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アプリ比較（Claude Code、GPT-5.3-Codex）と、導入すべき3つのステップ

プログラミング ＡＩ

以前、下記のブログ記事で、Macのローカルファイルを扱うことができるアプリとして、Claude coworkとGPT 5.2 Codexを取り上げ、それらを比較するブログ記事を書いたが、今回は、Claude CodeとGPT 5.3 Codex（medium）の比較を行う。
各種ファイル処理に関する比較も行うが、こちらの質問に対するPerplexityの回答・次の質問候補に応じて、比較の観点を変えて追加質問を行っている。
また、本ブログ記事をソースとして読み込ませたNotebookLMから、これらのアプリに関する「個人開発者が最初に導入すべき3つのステップ」のおすすめ提案があったのでそれも紹介する。

あわせて読みたい
Macローカルファイルを扱うアプリ比較（Claude cowork、GPT-5.2-Codex） Macローカルファイルを扱うアプリの機能をファイル種類別に調査し比較する

（注）本記事の内容は正確性を保証するものではない。

（2026年2月26日 追記）YouTube動画を追加しました。　https://youtu.be/1JQgxUrW2Xg

目次

アプリ概要

まず、それぞれのアプリについて説明してください

Perplexityの回答

Claude Code と GPT‑5.3‑Codex (medium) は、どちらも「エージェント型のコーディング・作業自動化ツール」ですが、設計思想と得意領域が少し違います。

Claude Code の概要

Claude Code は、Anthropic が提供する「エージェント型コーディングツール」で、Claude 4.5 系モデル（Sonnet/Opus など）を使ってコード生成・リファクタ・テスト・ドキュメント更新までを自動化することに特化しています。[blog.getbind]​
Desktop 版では、複数の Claude Code セッションを同時に走らせ、それぞれを独立した Git worktree として扱うことで、ブランチごとのタスクや複数プロジェクトを並列に処理できます。

主な特徴は次の通りです。

  • Git 連携前提の設計：各セッションが Git worktree と結びつき、ブランチ単位での修正・レビュー・テストを自動化できる。
  • ローカル＋クラウド両対応：ローカルリポジトリでの作業と、クラウド側の安全なサンドボックスセッションを同じ UI から切り替え可能。
  • 大規模コードベース対応：20万トークン級のコンテキストを扱え、巨大なモノレポや複数サービスをまたぐリファクタに強い。[blog.getbind]​
  • エージェントワークフロー：バグ修正、テスト生成、依存関係アップデート、ドキュメント更新などをコマンド（例: /project:fix-github-issue）として自動実行し、タスクを継続的に進められる。[blog.getbind]​

ざっくり言うと、Claude Code は「Git を軸にしたマルチセッション型のコードエージェント」で、特に大規模リポジトリや並列タスクを抱えるプロ開発者・チーム向けのツールという位置づけです。

GPT‑5.3‑Codex (medium) の概要

GPT‑5.3‑Codex は、OpenAI が提供する最新世代のエージェント型コーディングモデルで、GPT‑5.2‑Codex のコーディング性能と GPT‑5.2 系の推論・専門知識を統合しつつ、速度も約 25% 高速化したとされています。
Codex アプリ（macOS / CLI / IDE 拡張）経由で利用でき、コード支援だけでなく、一般的な業務タスクやマルチステップなエージェント作業にも対応する「汎用ワークエージェント」として設計されています。

主なポイントは次の通りです。

  • モデル統合型：従来の GPT‑5.2 と GPT‑5.2‑Codex を置き換え、コーディングと汎用推論を一つのモデルでこなす設計。
  • エージェント性能強化：OSWorld‑Verified ベンチマークで 64.7% を達成し、前世代から大きく向上した「タスク実行力」を持つ。これはファイル操作やツール連携を伴う長いタスクにも強いことを示しています。[datacamp]​
  • 速度と自律実行：推論スタックの改善により 25% 高速化され、長時間のコード変更・テスト実行・再試行を伴うエージェントジョブをテンポ良く回せる。
  • 「effort level」と medium：Codex 系では low / medium / high といった「努力レベル」を指定でき、medium は速度と深さのバランス型として設計されています（CLI では一部マッピングバグの報告もあるが、意図としては中程度の推論・試行を行うモード）。

要するに、GPT‑5.3‑Codex (medium) は「コーディングを中心にしつつ、一般タスクもこなせる汎用エージェントモデル」で、Codex アプリや CLI から、コード編集・テスト・ドキュメント・ファイル操作を含むワークフローを medium レベルの探索深度で回すための“標準設定”というイメージです。

このあと比較記事用に整理する際は、「Git / セッション管理」「大規模コード対応」「エージェントワークフロー」「汎用タスク能力」「速度・effort 制御」あたりを軸に Claude Code（ツール＋体験）と GPT‑5.3‑Codex (medium)（モデル＋モード）を切り分けて書くと、前回の Cowork vs Codex 記事ともきれいに並べられると思います。

Claude Codeで、Sonnet 4.6を使う場合と、Opus 4.6を使う場合を比較した場合、今回の比較調査の結果にどの程度影響を与えますか

Perplexityの回答

Claude Codeにおける「Sonnet 4.6 か、Opus 4.6 か」の違いは、今回の比較（Claude Code vs GPT‑5.3‑Codex medium）の結論そのものには大きく影響せず, 主に「どこまで難しい案件を任せるか」「コスト感」を微調整する程度の影響に収まると思っておいてよいです。

1. Sonnet 4.6 と Opus 4.6 のギャップ

  • コーディング性能差はごく小さい：SWE‑bench Verified では Opus 4.6 が約 80.8%、Sonnet 4.6 が約 79.6% など、差は 1〜2 ポイント程度とされます。
  • 実務のほとんどは Sonnet で十分：多くの検証で「コーディングタスクの 90% くらいは Sonnet 4.6 で問題ない」という評価が出ており、「Opusは本当に難しいケースの天井を少し押し上げる存在」という位置づけです。
  • コストは Sonnet が圧倒的に安い：Sonnet 4.6 は Opus 4.6 の 20〜40% 程度の単価、あるいは「5倍安い」に近い評価もあり、「品質 98%、価格 1/5」のような見立てが一般的です。

2. Claude Code の体験としての違い

Claude Code でモデルを切り替えた場合に変わるのは、主に次の部分です。

  • Sonnet 4.6
    • 高速・低コストで、日常的な PR 修正、バグ修正、小〜中規模のリファクタ、テスト生成などはほぼ Opus 相当。
    • 大量試行が必要なエージェント実行（失敗→再試行）でもコストが膨らみにくく、実務ワークロードの主力にしやすい。
  • Opus 4.6
    • 長大なコンテキストや「一発で長い成果物を出したい」場面、大規模リポ全体の設計変更、セキュリティレビューなど「一回のミスが高コストな案件」で安定度がやや上。
    • パスしにくい難問・長期タスクで「失敗ループからの脱出力」が少し高いが、価格も高い。

つまり Claude Code 単体として見たとき、「Sonnet か Opus か」は“どの案件まで Claude に丸投げするか”の上限には影響しますが、ふだんのコーディング体験や「GPT‑5.3‑Codex medium とのキャラの違い」自体を変えてしまうほどの差ではありません。

3. 今回の比較結果への影響の度合い

今回のテーマは「Claude Code vs GPT‑5.3‑Codex (medium)」なので、軸は以下のようになるはずです。

  • ツール設計・UI（Claude Code の Git / セッション設計 vs Codex アプリの Automations / Skills）
  • エージェント性・ワークフロー構成力
  • ローカルファイル・リポジトリへのアクセス方法
  • モデルの性格（Claude 系の慎重さ vs GPT‑5.3‑Codex の汎用性と速度）

