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

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設定の紹介。

詳細

Claude Code Agent Teams とは

Claude Code で複数のサブエージェントを定義し、役割分担して並列に作業させる機能。

例: コードレビューチーム構成
  - Architect Agent: 設計・アーキテクチャの観点でレビュー
  - Security Agent: セキュリティの脆弱性をチェック
  - Performance Agent: パフォーマンスの問題を検出
  - Style Agent: コーディング規約・可読性をチェック

クロスモデルレビューの考え方

問題: 同一モデルだけでレビューすると「モデルのバイアス」が入る
  → Claude が生成したコードを Claude がレビューすると見落としが起きやすい

解決: 異なるモデルでレビューさせる
  Claude Code (claude-opus) → コード生成
  Codex (OpenAI)            → レビュー（別モデルの視点）

  → 生成モデルとレビューモデルを分けることで、
    より多角的なフィードバックが得られる

設定例（CLAUDE.md / エージェント設定）

# Agent Team: Cross-Model Review

## Primary Agent (Implementer)
- Role: コードの実装・修正
- Model: claude-opus-4

## Review Agent (Codex)
- Role: 実装されたコードのレビュー
- Model: codex-1 (OpenAI API 経由)
- Focus:
  - バグ・ロジックエラーの検出
  - セキュリティ上の問題
  - パフォーマンスのボトルネック
  - テストケースの提案

実際の活用シーン

1. PR レビューの自動化
   → 実装後に Codex エージェントが自動でレビューコメントを生成

2. ユニットテスト生成のダブルチェック
   → Claude でテストを生成 → Codex で「このテストで十分か」を評価

3. セキュリティ観点の補完
   → 実装は Claude、OWASP 観点でのチェックは Codex

なぜ重要か / いつ使うか

• AI ツールを使ったコード生成の精度をさらに高めたいとき
• 単一モデルへの依存リスクを減らしたいとき
• AI コードレビューを自動化・強化するパイプラインを作るとき