plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc claude plugin install codex@openai-codex # Codex CLI（如未安装） npm install -g @openai/codex codex login

Codex Plugin 信息来自 openai/codex-plugin-cc。

素材来源：

• 视频：/handoff is the best skill of all time