このうち「Claude 側で Sonnet 4.6 か Opus 4.6 か」は、次のような“精度の微調整”レベルの影響にとどまると思います。

  • ベンチマーク表に載せる「難しい PR・大規模リファクタ」の成功率が、Opus を使うと数ポイント良く見える。
  • 「一発でやってほしい大型作業」の成功率・安定度を少し盛れる。
  • コスト比較のグラフでは、Sonnet ベースと Opus ベースで大きく数字が変わる。

しかし、

  • 「Claude Code の強みが Git セッション設計やマルチリポ並列性にある」
  • 「GPT‑5.3‑Codex medium の強みが汎用ワークエージェントとしての統合性と高速さにある」

といった構造的な比較軸は、Sonnet/Opus どちらを前提にしてもブレません。

4. 記事としての書き分けのおすすめ

ブログ記事では、次のような扱いにするとバランスが良さそうです。

  • メインの比較は「Claude Code（≒ Sonnet 4.6 を想定） vs GPT‑5.3‑Codex medium」で書く。
  • モデル差はサイドバーか小見出しで補足：
    • 「Claude Code のモデルは Sonnet 4.6 と Opus 4.6 を切り替え可能だが、実務の 9割は Sonnet 4.6 で十分」
    • 「より大規模・高リスクな案件では Opus 4.6 に切り替えると成功率がわずかに上がるが、コストが増える」
  • 必要なら、「同じタスクを Sonnet 4.6 / Opus 4.6 / GPT‑5.3‑Codex medium で回した簡易テスト」を 1 ケースだけ載せて、差分を定性的にコメントする。

まとめると、「比較調査の方向性や結論の骨格はほぼ変わらないが、ベンチマークの細かな数字・コストの評価に数％〜数十％レベルの差を与える」というイメージで捉えておくと扱いやすいと思います。

アプリ比較

Claude Codeについては、今回は、Sonnet 4.6で比較するとしてください。

次に、提案されているように、「Git / セッション管理」「大規模コード対応」「エージェントワークフロー」「汎用タスク能力」「速度・effort 制御」での比較表を作成してください

Perplexityの回答

Claude Code は Sonnet 4.6 前提、GPT‑5.3‑Codex は medium 前提として、指定の5軸で比較すると次のような整理になります。

Claude Code (Sonnet 4.6) vs GPT‑5.3‑Codex (medium)

観点Claude Code（Sonnet 4.6 前提）GPT‑5.3‑Codex（medium 前提）
Git / セッション管理Desktop 版で「セッション＝Git worktree」として管理し、1つのリポジトリに対して複数の独立セッションを並列に動かせる設計。

各セッションは別ブランチ・別ワークツリーで隔離され、衝突を避けながら作業できる。		Codex アプリ側は「プロジェクト（フォルダ・リポジトリ）」を単位に、Automations と Skills でワークフローを組む発想で、Git worktree ベースのマルチセッションというより「1プロジェクト内での継続エージェント＋自動ジョブ」寄り。
大規模コード対応Sonnet 4.6 自体が最大 100万トークン級コンテキストを持ち、大規模モノレポや複数サービス横断のリファクタに対応できるよう設計されている。

Desktop ではセッションごとにワークツリーを分けることで、大規模コードでもタスク単位に分割しつつ扱える。		GPT‑5.3‑Codex は長期タスク向けにコンテキスト圧縮や長時間エージェント実行の改善が入っており、数百万トークン規模の作業も「失敗ループを減らしつつ」回せることを売りにしている。

ただし Git worktree のような「構造的な分割」はユーザー側の設計に依存する。
エージェントワークフローClaude Code は「セッション＝エージェント」の発想が強く、バグ修正・リファクタ・テスト・ドキュメント更新などの代表的フローがプリセットのコマンドやガイドとして用意されている。

Desktop では複数セッションを並列起動して、バグ修正・テスト・ドキュメント生成などを同時進行させるワークフローが前提になっている。		GPT‑5.3‑Codex はモデル側が「目標志向エージェント」として設計されており、Codex アプリでは Automations（定期・イベント駆動ジョブ）と Skills（外部ツール連携）を組み合わせて、コード以外も含む長時間タスクを自走させる方向性が強い。

コード編集に限らず、Web・ファイル・API を跨ぐワークエージェントとしての使い方を想定している。
汎用タスク能力Sonnet 4.6 はコーディング特化ではなく、一般的な知識労働（設計レビュー、仕様書作成、議事録整理など）も高水準にこなすが、Claude Code の UI は基本的に「コードベース前提」のワークフローに最適化されているため、非コードタスクは通常 Claude 本体（チャット UI）側で扱う想定が強い。GPT‑5.3‑Codex 自体が「コード＋汎用業務」の統合モデルとして位置づけられており、Codex アプリでもコード作業と同じフレームでタスク管理・ドキュメント生成・表計算処理などを扱える。

medium はその中の標準的な努力レベルとして、速度と汎用性のバランスを取ったモードになっている。
速度・effort 制御Sonnet 4.6 は Opus 4.6 より 20〜25% ほど高速かつ低コストとされ、Claude Code の日常運用モデルとして「速くて安いが、品質はほぼ Opus レベル」という位置づけ。

さらに Sonnet 4.6 では effort パラメータ（思考量の調整）が導入されており、長期タスクでは effort を高め、軽いタスクでは低くするなどのチューニングが可能。[youtube]​		GPT‑5.3‑Codex medium は、5.2 系より約 25% 高速化されたコーディング・エージェントモデルで、low / medium / high / max などの effort レベルを指定して推論の深さと速度を調整できる。

medium は「通常運用のデフォルト」として設計されており、深い探索をする high や max より軽量だが、low よりは安定したタスク遂行性を持つ。

この表をベースに、記事本文では「Claude Code＝Git/worktree ベースのマルチセッション IDE」「GPT‑5.3‑Codex (medium)＝Automations/Skills を軸にした汎用ワークエージェント」という描き方をすると、両者の性格の違いが伝わりやすいと思います。

2つのアプリの特徴が見えてきた。Claude Codeは、1つのリポジトリに対して複数の独立セッションを並列起動してコード関連のタスクを同時進行させることができる流のに対して、GPT‑5.3‑Codexは、「コード＋汎用業務」の統合モデルとしての特徴があるとのこと。1つのリポジトリで集中してコード生成を行う段階では、Claude Codeの方が有利なようである。

次に、「マルチエージェント（エージェントチーム）・サブエージェント」、「オートメーション」という観点で比較表を作成してください

Perplexityの回答

Claude Code（Sonnet 4.6 前提）と GPT‑5.3‑Codex（medium 前提）を、「マルチエージェント・サブエージェント」と「オートメーション」の観点で比較すると次のようになります。

マルチエージェント・サブエージェント／チーム比較

観点Claude Code（Sonnet 4.6）GPT‑5.3‑Codex（medium）
基本コンセプト「1セッション＋複数サブエージェント＋必要ならエージェントチーム」という構造で、IDE 内で完結したマルチエージェント実行を想定。モデル自体はマルチステップ・マルチエージェントワークフローに対応しており、Codex アプリや自作エージェントフレームワークで「メインエージェント＋ワーカー群」を構成することを前提にしている。
サブエージェントプロジェクト／ユーザーレベルでサブエージェントを定義でき、特定のドメインに特化したエージェント（テスト専用、パフォーマンス専用など）を複数持てる。

各サブエージェントは独立コンテキスト・専用プロンプト・利用ツール制約を持ち、必要に応じてメインエージェントから委譲される。[youtube]​		モデルとして「サブエージェント」というプリミティブは持たないが、外側のオーケストレーター（Codex アプリの Automations や外部エージェントフレームワーク）で複数インスタンスを立ち上げ、役割分担させる想定。

OpenAI のリファレンスでは、レビュー用・実装用・高速探索用など、エージェントごとにモデル（gpt‑5.3‑codex / ‑spark 等）を変えるパターンが推奨されている。
エージェントチーム／並列実行Subagents に加え、「agent teams」として複数エージェントが並列で分析・実装・検証を分担し、最後に統合するワークフローが想定されている。

