Claude Code के लिए OpenAI का Codex प्लगइन
(github.com/openai)- अब Claude Code के भीतर OpenAI Codex को सीधे कॉल करके code review और task delegation किया जा सकता है
/codex:review,/codex:adversarial-reviewआदि slash command के आधार पर कॉल किया जाता है- background task management फीचर (
/codex:rescue,/codex:status,/codex:result,/codex:cancel) के ज़रिए लंबे समय तक चलने वाले tasks को asynchronous तरीके से संभाला जा सकता है - अलग runtime के बिना local Codex CLI और app server को वैसे ही इस्तेमाल किया जाता है, जिससे वही authentication, settings और repository environment बना रहता है
- ChatGPT subscription (free सहित) या सिर्फ OpenAI API key होने पर इस्तेमाल संभव है (usage, Codex usage limits में जुड़ता है)
- Apache-2.0 लाइसेंस के तहत जारी किया गया public open source plugin
प्रदान की गई सुविधाओं का विवरण (slash command)
/codex:review: मौजूदा काम के लिए सामान्य read-only Codex review चलाता है- uncommitted changes की review, या
--base <ref>के साथ branch comparison review संभव --background,--waitoptions supported; multi-file changes में background execution की सिफारिश- custom focus text इनपुट संभव नहीं, और code modifications नहीं करता
- uncommitted changes की review, या
/codex:adversarial-review: implementation और design decisions पर सवाल उठाने वाली steerable review चलाता है- assumptions, trade-offs, failure modes और alternative approaches का pressure test करता है
- authentication, data loss, rollback, race condition, reliability जैसे specific risk areas पर focus किया जा सकता है
- command के बाद अतिरिक्त focus text इनपुट supported; code modifications नहीं करता
/codex:rescue:codex:codex-rescuesub-agent के ज़रिए Codex को task delegate करता है- bug investigation, fix attempt, पिछले Codex task को आगे बढ़ाना, और छोटे model के साथ fast pass चलाना संभव
--background,--wait,--resume,--freshoptions supported--model,--effortन देने पर Codex अपना default चुनता हैsparkइनपुट देने पर अपने-आपgpt-5.3-codex-sparkपर map होता है- natural language में delegation request भी संभव है (उदाहरण: "Ask Codex to redesign...")
/codex:status: मौजूदा repository में चल रहे और हाल के Codex jobs की स्थिति दिखाता है/codex:result: पूरे हुए jobs का final output दिखाता है; Codex session ID होने परcodex resume <session-id>से सीधे फिर शुरू किया जा सकता है/codex:cancel: सक्रिय background Codex job को cancel करता है/codex:setup: Codex install और authentication status की जाँच करता है; install न होने पर npm से install करने का सुझाव देता है
Review Gate फीचर
/codex:setup --enable-review-gateसे enable किया जा सकता है- enable होने पर Claude response के आधार पर target Codex review अपने-आप चलाने वाला
Stophook इस्तेमाल होता है - review में issue मिलने पर Claude को पहले उसे हल करने देने के लिए stop को रोका जाता है
- ध्यान दें: लंबे Claude/Codex loops बन सकते हैं और usage limits तेज़ी से खत्म हो सकती हैं, इसलिए इसे तभी enable करने की सलाह है जब आप session को सक्रिय रूप से monitor कर रहे हों
सामान्य उपयोग प्रवाह
- release से पहले review: सिर्फ
/codex:reviewचलाएँ - समस्या Codex को सौंपना:
/codex:rescue investigate why the build is failing in CI - लंबा task शुरू करके बाद में जाँचना:
--backgroundके साथ चलाएँ →/codex:status→/codex:result
Codex integration संरचना
- plugin Codex app server को wrap करता है और environment में installed global
codexbinary का उपयोग करता है - अलग runtime के बिना वही Codex installation, authentication, repository और local environment साझा करता है
- default model और reasoning effort को
~/.codex/config.toml(user level) या.codex/config.toml(project level) में सेट किया जा सकता है- उदाहरण:
model = "gpt-5.4-mini",model_reasoning_effort = "xhigh" - project-level settings तभी लागू होती हैं जब वह project trusted स्थिति में हो
- उदाहरण:
- पूरे हुए delegated tasks को
codex resume <session-id>के साथ Codex में सीधे आगे बढ़ाया जा सकता है
authentication और account
- अगर उसी मशीन पर Codex में पहले से login है, तो बिना अतिरिक्त setup के तुरंत इस्तेमाल किया जा सकता है
- Codex के नए users को ChatGPT account या API key के साथ
!codex loginचलाना होगा - मौजूदा API key और base URL settings वैसे ही बनी रहती हैं; अलग endpoint के लिए
openai_base_urlको Codex settings में दिया जा सकता है
8 टिप्पणियां
OpenAI के एक कर्मचारी ने इसे खुद बनाकर सार्वजनिक किया है। "We love an open ecosystem!"
https://x.com/dkundel/status/2038670330257109461
असल में सबसे मज़ेदार बात यह है कि जब Claude Code से इस प्लगइन का रिव्यू करने को कहा गया, तो उसने इसकी तारीफ़ करते हुए इसे "really well-engineered plugin" कहा..
दिलचस्प तरीका है। समझ नहीं आता कि यह Claude को ज़्यादा इस्तेमाल करने के लिए कह रहा है या नहीं, हाहा
Claude Opus का इस्तेमाल करने पर भी ऐसे कई मामले आते हैं जहाँ वह अपनी रिव्यू में कुछ छूट जाने देता है, लेकिन GPT उन्हें पकड़ लेता है, इसलिए मैं Claude Code और Codex दोनों को बारी-बारी से इस्तेमाल कर रहा हूँ; लगता है अब ऐसा कुछ आ ही गया है.
अभी फिलहाल Codex की तरफ़ के tokens खत्म हो गए हैं, इसलिए तुरंत इस्तेमाल करना मुश्किल होगा, लेकिन जल्दी ही एक बार इसे आज़माना चाहूँगा.
“तुम्हारा platform इस्तेमाल कर लें, कोई दिक्कत नहीं — काम हमारे हवाले करो” रणनीति
अगर वे tooling को claude code जितना बेहतर बना दें तो अच्छा होगा
ऐसा लगता है कि वे खुद मान रहे हैं कि उनकी single-task क्षमता अच्छी है, लेकिन orchestration में कमी है
कोड अपनी जगह है, लेकिन मुझे लगता है कि इसकी वजह यह है कि मूल मॉडल के पैरामीटर ही GPT और Claude के बीच बहुत अलग हैं
codexकॉल करने पर क्या Claude token भी खर्च नहीं होंगे..? lolमौजूद codex binary ही इस्तेमाल करते हैं....