Claude Code Agent Teams × Codex でクロスモデルレビューする

概要¶

Claude Code の Agent Teams 機能と OpenAI Codex を組み合わせて、複数の AI モデルによるクロスモデルコードレビューを実現する取り組み。著者が実際に運用しているエージェントチーム構成を公開。

Claude Code（Anthropic の CLI ツール）の機能で、複数の Claude エージェントを並列・直列に組み合わせてタスクを分担させる仕組み。

典型的な構成例：

Orchestrator Agent (Claude)
  ├── Coder Agent    → コード実装
  ├── Reviewer Agent → コードレビュー
  └── Tester Agent   → テスト作成

同じコードを 異なる AI モデル（Claude + Codex など）にレビューさせることで、それぞれのモデルの強み・視点の違いを活かしてレビュー品質を上げるアプローチ。

実装（Claude Code）
    ↓
Claude でレビュー    →  観点 A のフィードバック
    +
Codex でレビュー    →  観点 B のフィードバック
    ↓
両方のフィードバックを統合して修正

なぜクロスモデルが有効か: - 同じモデルは同じ思考パターンを持つため、「共通のブラインドスポット」がある - 異なるモデルは異なる学習データ・アーキテクチャを持つため、互いに補完できる - セキュリティ脆弱性の見落としや、特定のパターンへの偏りを減らせる

# Claude Code で Agent を並列起動
claude --agent-team review --model claude-opus-4-7

# Codex CLI での並列レビュー
codex review --file target.go

ブログ記事詳細: https://wasabeef.jp （"Claude Code Agent Teams × Codex" で検索）