最大 10 並列程度までの並列タスク処理や、大量ファイルに対する並列処理などがドキュメントやコミュニティで紹介されている。		Codex 側は「マルチエージェント設計」はガイドラインとして提供されるが、具体的な UI 機能というより設計パターンとして提示されている。

メインエージェントがプランニングし、複数のワーカー（別インスタンスの GPT‑5.3‑Codex / ‑spark など）にサブタスクを投げ、結果を統合する構成が推奨される。
モデルの役割分担Subagents ごとにモデルを変えられ、軽量モデル（Haiku）を使ったスキャン系サブエージェントと、Sonnet/Opus を使うメインエージェントを組み合わせるなど、「同じ Claude ファミリー内での分業」を前提にした設計になっている。「gpt‑5.3‑codex を思考・修正担当」「gpt‑5.3‑codex‑spark を高速スキャン担当」といったモデル分割が公式に推奨されており、medium レベルのエージェントを中核に据えつつ、軽量モデルに周辺タスクを任せる構成が想定されている。

エージェントに関しては、Claude Codeが、メインエージェントのほかに、柔軟に複数の頭脳（エージェントまたはサブエージェント）を設けることができるように構成されているのに対し、GPT‑5.3‑Codexが、1つの頭脳に複数の手足を持たせたように構成されているようである。また、GPT‑5.3‑Codexは、外側のオーケストレーター（Codex アプリの Automations や外部エージェントフレームワーク）との役割分担を想定しているとのこと。

どちらのアプリでも、高性能モデルと軽量モデルを混在させて使うことが想定されているようである。

オートメーション比較

観点Claude Code（Sonnet 4.6）GPT‑5.3‑Codex（medium）
オートメーション機能の中心現状の公式設計では「インタラクティブな開発アシスタント＋サブエージェント」が中心で、Cron 的なスケジューリングや常駐オートメーションはプロダクトコアではなく、GitHub Actions や自作スクリプトと組み合わせて実現するケースが多い。

コミュニティでは Claude Code 用のスケジューラや GitHub Actions ワークフローによる夜間バッチ実行が共有されている。		Codex アプリ側は Automations 機能を備え、「特定のプロジェクトに対して定期実行・イベントトリガー実行するジョブ」を GUI／設定で定義できる設計が採用されているとされる。

GPT‑5.3‑Codex medium を使った長時間タスク（コードレビューやリファクタ、レポート生成など）をスケジュール実行することを想定している。
代表的な使い方インタラクティブ作業が基本で、「人間が指示→Claude Code が大きめのタスクを自律実行→必要に応じてサブエージェントへ委譲」という形が中心。

定期実行や夜間バッチは、外部 CI／スケジューラから Claude Code API や GitHub Actions 経由で呼び出す形で補完されることが多い。		Codex アプリ／プラットフォーム内で「このプロジェクトに対して毎晩テスト・Lint・依存関係チェック・レポート生成を実行する」といった Automations を組み、medium レベルのエージェントがツール呼び出しを含む一連の流れを自走する、というユースケースが前提になっている。
オートパイロット度合いIDE 寄りのツールとして、「人間がハンドルを握っていて、必要に応じてサブエージェントを増やす」形の設計で、完全自動運転よりも“強力なペアプロ＋チーム”に近い。GPT‑5.3‑Codex medium は「目標を渡すと、ツールを使いながらマルチステップでゴールまで持っていく」ことを前提にしたエージェントで、Automations と組み合わせることでかなり高いレベルの自動運転（オートパイロット）運用を想定している。
  • Claude Code：IDE 的な操作感を維持したまま、サブエージェント／エージェントチームで「チーム開発」を AI に展開する方向
  • GPT‑5.3‑Codex medium：マルチエージェント構成や Automations と組み合わせて「プロジェクト全体の自動運転」に寄せていく方向

Opus 4.6になると、エージェント構成も考えてくれるのですか。また、Sonnet 4.6の場合はどうですか

Perplexityの回答

Opus 4.6 も Sonnet 4.6 も「エージェント構成（どんなサブエージェントをどう組ませるか）」をかなり自分で考えられますが、深さと安定性は Opus の方が一段上, という整理になります。

Opus 4.6 の場合

  • Anthropic は Opus 4.6 を「最もエージェント向きのモデル」「複数ツールやサブエージェントを跨いだタスクのオーケストレーションに最適」と位置づけています。[youtube]​
  • Claude Code との組み合わせでは、Opus 4.6 は次のようなことをかなり自律的にやれます。[youtube]​
    • 大きいタスクをサブタスクに分解し、「設計担当」「実装担当」「テスト担当」などのサブエージェント（Agent Teams）を自分で構成する。
    • 複数サブエージェントを並列に動かしつつ、依存関係を管理し、結果を統合する。
    • 必要だと判断したときに追加のサブエージェントを生やしたり、別のツールを呼ぶような“一段深い”再計画をする。
  • 実際のレポートでも「マルチエージェント PR レビュー」「10数体のエージェントで 10 万行級コンパイラを構築するデモ」など、“構成＋並列実行”が Opus で映えるケースが紹介されています。

要するに、Opus 4.6 は「エージェントチームの設計者兼マネージャー」をやらせると最も力を発揮する、という位置づけです。[youtube]​

Sonnet 4.6 の場合

  • Sonnet 4.6 も「長時間エージェントのバックボーンとして推奨」されており、マルチステップのエージェントワークフローを十分に回せるレベルにあります。[youtube]​
  • 公式や検証記事では、次のような評価が多いです。[youtube]​
    • マルチステップの計画・ツール選択・エラーリカバリはかなり安定しており、「日常的なエージェント運用のデフォルト」に向いている。
    • Agent Teams 的な構成やサブエージェント活用もできるが、「超複雑な案件」や「エージェントがたくさん並ぶタスク」では Opus の方が一発成功率が高い。
    • ベンチマーク・実務検証では「日常のエージェントオーケストレーションは Sonnet 4.6 をデフォルトにし、失敗が続く／制約が厳しいタスクだけ Opus にエスカレーション」という運用が推奨されている。

つまり Sonnet 4.6 も「エージェント構成を考える」こと自体は可能ですが、

  • 多数のサブエージェントを自律的に増減させつつ、長時間走らせるような“ハードなエージェント編成”
  • セキュリティレビューや巨大コードベースのような「一発のミスが高コストな仕事」

では、Opus 4.6 に切り替えた方が安心、という位置づけです。

実運用のおすすめイメージ

  • Claude Code での標準構成
    • Sonnet 4.6 をメインエージェントにして、サブエージェント（テスト・ドキュメント等）の構成も基本は Sonnet に任せる。
    • 「どうもタスク分割が破綻する」「サブエージェントが増えすぎて迷走する」ような重い案件だけ、Opus 4.6 に切り替えて“エージェント構成の設計と初期実行”をやらせる。

このように「日常は Sonnet 4.6、難度が高いエージェント構成・長時間タスクは Opus 4.6」と梯子を組むのが、今のベストプラクティスにかなり近い使い分けになっています。[youtube]​

次に、コネクタ、スキル、MCPの観点で比較してください

Perplexityの回答

Claude Code（Sonnet 4.6）と GPT‑5.3‑Codex（medium）を、「コネクタ」「スキル／ツール」「MCP」の3観点で比較すると次のようになります。

コネクタ／外部サービス連携

観点Claude Code（Sonnet 4.6）GPT‑5.3‑Codex（medium）
コネクタの基本思想Claude 全体の「Integrations／Connectors」を継承しており、GitHub・Notion・Jira などの外部SaaSへのアクセスを、MCPサーバーや専用コネクタ経由で扱う設計。Codex 側は「Connect via MCP」の思想が明確で、MCP サーバーを経由して GitHub・Figma・ブラウザ等の外部ツールにつなぐアーキテクチャが公式ドキュメントで推奨されている。
データソース系コネクタClaude の Connectors を通じて、ドキュメントリポジトリやナレッジベースを直接読ませることができ、Claude Code のコンテキストとして利用可能。

