AIの成果物はCodexにレビューさせる｜ミス・考慮漏れを潰す2ステップ

Claude CodeやCodexに仕事を任せると、一見きれいな成果物が短時間で出てきます。ただ、細部にはミスや考慮漏れが残りがちです。

そこでおすすめなのが、成果物の最終レビューを必ずCodexにやらせることです。手順はシンプル化と標準レビューの2ステップだけです。

この記事では、AIのミスの具体例と、レビューに使っている自作スキルの全文、そのまま試せるCodexによるレビュー手順を紹介します。

動画で見たい方はこちら。

賢いAIでも直し忘れと考慮漏れは残る

Claude Fable 5やGPT-5.6 Solといった最新のAIは確かに賢く、たいていの依頼を高い品質でこなします。

それでも、成果物のミスや考慮漏れはゼロになりません。よくあるのは次の2つです。

• 同じ内容が複数の場所に書かれていて、一部だけ直し忘れる
• 想定外の使われ方をしたときに、エラーや誤った結果につながる

コードは直っているのに、運用手順書は古いコードが前提のまま、というのはよくある直し忘れです。

レビュー役は細部を詰めるのが得意なCodex

こうした細部の詰めは、Codexの得意分野。両方を使ってきた私の実感では、CodexのGPTモデルは、既にあるものから矛盾や抜け漏れ、誤りを見つけるのがClaudeより上手いです。

だから成果物を作ったのがClaudeでもCodexでも、レビュー役はCodexに固定しています。

※CodexはChatGPTのPlusプラン（月3,000円）で使えます。

前提：成果物はGitで管理しておく

レビューには「どこを変えたか」という差分が必要です。そのため、成果物のフォルダはGitで管理しているのが前提です。

Git管理をしていれば、何を・いつ・どう変えたかを、AIがスムーズに確認できます。

後で紹介する/reviewも、Git管理しているフォルダの中だけで使える機能です。

レビューはシンプル化→標準レビューの2ステップ

成果物ができたら、次の2ステップでCodexにレビューさせます。

1. 自作エージェントスキルcodex-simplifyで、変更した範囲の無駄を削る
2. 標準機能/reviewで、バグや考慮漏れを見つける

ステップ1：自作スキル「codex-simplify」で無駄を削る

Claude Codeには、変更したコードの無駄を整理する/simplifyという機能があります。同じことをCodexでもできるように、Codex用のスキルを作成しました。

作成のときに使った指示は以下です。

Claude Codeの`/simplify`をもとに、同じ機能をcodexで実行するためのスキルを作成して

できあがったスキルの全文です。コピーして使ってもOKです。

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name: codex-simplify
description: Git差分を再利用性・品質・効率の観点でレビューし、妥当な簡素化を適用して検証する。$codex-simplifyの指定時や、変更コードのsimplify・整理・改善を依頼されたときに使用する。対象の指定がなければ、現在のブランチがdevelopならmain...develop、それ以外ならdevelop...HEADの差分を扱う。
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# Codex Simplify

指定差分を簡素化する。意図した動作と既存のユーザー変更を維持し、対象外の
コードを整理しない。

## 手順

1. ユーザー指定の差分・ref・ファイルを優先する。指定がなければ
   `git branch --show-current` で現在のブランチを確認し、`develop` なら
   `git diff --find-renames main...develop`、それ以外（detached HEADを含む）なら
   `git diff --find-renames develop...HEAD` を対象にする。必要なrefがなければ
   取得せず報告する。
2. `git status --short`、対象差分、周辺コード、テスト、適用範囲の
   `AGENTS.md` を確認する。
3. 可能なら次の3観点を読み取り専用のサブエージェントへ並列委譲し、結果を
   自分で再検証する。利用できなければ自身で確認する。
   - 再利用性: 既存の仕組みで置き換えられる重複や冗長な抽象化
   - 品質: 不要な複雑さ、深いネスト、不要コード、不明瞭な命名や制御
   - 効率: 重複処理、不要なI/O・割り当て・変換、明白なN+1
4. 実コードで再現できる高確度の指摘だけを修正する。ユーザー指定の焦点を
   優先し、動作・公開API・規約を維持する。
5. 関連テストとリポジトリ所定の検証を実行し、最終diffを確認する。

推測的な最適化、使い回さない抽象化、対象外の既存問題、新規依存による小さな
改善は避ける。ブランチ切替、fetch、stage、commit、reset、stashは行わない。
対象の変更が現在のworktreeに存在しない場合は修正せず、指摘のみ報告する。

最後に、対象差分、適用した簡素化、検証結果、未修正事項と理由を簡潔に示す。

内容を一言でいうと、Gitの差分を再利用性・品質・効率の3つの観点でレビューし、確実に無駄といえる箇所だけを直すスキルです。

ただし、このスキルは私のプロジェクトの構成に合わせた内容です。スキルを使うには、自分のプロジェクトに合わせた最適化を、Codexにやってもらう必要があります。

導入するときは、上の全文と一緒に、Codexへこう依頼してください。

この内容を .agents/skills/codex-simplify/SKILL.md として保存して。中身はこのプロジェクトに合わせて最適化して

保存した内容はエージェントスキルとしてCodexが認識します。使うときは/codex-simplifyと入力するだけです。

ステップ2：標準機能「/review」で考慮漏れを見つける

無駄を削ったら、次はCodex標準のコードレビュー機能です。/reviewと入力し、レビュー対象を選ぶだけで始まります。

対象は「ベースになるブランチとの比較」や「まだコミットしていない変更」などから選べます。

このレビューで印象的だったのは、考慮漏れの指摘です。

プログラムが途中で止まった場合の再実行、複数箇所からの同時実行など、見落として不具合になりがちなイレギュラーパターンも、しっかり考慮してくれます。

現役エンジニアの私が見ても、この2ステップを通した成果物は、無駄な箇所や考慮漏れがほぼ潰せています。

成果物ができたら、最後に必ずCodexレビュー

この記事の要点は次の3つです。

• FableやSolのような賢いAIでも、成果物に直し忘れや考慮漏れは残る
• 細部を詰めるのが得意なCodexに、作った成果物をレビューさせる
• 手順は自作スキルcodex-simplifyとCodex標準の/reviewの2ステップ

まずはcodex-simplifyの全文をコピーして、Codexに保存と最適化を依頼するところから始めてみてください。次の成果物からは、必ずレビューを通すのがおすすめです。

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