概要
https://zenn.dev/yourstand_blog/articles/codex-cli-by-claude-code-user
詳細内容
## Claude Code ユーザーが、Codex CLI を使うためにした工夫と運用Tips
https://zenn.dev/yourstand_blog/articles/codex-cli-by-claude-code-user
Claude CodeユーザーがCodex CLIへスムーズに移行し、GPT-5を活用するための具体的な工夫と運用術を解説する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[Codex CLI, Claude Code, GPT-5, AIコーディングツール, 開発ワークフロー最適化]]
この記事は、Claude CodeユーザーがCodex CLIへ移行する際の具体的な工夫と運用ノウハウを解説しています。主な動機は、GPT-5の優れたコーディング能力と、ChatGPTの有料プランでCLIとチャットの両方を利用することでコストを半減できる点にあります。
記事ではCodex CLIの強みとして、GPT-5の高い指示追従性により複雑なタスクを一貫して実行できる点や、/initコマンドでエージェントルールファイル「AGENTS.md」を自動生成し、タスクリスト作成から実行・検証までを一元管理できる点を挙げています。また、作業完了時に通知音を鳴らす`notify`設定も紹介されています。
一方で、対話中の編集モードやモデル切り替えができない、軽作業での応答待ちが長いといった課題も指摘。特に注目すべきは、不安定なMCP（Model Context Protocol）サーバーを安定運用させるための「自作MCPラッパー」（kazuhideoki/codex-mcp-wrapper）の導入です。これにより、JSONスキーマの不整合やタイムアウト問題を吸収し、複数のMCPサーバーを一括で安定稼働させる具体策が示されています。
さらに、論理サンドボックスに加え、より安全なOSレベルでの「物理サンドボックス」（Dockerコンテナ）の導入も推奨。実運用におけるセキュリティと安定性の重要性を強調し、公式のコンテナビルドスクリプトを活用する方法も提示しています。
これらの工夫は、Codex CLIの潜在能力を最大限に引き出し、開発者がより効率的かつ安全にAIを活用するための実践的なアプローチを提供します。ツールが未成熟な部分をユーザー側で補完し、実際の開発ワークフローに組み込むための具体的なヒントが満載であり、AIを活用した開発の現場で直面するであろう課題への有効な解決策を示唆しています。