Integrations で追加したコネクタは Desktop／Claude Code からも共有される。		Codex／ChatGPT 側は、MCP 経由でドキュメントや API ベースのデータソースにアクセスさせる設計で、「特定SaaS専用コネクタ」というより「そのSaaS用 MCP サーバー」を用意する形が主流になっている。
ローカルツール・開発ツール連携Claude Code 向けの MCP サーバー群（GitHub, Sentry, Figma など）がすでに多数公開されており、開発系ツールとの連携は MCP を通じて IDE 内から完結するようになっている。Codex も MCP 対応 CLI／IDE 拡張から GitHub などに接続できるが、「Codex アプリ標準のコネクタ一覧」というより、開発者が MCP サーバーを選んで組み合わせる前提が強い。

スキル／ツール呼び出し

観点Claude Code（Sonnet 4.6）GPT‑5.3‑Codex（medium）
スキルの位置づけClaude Code は「MCP ツール＝スキル」として扱い、MCP サーバーが提供するコマンドが、そのまま /mcp__server__tool 形式のコマンドやツールとして UI に現れる。

サブエージェント側も必要な MCP ツールだけを使うように制約可能。		GPT‑5.3‑Codex では、Codex アプリ側の「Skills」や外部エージェントフレームワークにおける「tool 定義」が MCP を通してモデルに露出する形で、モデルからは「ツール呼び出し」として扱われる。

medium はこのツール呼び出しを前提にプランニングするエージェントとして調整されている。
スキルの管理・配布Claude Code は「プラグインが MCP サーバーを同梱」でき、プラグインをオンにするだけで、その MCP ツール群（＝スキル）が使えるようになる。

組織向けには managed-mcp.json によるツール制御もサポート。		Codex 側は「スキルセットを含む MCP サーバー」を用意して、CLI／アプリ設定から登録するスタイルが中心。

プロジェクトごとに異なるスキルセットを持たせたり、モデルごとに使用可能ツールを切り替えるといった設計が紹介されている。
相互利用・クロス利用Claude Code から Codex CLI を MCP 経由で呼び出す事例があり、「Claude Code を実装担当、Codex を深い分析担当」として二段構えにするようなスキル構成も実務で使われ始めている。Codex 側も、Claude Code を MCP サーバーとして接続し「Claude による実装／リファクタを Codex 側エージェントからトリガーする」といった双方向構成が MCP の設計上可能で、実験例がコミュニティに出ている。

MCP（Model Context Protocol）

観点Claude Code（Sonnet 4.6）GPT‑5.3‑Codex（medium）
MCP サポート状況Claude Code は MCP を第一級でサポートし、ローカル STDIO MCP とリモート MCP の両方に対応。

Claude Desktop や Web（claude.ai）で設定した MCP サーバーをインポートして、そのまま Claude Code から利用できる。		Codex は MCP のリファレンス実装側に位置づけられており、CLI・IDE 拡張の両方で MCP サーバー接続を正式サポート。

STDIO／HTTP／OAuth 付きリモート MCP など、仕様にある機能をフルに利用可能。
MCP の管理・ポリシーClaude Code には managed-mcp.json による「組織レベルでの MCP サーバー制御」（全社統一・許可／拒否リスト・完全禁止など）があり、Enterprise 向けに MCP 利用範囲を厳密にコントロールできる。[code.claude]​Codex 側は、MCP 自体の仕様と CLI 設定で管理する形が基本で、現時点の情報では「Codex アプリ単体のポリシーファイル」というより、OpenAI アカウントやプロジェクト単位で MCP 設定を管理するスタイルが中心とされる。
MCP サーバーのホスティングClaude Code はローカル MCP サーバーだけでなく、リモート MCP（HTTP ベース）への接続をサポートし、Docker MCP Gateway などと組み合わせて、複数 MCP サーバーを集約するゲートウェイ構成を推奨している。Codex もローカル STDIO MCP とリモート HTTP MCP をサポートし、OAuth 認証付き MCP に対して codex mcp login でログインするフローを用意している。

クラウド上の MCP サーバー（ドキュメント／ツール集約）に接続して開発するワークフローが例示されている。[developers.openai]​
MCP クライアントとしての役割Claude Code 自身が MCP サーバーとして動作するモードもあり、他アプリから「Claude Code によるコード操作」を MCP 経由で呼び出すことができる。

これにより、他のエージェントから Claude Code を“リモート IDE ワーカー”として使う構成が取れる。		GPT‑5.3‑Codex は MCP のクライアント側として設計されており、他の MCP 対応アプリ（例えば Claude Code）に対しても、MCP 経由でツールとして接続できる。

Codex エージェントが「外部 MCP ツール」として Claude Code を呼ぶ二段構えが設計上可能。
  • Claude Code：MCP を中核にした「IDE + コネクタ／ツール集約ハブ」
  • GPT‑5.3‑Codex (medium)：MCP を通じて外部ツール群にアクセスする「汎用エージェントの頭脳」

コネクタで、一方にはあるが、他方にはないコネクタを表にまとめてください。
表にはそのコネクタの簡単な説明をつけてください

Perplexityの回答

Claude 側の「公式コネクタ／Connectors Directory」はかなり厚く、Codex 側は「MCP サーバーとしては同等に扱えるが、同じ名前・公式コネクタとしてはまだ用意されていないもの」が多いです。
代表的な「一方にはあるが他方にはない（または公式としては未提供）」コネクタを、用途ごとに整理します。

一方にはあるが、他方にはない主なコネクタ

提供側コネクタ名簡単な説明
Claude のみNotionプロジェクト管理・ドキュメント用の Notion ワークスペースに接続し、ページやデータベースを読み書きできる公式コネクタ。要件定義や議事録からタスク整理・レポート生成までを Claude 側から直接操作できる。
Claude のみCanvaデザインツール Canva と接続し、既存デザインの検索・コメント付け、テキストからのデザイン生成指示などを行えるコネクタ。マーケ素材やスライドの下書きを会話から直接作らせる用途が想定されている。[datastudios]​
Claude のみStripe決済・サブスクリプションの管理サービス Stripe と接続し、顧客・支払い・サブスク情報を参照したり、簡単なレポートを生成したりできるコネクタ。売上集計や顧客分析をチャットベースで行うユースケース向け。[datastudios]​
Claude のみFigma（Desktop コネクタ）デザインツール Figma のローカル／クラウドプロジェクトに接続し、コンポーネント構造の把握やコメント付け、コード化の補助などを行うデスクトップ向けコネクタ。UI デザインと実装の橋渡しに特化している。
Claude のみSocketOSS 依存関係やパッケージのセキュリティ／品質チェックを行う Socket サービスと接続し、リポジトリ内の依存ライブラリのリスクをスキャン・レポートできるコネクタ。セキュリティレビューに Claude を使うケース向け。[datastudios]​
Claude のみPrismaPrisma スキーマやデータベースと連携し、スキーマ設計・マイグレーション提案・クエリ生成などを支援するコネクタ。DB 設計とアプリコードの間を Claude が橋渡しする用途を想定。[datastudios]​
Claude のみExploriumB2B データ基盤 Explorium と接続し、ターゲット企業データや市場データを引き出して分析・スコアリングするコネクタ。営業リスト作成やスコアリングを Claude 経由で自動化するためのもの。[explorium]​
Claude のみHubSpotCRM の HubSpot と接続し、コンタクト・会社・ディールなどの CRM データを検索・要約し、フォローアップメールの下書き等を生成するコネクタ。[explorium]​
Claude のみZapierZapier 経由で数千のアプリと連携し、「Claude から Zap をトリガして外部ワークフローを実行する」ためのオートメーション系コネクタ。チャット指示をトリガーに、メール送信やチケット作成などを連鎖させられる。[explorium]​
Claude のみAsanaタスク管理ツール Asana と接続し、タスク・プロジェクト・ゴールの検索・作成・更新を行えるコネクタ。スプリント計画やステータスレポート生成を Claude に任せる用途向け。[note]​
Claude のみLinearLinear のチケット／プロジェクトを読み取り、バグ・タスク・ロードマップの整理やレポート生成を行うコネクタ。開発チームのイシュー駆動開発を Claude に“読ませる”形で支援する。
Claude のみControl Your Mac（Desktop）Mac のシステム操作やアプリ制御を行うデスクトップコネクタ群の一つで、ファイル操作やアプリ起動などを Claude からトリガーできる（セキュリティ設定に依存）。[explorium]​
Codex 側のみ（MCP レシピ多）専用 Codex CLI / Codex-as-MCPCodex CLI 自体を MCP サーバー化して、spawn_agent 等のツールで「Codex サブエージェント」を生成する MCP（codex-as-mcp など）。Claude 側からは MCP 経由で利用できるが、Claude Connectors カタログには登場しない“Codex 専用”に近いツール群。

