這個週末成功做的事情就是把 Claude Code 的個人環境遷移到 Codex 身上。
說真的，現在越來越習慣用 Codex，除了額度重置大方之外，還因為 GPT-5.5 講話已經沒有那種油膩味，工作溝通起來很踏實，反而是 Opus 4.7 我時不時想要給他巴蕊。
但是要把整套 harness 遷移過去，挺困難的。
痛點
- harness 遷移涉及多項設定與檔案，流程繁瑣
- MCP、hooks 等關鍵設定需要手動處理，試錯成本高
- 未來環境更新後，兩邊容易不同步
- 遷移整套個人工作流，往往耗時又耗力
SKILL 做了什麼
我把這些流程包成一個 Skill：
- 協助在半小時內完成 Claude Code → Codex 的遷移計畫
- 自動處理
claude.md/agents.md、SKILL 等基礎設定遷移 - 協助整理 MCP、hooks 等較複雜的遷移項目
- 提供「維護模式」，自動比對變更並同步到 Codex
- 降低人工操作與試錯風險，提升遷移效率
Repo 在這：https://github.com/danyuchn/claude-codex-harness-sync
額外收穫：Codex CLI 還有改進空間
用 Codex 一段時間後最不能忍的是 CLI——光是 /rewind 沒得用就很不能讓人理解。Claude Code 那邊 /rewind 已經是日常救命招式，遷過去之後一試錯就回不去了，要靠 git stash 或重跑整段對話，效率明顯掉。
希望 OpenAI 那邊更新快一點。
順便講一個生圖的意外發現
在一開始創造圖片時，在 Codex 內部直接手動下指令，會比 Claude Code 轉交 Codex 還要好。因為 Claude 常常會下出過度約束的 prompt，而 GPT-image-2 反而是越少約束越能展現其創意跟美感。
中介層越多，原始意圖越容易被「修飾」掉——這個觀察應該不只適用生圖，所有跨 agent 的任務轉交都該想想這件事。