これは何の話？

AIコーディングツールを使い分けている開発者向けの自動化手法です。Claude Codeで実装し、Codexにレビューさせ、指摘をClaude Codeにコピペして修正し、再レビューという往復作業は地味に面倒です。この記事では、Skillという新機能を使ってCodexレビューを「必須工程」として自動化し、レビュー→修正のサイクルが勝手に回るようにする方法を紹介しています。

何がわかったか

codex-reviewというSkillの設計では、まず規模判定を行います。ファイル3個以下・100行以下ならsmall、4〜10ファイル・100〜500行ならmedium、それ以上ならlargeとして戦略を切り替えます。smallならdiff直接レビュー、mediumならアーキテクチャ確認後にdiff、largeなら並列レビューとクロスチェックを行います。Codexは--sandbox read-onlyで呼び出すため、不要な操作リスクを排除できます。

他とどう違うのか

単純なレビュー依頼ではなく、レビュー結果のJSONスキーマを定義し、ok: falseの場合は最大5回まで自動で修正→再レビューを反復します。blockingなissueが0件になるまで収束させる設計です。また、大規模変更時は3〜5のサブエージェントで並列レビューを行い、最終的にクロスチェックで横断的な問題を検出します。

なぜこれが重要か

手動でのレビュー往復は時間がかかるだけでなく、指摘の見落としや対応漏れが発生しやすくなります。自動化によってレビューの一貫性が担保され、コード品質の底上げにつながります。また、コミット前やPR作成前に必ずレビューを通す運用を強制できます。

未来の展開・戦略性

この手法はClaude CodeとCodexの組み合わせに限らず、他のAIツールの連携にも応用できます。レビュー工程を自動化することで、開発者はより創造的な作業に集中できるようになります。OpenAIのPLANS.md形式と組み合わせることで、実装計画の各フェーズ完了後に自動レビューを挟む運用も可能です。

どう考え、どう動くか

たとえば、実装計画のなかにcodex-reviewのSkillを必須ステップとして組み込むと安定して活用されます。

  • まず.claude/skills/codex-review/SKILL.mdを作成する
  • CLAUDE.mdに「各フェーズ完了後にcodex-reviewを実行する」指示を追加する
  • 実際のプロジェクトで動作を確認し、パラメータを調整する

次の一歩：

  • 今日やること：記事で公開されているSkill全文をコピーして環境に設定する
  • 今週やること：3回以上の実装サイクルでcodex-reviewを試し、改善点を洗い出す

限界と未確定

  • Codexのレスポンスが遅い場合、60秒×20回のポーリング後にタイムアウトとなります。大規模対象は分割処理が必要です。
  • Skill呼び出しのタイミングは環境によって異なるため、確実に動作させるには計画への明示的な組み込みが推奨されます。

出典と日付

note・makaneko（公開日：2026-01-16）：https://note.com/makaneko_ai/n/n3cefcec49e2d