Claude のみ：Claude の Connectors Directory に公式掲載されているが、Codex 側には同名・同等の「公式コネクタ」はまだないもの（MCP サーバーを自作すれば Codex でも機能的には近いことは可能）。

Codex 側のみ：Codex 側でよく使われるが、Claude の Connectors カタログには載っておらず、主に MCP 経由でのみ登場する Codex 寄りツールです。

まとめ

「Claude 側はビジネスSaaS系（Notion / Asana / HubSpot / Stripe / Zapier など）の“ワンクリック公式コネクタ”が厚い」

「Codex 側は MCP レシピが中心で、“Codex 自身を MCP ツール化した専用コネクタ”のような開発者寄り統合が多い」

MCPで、一方にはあるが、他方にはないMCPを表にまとめてください。
表にはそのMCPの簡単な説明をつけてください

Perplexityの回答

Claude Code 向けに事実上「標準」として語られている MCP と、GPT‑5.3‑Codex 側の記事で主に推されている MCP を見ると、「片側の記事では主役扱いだが、もう一方ではあまり言及がない／存在感が薄い」ものがいくつかあります。
代表的な例を、用途と一緒にまとめます（実装上はどちらからも使えますが、「どちらのエコシステムで語られているか」という観点で整理）。[youtube]​

Claude Code 側で主役扱いされている MCP（Codex 記事ではあまり出てこないもの）

MCP名簡単な説明
Apidog MCPApidog（API ドキュメント／テスト管理サービス）と接続し、OpenAPI/Swagger 仕様からクライアントコード生成・モックサーバー作成・API テストなどを Claude Code から操作できる MCP。
Cloudflare MCP 群Cloudflare Workers／R2／D1 など、Cloudflare スタック一式を操作する MCP 群。DNS 設定、CDN、エッジワーカーのデプロイやログ確認まで Claude から扱えるため、エッジアプリ開発向けに強く推されている。[mcpcat]​
GCP MCPGoogle Cloud Platform の各種サービス（Compute Engine, Cloud Storage, BigQuery など）を操作するコミュニティ製 MCP。Claude から GCP 資源の確認・クエリ・ジョブ実行を行える。[mcpcat]​
Atlassian MCPJira・Confluence など Atlassian Cloud と接続し、課題・ページの検索・更新・作成、ドキュメント要約などを行うリモート MCP。大規模チーム向けの「AI プロジェクトアシスタント」として紹介されている。[mcpcat]​
Apify MCPApify のスクレイピング／クロールプラットフォームと連携し、Web クローラの起動・結果取得・データ処理を Claude Code から制御する MCP。競合調査やデータ収集タスク向けに推奨されている。[youtube]​
Supabase MCPSupabase（Postgres ベース BaaS）の DB・Auth・Storage などを Claude から操作する MCP。DB スキーマ把握、クエリ生成、データ編集などを対話的に行える。[youtube]​[apidog]​
Vercel MCPVercel のプロジェクト／デプロイ／ログなどを操作し、フロントエンドのデプロイや環境変数管理を Claude Code から行える MCP。Next.js 開発との相性が強調されている。[youtube]​

GPT‑5.3‑Codex 側の記事で主役扱いされている MCP
（Claude Code 専用リストにはあまり出てこないもの）

MCP名簡単な説明
Firebase MCPFirebase プロジェクトと連携し、Auth ユーザー管理、Firestore クエリ、Remote Config、FCM 通知送信などを GPT‑5 系から操作できる MCP。モバイル／フロントエンド寄りアプリの自動運用・デバッグ用として紹介されている。[codingbeautydev]​
DevDb MCPローカルやリモートのデータベース（Postgres / MySQL / SQLite など）に接続し、スキーマ解析や SQL 生成・実行を支援する MCP。GPT‑5 系から DB を「探索・修正対象」として扱うためのツールとして推されている。[codingbeautydev]​
Ref MCP技術ドキュメントやリファレンスサイトを統合的に検索・参照できる MCP。GPT‑5 系に対して「公式リファレンスに基づいた回答」をさせる用途でよく取り上げられている。[youtube]​
Sequential Thinking MCPモデルに「段階的思考（ステップごとに検証しながら進める）」を強制する MCP サーバー。Codex から長い推論タスクを安定させるためのメタツールとして紹介されている。[youtube]​
Firebase / Sentry 連携 MCP 群Sentry MCP など、エラー監視・ログ分析系 MCP が GPT‑5 系の記事で「自動デバッグ」「エラーからの根本原因推定・修正提案」の文脈で取り上げられている。Claude Code 向けのベスト 10 ではそこまで前面には出ていない。

ポイントとしては：

  • Claude Code 側の「おすすめ MCP」リストは、クラウド／SaaS／エッジ基盤（AWS, Cloudflare, GCP, Atlassian, Notion など）＋ API 設計ツール（Apidog） が厚い。
  • GPT‑5.3‑Codex 側の「GPT‑5 向け MCP」記事は、Firebase や DevDb、Ref、Sequential Thinking など、“モデルの能力拡張”やモバイル／DB 連携寄りの MCP を前面に押し出している。[codingbeautydev]​

どちらも MCP 仕様上は互換なので、実運用では「Claude 用おすすめ MCP を Codex から」「Codex 用 MCP を Claude Code から」使うことは可能ですが、「どちらのエコシステムで標準的に語られているか」という意味では上記のような差分があるということ。[youtube]​

スキルで一方にしかないものを表にまとめてください

Perplexityの回答

Claude / Codex とも「スキル」は基本フォーマットさえ合えば共通利用できますが、エコシステム内で“代表例”として扱われているものにはかなり色が出ています。

ここでは「実装上は両方で動かし得るが、現状のディレクトリやガイドで主に片側だけで推されている代表スキル」を挙げます。

Claude 側で主役扱いされているスキル（Codex 側ガイドにはあまり出てこないもの）

スキル名簡単な説明
using-git-worktreesGit worktree を使って安全にブランチを分離・管理するためのワークフローを定義したスキル。機能ブランチごとに独立ワークツリーを作成し、Claude による並列開発を前提にした運用を教える。[github]​
subagent-driven-development複数の Claude サブエージェントを使って、設計・実装・テスト・リファクタなどを役割分担させる開発プロセスを定義したスキル。Claude Code のマルチエージェント設計と密接に結びついている。[github]​
finishing-a-development-branch開発ブランチをテスト・コードレビュー・ドキュメント更新まで含めて「ちゃんと終わらせる」ための一連の手順をまとめたスキル。PR 作成からマージ条件のチェックまでをワークフロー化している。[github]​
test-driven-developmentTDD を前提に、テストを書く→失敗させる→実装→リファクタまでのループを Claude に踏ませるためのスキル。TDD の各ステップをプロンプトレベルで細かく定義している。[github]​
algorithmic-art / canvas-design などデザイン系スキルp5.js を使ったジェネレーティブアート生成や、レイアウトベースの PNG/PDF を生成するためのスキル群。Claude に「デザイン指向のコード＋アセット生成」をさせるためのテンプレートとして紹介されている。[github]​
Meeting Insights Analyzer会議ログから発言傾向・影響度・合意ポイントなどを抽出し、チームダイナミクス分析を行うスキル。コラボレーション／マネジメント寄りのユースケースに特化している。[github]​
receiving-code-review受け取ったコードレビューコメントを整理し、優先度付け・作業計画・実装までを自動で回すためのスキル。レビュー対応を Claude に「任せる」ための手順が組み込まれている。[github]​
commandsプロジェクト固有のよく使うコマンド群（ビルド、テスト、デプロイなど）をまとめて管理し、Claude に「いつどのコマンドを使うべきか」を教えるスキル。プロジェクト単位の運用ルールを Skill として共有する用途を想定。

Codex 側で主役扱いされているスキル（Claude 側ディレクトリではあまり前面に出ていないもの）

スキル名簡単な説明
repo-maintenance / monorepo-maintainer 系大規模モノレポ向けに、依存アップデート・Lint/Format 修正・一括リネームなどの「リポジトリ衛生管理」を自動化する Codex 用スキル群。Codex の Automations と組み合わせて、定期的にリポ全体をメンテする用途が推奨されている。[developers.openai]​
ci-pipeline-operatorCI 設定（GitHub Actions / GitLab CI など）の生成・修正・トラブルシュートを Codex に任せるためのスキル。失敗ログから原因特定→YAML 修正→再実行までのフローが定義されている。[developers.openai]​
infra-as-code-navigatorTerraform／Pulumi 等の IaC リポジトリを解析し、インフラ構成の可視化・リスク検出・変更計画の提案を行う Codex 用スキル。インフラ寄りユースケースに焦点を当てたテンプレートとして紹介されている。[developers.openai]​
observability-triageLogs / metrics / traces をまとめて読み、SLO 逸脱やボトルネックを推定するためのスキル。Codex エージェントが APM／ロギング基盤から取得した情報を前提に、「どこを直すべきか」を提案するワークフローを含む。[developers.openai]​
data-pipeline-debuggerETL / ELT パイプライン（Airflow, dbt など）の DAG・ログを解析し、失敗タスクの原因特定と修正案生成を行うスキル。データエンジニアリング向けに Codex から呼び出す前提で設計されている。[developers.openai]​
office-work-packプレゼン・スプレッドシート・レポートなど、オフィス文書生成を一括で行う Codex 用スキルパック。GPT‑5.3‑Codex の GDPval 系評価用に使われたような「知識労働タスク」を再現するサンプルとして紹介されている。
  • Claude 側は、開発プロセス（TDD・サブエージェント開発・ブランチ運用）やチームコラボ（会議・レビュー）を“ワークスタイルごとスキル化する”方向にスキルが厚いのが特徴です。
  • Codex 側は、CI/CD・IaC・監視・データパイプラインといった「運用・SRE・データエンジニアリング寄り」のスキルが代表例として挙がることが多く、GPT‑5.3‑Codex を「開発〜運用までの自動化エージェント」として使う前提が強い構成になっています。

「どちらもフォーマットはほぼ同じだが、標準で配られている／コミュニティでよく使われるスキルの“職種の色”が違う」

Macのローカルファイル操作スキルの比較をしたいのですが、以前の記事では、各種ファイル（PDF,Word,Excel,csv,画像,動画,圧縮ファイル,コードファイル）について詳細に比較したのですが、今回はそれほど詳細でなくてもいいので、それぞれのアプリの特徴がよくわかる比較表を作成してください

Perplexityの回答

Claude Code（Sonnet 4.6）と GPT‑5.3‑Codex（medium）で、「Mac のローカルフォルダをワークスペースにして各種ファイルをどう扱うか」がざっくり分かるレベルの比較表です。

Macローカルファイル全体の扱い方

観点Claude Code（Sonnet 4.6）GPT‑5.3‑Codex（medium）
基本スタイル「プロジェクトフォルダ」をホームにして、その中のファイルを読み書き・編集するエージェントIDE。ターミナル／Desktop から同じエンジンで動く。Codex CLI / Codex アプリで「作業ディレクトリ」を指定し、その中のファイルを開く・編集する開発者向け CLI/GUI ツール。人間の開発者がいるのと近い感覚でファイル操作を任せる設計。
アクセス範囲基本は指定フォルダ配下のみ。MCP の filesystem サーバーや Desktop コマンダー MCP を組み合わせると、指定したパス配下の読み書き・移動・削除なども可能。[youtube]​Codex のワーキングディレクトリ配下が対象。スキル／MCP を使うことで、追加のパスや外部ストレージも扱えるが、「1プロジェクト＝1パス」が基本。

代表的なファイルタイプごとの特徴（ざっくり）

ファイル種別Claude Code（Sonnet 4.6）GPT‑5.3‑Codex（medium）
PDF・Word仕様書・要件定義・設計書などを読み、要約・仕様抽出・タスクリスト化に強い。コードとの往復（仕様→実装→ドキュメント更新）をサブエージェント込みで回しやすい。仕様や要件を読み取って「実装・テストコード・ドキュメント生成」まで一直線に持っていく流れが得意。Automations と合わせて「ドキュメントチェックの定期ジョブ」に組み込みやすい。
Excel・CSVCSV/XLSX などの表データを読み、簡易分析・テーブル整形・コード生成（DB スキーマ・テストデータ等）を IDE 内で完結しやすい。開発プロジェクト内の metrics や設定表を扱うイメージ。medium モデルの汎用タスク力を活かし、集計・可視化コード（Python/TypeScript 等）を一緒に書かせるのが得意。Codex 側のデータパイプライン／CI スキルと組み合わせて「データチェック＋修正コード」を自動化しやすい。
画像デザインモック・スクリーンショット・図版をプロジェクトの一部として読み、UI レビュー・実装への落とし込み・テストケース生成に使いやすい（特に Figma やデザイン系 MCP との組み合わせ）。画像から仕様抽出、テスト用データ生成、ドキュメントへの貼り込みコード生成など、開発フローの一部として扱うのが中心。純粋なクリエイティブ生成よりも「開発補助」寄りの使い方が多い。
動画・音声単体ではなく、外部トランスクリプトツールや MCP（STT サーバーなど）経由で文字起こしされたテキストを前提に扱う想定が強い。起こしたテキストから仕様書・マニュアル化する用途に向く。[youtube]​Whisper 等の MCP／ツールと組み合わせて「録画→文字起こし→要約→コード／ドキュメント反映」まで一連のパイプラインを組む使われ方が多い。Automations で定期処理にしやすい。
圧縮ファイル（zip 等）MCP filesystem や専用 MCP を使って解凍→中身のコード・ドキュメントを読む、という二段構え。1プロジェクトに展開してから Claude Code のワークツリーに取り込む運用が前提になりやすい。[youtube]​Codex も zip をそのまま読むというより、スキル／MCP で解凍→リポジトリとして扱う流れ。CI／パイプライン系スキルと合わせて「配布物を検証するジョブ」に組み込むケースが多い。
コードファイル全般Git / worktree / サブエージェントと一体になった「コードエージェントIDE」として強みがあり、大規模コードベースの読み込み・編集・リファクタ・テスト生成までを一気通貫で扱うのが得意。GPT‑5.3‑Codex medium 自体がコード特化モデルで、CLI／Automations と組み合わせて「コード変更＋テスト＋CI 連携」までの自動化に優れる。ローカルコードを軸に「運用・監視・データパイプライン」まで広く触れる設計。

ざっくり言うと：

  • Claude Code：ローカルフォルダを「開発プロジェクト」として扱い、仕様書〜コード〜簡易データまでを IDE 的に一体運用するのが得意。
  • GPT‑5.3‑Codex (medium)：ローカルフォルダを起点にしつつ、Automations や運用系スキルと組み合わせて 「コード＋周辺業務（CI/運用/データ）」を広く自動化する色が強い、というイメージになります。

ローカルフォルダでのコード開発をClaude Codeで行い、その運用をGPT-5.3-Codexで行うというのはどうですか

Perplexityの回答

かなり「アリ」で、むしろ役割分担として理にかなっています。
イメージとしては Claude Code＝ローカル開発担当, GPT‑5.3‑Codex＝運用・自動化担当 という二人体制です。

この組み合わせがハマる理由

  • Claude Code は、Git / worktree / サブエージェント前提で「ローカルコードベースを安全にいじる」ことに最適化されているので、PR 単位の開発・リファクタ・テスト生成までを任せやすい。
  • GPT‑5.3‑Codex medium は、Automations や運用系スキルと組み合わせて「CI/CD・デプロイ・監視・インシデントレスポンス」など長期タスクを回すのに向いている。
  • 実際、Claude で計画・実装し、その計画や結果を Codex に渡してチェック／運用側へつなぐ、という「二段ロケット」的な使い方をしている事例も報告されています。[reddit]​

おすすめの役割分担イメージ

  • 開発（ローカルフォルダ内）
    • Claude Code で：設計レビュー、実装・リファクタ、テストコード生成、PR 作成まで。
  • 運用（リモート環境＋CI/CD）
    • GPT‑5.3‑Codex で：
      • CI 設定の生成・修正、
      • デプロイスクリプトや IaC の更新、
      • ログ／メトリクスからの障害解析、
      • 定期ジョブ（Automations）でのヘルスチェック・レポート生成。

実務上のポイント

  • インターフェースは「Git と計画ファイル」に寄せる
    • Claude Code に、PR / 変更計画（plan.json など）を作らせる。
    • その PR や計画を Codex 側のジョブが読み取り、「デプロイ／後方互換性チェック／パフォーマンステスト」など運用側タスクに落とし込む。
  • 責務を明確に分ける
    • Claude Code：ローカルリポ内のコードとテストに集中。
    • Codex：クラウド環境・CI・監視・データ基盤など周辺システムとの統合と自動運転に集中。

この構成でワークフローを設計しておくと、「開発担当：Claude Code」「SRE/DevOps担当：GPT‑5.3‑Codex」として描けるのでイメージが伝わりやすい。

このワークフローの具体的なセットアップ手順は

Perplexityの回答

ざっくり 3 レイヤー（Git・Claude Code・Codex）で組むときれいに収まります。

1. Git / リポジトリ側の準備

  • GitHub / GitLab などに本番用リポジトリを用意。
  • ブランチ運用ルールを決めておく（例：main は本番、develop は統合、開発は feature/*）。
  • CI/CD（GitHub Actions など）で最低限のパイプラインを作成（lint・unit test だけで OK）。

これが「Claude Code も Codex も共通で見る土台」になります。

2. Claude Code 側セットアップ（ローカル開発担当）

  1. Claude Code インストール＆ログイン
    • Claude Desktop から Claude Code を有効化、Sonnet 4.6 をデフォルトモデルに設定。
  2. ローカルプロジェクトを開く
    • Mac 上で対象リポジトリを clone。
    • Claude Code でそのフォルダを「プロジェクト」として開く（Desktop でも CLI でも可）。
  3. Git / worktree の運用を Skills かガイドで固める
    • using-git-worktrees などの Skill を使うか、自前の「ブランチ運用 Skill」を作っておく。
    • 例：/new-feature-branch コマンドで feature/xxx ブランチ＋ worktree を切らせる。
  4. サブエージェントを設定
    • tests-agent（テスト専門）、docs-agent（ドキュメント専門）など、よく使う役割をサブエージェントとして定義。
    • メインエージェント（Sonnet 4.6）が「実装→tests-agent にテスト生成を丸投げ→docs-agent に変更履歴を書かせる」流れを取れるようにする。
  5. ローカルファイル操作の範囲決め
    • Claude Code から触らせるフォルダを「リポジトリ配下だけ」に絞る。
    • もし他フォルダも触らせたいなら、filesystem 系 MCP を導入し、対象パスを明示的に設定する。

3. Codex 側セットアップ（運用・自動化担当）

  1. GPT‑5.3‑Codex 環境の用意
    • Codex CLI / Codex アプリをインストールし、gpt-5.3-codex（medium）を標準モデルに設定。
  2. プロジェクトとのひも付け
    • 運用側では「Git リポジトリ」か「デプロイ済み環境」を起点にする。
    • Codex 用のプロジェクト設定に、対象リポジトリ URL・CI システム・デプロイ先（例：Vercel / Cloudflare / Kubernetes）などを登録。
  3. MCP / Skills で運用系ツールをつなぐ
    • 例：
      • CI 管理用 MCP（GitHub Actions / GitLab）、
      • IaC 用 MCP（Terraform/Pulumi）、
      • 監視用 MCP（Sentry / Datadog など）、
      • データベース MCP（DevDb 等）。
    • Codex の「運用用スキル」（repo-maintenance, ci-pipeline-operator, observability-triage 等）を有効化。[developers.openai]​
  4. Automations（定期ジョブ）の設定
    • 例：
      • 毎晩：gpt-5.3-codex medium で最新 main をチェックし、CI 結果とログを要約→レポート生成。
      • リリース前：タグ push をトリガーに、変更差分のリスク分析・デプロイプラン生成・ロールバック手順作成。

4. 両者をつなぐ運用フロー（実際の回し方）

4-1. 開発サイクル（Claude Code）
  1. 課題／要件を Claude Code に渡して「開発計画」を作らせる。
  2. feature/xxx ブランチを作成し、Claude Code に実装＋テスト＋簡易ドキュメントまで任せる。
  3. PR を作成させ、PR 本文に「変更概要・リスク・テスト内容」を自動記述させる。
4-2. 運用・検証サイクル（Codex）
  1. Codex のジョブが PR / develop / main を監視。
  2. 新しい PR を検知したら：
    • 変更差分のリスク分析（互換性・パフォーマンス・セキュリティ）、
    • 必要なら IaC / CI 設定の更新案を生成、
    • ステージング環境へのデプロイ・簡易ロードテスト・ログチェック。
  3. マージ後は Automations で：
    • 本番環境のヘルスチェック、
    • ログ・エラー監視結果の要約、
    • 次に直すべき部分のチケット草案作成。[ai-rockstars]​

5. 設計上のコツ

  • 「何を Claude Code に任せて、何を Codex に任せるか」を README や Contributing ガイドに書いておく。
  • インターフェースは Git（ブランチと PR）＋テキストファイル（plan.md / changelog.md など） に寄せると、ツールをまたいでも安定します。
  • 最初は小さな範囲（例：特定サービスだけ、運用チェックだけ）から Codex を入れて、徐々に Automations の範囲を広げると安全です。

この流れで一通りセットしておけば、「Mac のローカル開発は Claude Code」「クラウド側の運用と監視は GPT‑5.3‑Codex」というストーリーを描ける。

コネクタ、MCP、スキルについては、実践経験に近いものがないと、使い方のイメージすら難しい。

大規模な開発でなく、個人ユーザーが使う段階では、まずは、IDE内でのClaude Code活用が先ということか。

導入すべき3つのステップ

ここまでのブログ記事内容をソースとして読み込ませたNotebookLMから、「個人開発者が最初に導入すべき機能や連携ツールを教えて」という質問候補の提案があったのでその回答を紹介する。

個人開発者が最初に導入すべき機能や連携ツールを教えて

本ブログ記事をソースとして読み込んだNotebookLMの回答

個人開発者が最初に導入すべき機能や連携ツールについて、ソースとこれまでの議論を踏まえて「まずここから始めるべき」というセットを提案します。

結論として、ご認識の通り「まずはClaude Code（Sonnet 4.6）を開発のメインに据え、環境を整える」のが最優先です。
その上で、余裕が出てきたら「面倒な運用」をGPT-5.3-Codexに任せるステップへ進むのがスムーズです。

以下に、個人開発者が最初に導入すべき3つのステップを解説します。

ステップ1：開発の「足場」を固める（Claude Code）

個人開発では「コードを書く」ことと「タスク/仕様を整理する」ことの行き来が頻繁に発生します。
まずはここを自動化します。

導入すべきもの具体的なツール/機能推奨理由
必須機能Git Worktree連携個人開発でも「新機能の実験」と「バグ修正」が同時発生することはよくあります。
Claude Codeのマルチセッション機能（Git Worktreeベース）を使えば、現在の作業を中断せずに、別ブランチで裏の作業をAIに任せることができます。
必須コネクタNotionソースにある通り、NotionはClaude Codeの公式コネクタとして強力です。「Notionに書いたアイデアや仕様書をClaudeに読ませて実装する」、あるいは「実装結果からドキュメントを更新する」というサイクルが、個人開発の効率を劇的に上げます。
推奨スキルusing-git-worktrees必須機能で挙げたワークツリー操作を、AIに適切に行わせるためのスキルです。これを導入することで、AIが勝手にファイルを上書きする事故を防ぎ、安全に並行作業を行えます。

ステップ2：開発プロセスを「規律」づける（Claude Code）

自分一人だとサボりがちな「テスト」や「完了確認」をAIに強制させるフェーズです。

導入すべきもの具体的なツール/機能推奨理由
推奨スキルtest-driven-developmentTDD（テスト駆動開発）用スキルです。AIに「テストを先に書いてから実装させる」フローを徹底させることで、手戻りを防ぎます。
推奨スキルfinishing-a-development-branch「作りっぱなし」を防ぐスキルです。テスト実行、コードレビュー、ドキュメント更新までをセットで行わないと完了とみなさないようAIを制御できます。
MCPFilesystem / SQLiteローカルファイルを自由に操作させたり、個人開発でよく使われるSQLiteなどのDBを操作させるために基本となるMCPです。

ステップ3：面倒な「運用」を丸投げする（GPT-5.3-Codex）

Claude Codeでの開発に慣れてきたら、GPT-5.3-Codex（medium）を「メンテナンス担当」として導入します。

導入すべきもの具体的なツール/機能推奨理由
自動化機能Automations
(定期実行)		夜間にコードベース全体をチェックさせるなど、「寝ている間に働いてもらう」設定です。
推奨スキルrepo-maintenance依存ライブラリのアップデートやLint（書式）修正など、「重要だが面倒な作業」を自動化するCodex用スキルです。これをAutomationsで週1回走らせるだけで、リポジトリが清潔に保たれます。

おすすめの導入順序まとめ

  1. Claude Code (Sonnet 4.6) をインストールし、Git Worktree で作業できるようにする。
  2. Notion コネクタ を繋ぎ、タスク管理と実装を直結させる。
  3. 開発が軌道に乗ってきたら、GPT-5.3-Codex を入れ、repo-maintenance スキルで「週末の掃除」を自動化する。

まずは「Claude Code + Notion」の組み合わせで、仕様からコードへの変換を体験することから始めるのがベストです。

NotebookLMがこのような質問候補の提案、回答をしてくるとは意外。

Notionの代わりにObsidianが使えないかをPerplexityに聞いてみた。

「Claude CodeにNotion コネクタ を繋ぎ、タスク管理と実装を直結させる」という案がありますが、ObsidianはNotionの代わりとなりますか

Perplexityの回答

「代わりになる部分」と「ならない部分」が分かれます。
結論としては、個人〜小規模開発チームなら Obsidian でかなり Notion 代替に近づけるが、「データベース型タスク管理＋コラボ」の部分は Notion が一歩上というイメージです。[youtube]​

Claude Code × Notion の特徴（ベース）

Claude Code × Notion 案は、ざっくりこういう構図でした。[youtube]​

  • Notion 側
    • タスク・PRD・仕様を「データベース＋プロパティ＋ビュー」で管理（ステータス・担当・期日など）。
    • Notion MCP / Connector 経由で、Claude からタスクの検索・作成・ステータス変更を直接実行。
  • Claude Code 側
    • 取得したタスク情報をもとにブランチ作成 → 実装 → コミットまで自動化。
    • 「タスク1件＝ブランチ1本＋コミットメッセージ」にきれいにマッピングできる。

この「タスク＝データベース行」前提がかなり効いています。

Obsidian はどこまで代わりになるか

かなり代替できる部分
  • タスクの起票・整理・リンク付け
    • デイリーノート／プロジェクトノートにチェックボックスで TODO を書き、Claude Code に「このノートからタスクを抽出して ToDo.md を更新して」と指示するスタイルであれば、Notion の代わりになり得ます。
    • Obsidian Vault をプロジェクトとして開き、タスク抽出・状態更新・関連ノートへのリンク追記などを Claude Code に任せる運用は実際に紹介されています。
  • 「タスク管理＋実装の直結」という体験
    • 例：
      • Obsidian ノートで - [ ] APIエンドポイントXを実装 と書く。
      • Claude Code に「今日の ToDo を抽出して、対応用のブランチと実装を進めて」と依頼。
      • 実装完了後に、そのタスク行を - [x] に更新＆変更内容を追記させる。
    • この記事のように、「Claude Code が Obsidian 上のタスク状態とプロジェクト内 ToDo.md を同期してくれる」ワークフローも提案されています。[tech.youtrust.co]​

→ 「テキストベースでのタスク起票～実装との連結」という意味では、Obsidian は十分 Notion の代わりになり得ます。

代替しきれない／性格が違う部分
  • データベース的なタスク管理
    • Notion：タスクをデータベースに格納し、ステータス／担当／期日などをプロパティとして機械的に扱える。ビュー（ボード・カレンダー・タイムライン）も標準。[youtube]​
    • Obsidian：基本は Markdown。タスク情報は「テキスト＋プラグイン」で維持するため、一元的な集計・多視点ビューはプラグインに依存し、構造も人間側のルール次第。[youtube]​
  • チームコラボ・ワークフローツールとしての完成度
    • Notion は権限・コメント・リアルタイム編集・API など「チームの公式タスクトラッカー」としての前提が整っている。
    • Obsidian は「個人〜少人数のナレッジベース／思考の場」という色が強く、複数人でのタスクボード運用まで含めると Notion の代替とは言いにくい。[youtube]​

Claude Code 視点でのまとめ

Claude Code から見ると：

  • 「Notion連携案」とほぼ同じ体験に寄せられるケース
    • 1人〜小チームで、タスク管理もノートも基本 Obsidian 上で完結させたい。
    • タスクは「チェックボックス＋YAMLフロントマター＋特定フォーマット」で書き、Claude Code に抽出・状態更新・実装の橋渡しをさせる。
      → この範囲なら、Obsidian を 「ローカル版 Notion 的なタスク＋知識ベース」 として使い、かなり代替に近づけます。
  • まだ Notion の方が向いているケース
    • チームでタスクのステータスや期日管理をガチガチに回したい。
    • カンバン・カレンダーなど複数ビューを標準機能で使い、Claude からもそのプロパティを直接読んで操作したい。
      → この場合は、Still Notion + Claude Code の方が素直です。

結論（ブログに書くなら）

  • Obsidian は、「個人／開発者寄りの Notion 代替」としてなら十分候補になる。
  • ただし、データベース型タスクとチームコラボまで含む「正式なタスクトラッカー」役は Notion がまだ一歩リード。
  • Claude Code と組み合わせるなら、
    • 「思考・ノート・タスクの一体管理」＝ Obsidian 連携案、
    • 「プロジェクト／チーム公式のタスク・PRD」＝ Notion 連携案、
      と棲み分ける、という書き方がしっくりくると思います。[youtube]​
プログラミング ＡＩ
agent automation Claude Code Codex GPT-5 GPT5 MCP Opus Skills Sonnet エージェント コネクタ スキル
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