Недавно OpenAI выпустил открытый плагин, который обеспечивает структурированную интеграцию Claude Code с Codex. Всё работает прямо в VS Code через расширение Claude Code. По моему опыту, даже в задачах, не связанных с кодом, две модели ИИ дают лучший результат, чем одна. У одиночного ИИ нет стимула оспаривать свои выводы, а его возможности ограничены данными обучения. Раньше управлять взаимодействием двух моделей было неудобно. С новым плагином это стало проще, особенно с дополнительными скиллами для Claude Code. Ниже — о скиллах, которые превращают ИИ-советников в структурированных оппонентов.

Начало: от хаоса к порядку

Сначала я не знал, как эффективно использовать плагин, и получал бессмысленные диалоги. Проблема была в том, что задача не формулировалась чётко. Позже я понял: нужно задать протокол взаимодействия. После экспериментов выделил три сценария, где дебаты дают ощутимый эффект. Каждый стал отдельным скиллом для Claude Code. Все они сохраняют транскрипт дискуссии — аргументы, критику, итоги — в лог-файл в формате Markdown. Это позволяет вернуться к результатам в любой момент.

/options-challenge — выбор из альтернатив

Когда вы стоите перед выбором — какой фреймворк использовать, как спроектировать API или какую стратегию выбрать — этот скилл помогает взвесить варианты. Claude предлагает 2–4 решения с аргументами за каждый. Codex получает их и подвергает критике: в чём сила каждого, какой главный риск, что должно быть верным, чтобы вариант сработал. Claude учитывает критику и ранжирует варианты от сильного к слабому. Codex дополнительно анализирует два лучших. В итоге вы получаете карту решений с явными трейдоффами.

Пример: нужно было добавить ссылки на LinkedIn, GitHub и Telegram, не перегружая верхнюю панель. Claude предложил несколько вариантов: оставить соцсети в меню, убрать в футер, спрятать в dropdown или вынести на страницу «About» и в конец постов. Codex отсеял те, что плохо работают на мобильных или усложняют навигацию. В итоге выбрали чистое меню, соцссылки в футере и отдельный блок контактов в релевантных местах.

/strategy-debate — глубокий анализ

Обе модели независимо формулируют позицию по сложному вопросу, затем в нескольких раундах критикуют слабые места друг друга и пересматривают свои аргументы. Формат строгий: каждая итерация требует конкретных контраргументов с обоснованием, а не общих фраз вроде «стоит учесть». В конце один из ИИ (по вашему выбору) подводит итог. Подходит для анализа бизнес-стратегий, архитектурных решений и планирования проектов.

Пример: инвестор в LinkedIn утверждал, что большинство AI-стартапов — это тонкие обёртки над API, и назвал четыре источника устойчивости. Я предложил этот тезис на обсуждение. Claude и Codex предложили свои рамки анализа. В ходе дебатов выяснилось, что устойчивость нельзя описать одной шкалой — сила барьеров зависит от отрасли. В итоге сформировался практичный фреймворк: что в продукте останется ценным после следующего скачка качества базовых моделей.

/creator-critic — генерация и фильтрация идей

Одна модель (creator) генерирует 3–5 идей или подходов. Другая (critic) разбирает каждый: в чём ценность, где изъян, какое скрытое допущение, как может провалиться. Затем creator пересматривает список, отбрасывает слабые варианты и оставляет 1–3 сильнейших. Результат — не первый черновик, а отфильтрованная рекомендация.

Пример: команда выбирает название для внутреннего инструмента, который может стать продуктом. Claude предложил варианты, Codex отсеял банальные, двусмысленные и плохо масштабируемые. Остались 2–3 сильных названия, которые можно использовать дальше.

Почему важна кросс-вендорность

Ключевое — это разные источники обучения. Claude от Anthropic и Codex от OpenAI обучались на разных данных, разными командами, с разными приоритетами. У них разные слепые зоны. Упорядоченный спор помогает эти зоны выявить.

Когда дебаты не нужны

• Когда правильный ответ только один.
• Когда задача тривиальна — дебаты расходуют квоты обоих ИИ без пользы.
• Когда нужен быстрый ответ — дискуссия может занять несколько минут.

Что нужно для запуска

1. Claude Code
2. Codex CLI — npm install -g @openai/codex, затем codex login
3. Плагин Codex для Claude Code — устанавливается через Claude Code
4. Скиллы из репозитория — размещаются в ~/.claude/skills/

Репозиторий: github.com/biyachuev/claude-debate-skills

Недавно OpenAI выпустилопенсорсный плагин, который даёт Claude Code структурированную интеграцию с Codex. Кроме того, всё работает прямо из VS Code через Claude Code Extension. По моему опыту даже в задачах, не связанных с кодом, две "AI-головы" дают результаты лучше, чем одна. У одиночного AI нет стимула оспаривать свои выводы, да и ограничен он своими условиями обучения. Но раньше взаимодействием двух AI было не очень комфортно управлять. С новым плагином стало удобнее, а с дополнительными скиллами для Claude Code еще удобнее. Ниже про скиллы, которые превращают AI-советчиков в структурированных оппонентов.

Пока я не разобрался как использовать плагин эффективно, получал такие диалоги:

В целом, понятно - задача сформулирована не как задача. А правильно было написать протоколы взаимодействия. Поэкспериментировав, получил три сценария, в которых дебаты дают ощутимый результат. Каждый стал отдельным skill для Claude Code. Все три скилла умеют сохранять видимый транскрипт дебатов - аргументы, критику, итоги и вывод - в лог-файл в формате Markdown, так что к результатам можно вернуться в любой момент.

/options-challenge- когда нужно выбрать из альтернатив. Вы стоите перед развилкой: какой фреймворк взять, как спроектировать API, какую стратегию выбрать. Claude формулирует 2–4 варианта с аргументами за каждый. Codex получает те же варианты и атакует каждый: в чём сила, в чём главный риск, что должно быть правдой, чтобы вариант сработал. Claude учитывает критику и выстраивает варианты от сильного к слабому. Codex дожимает два лучших - и у вас карта решения с явными трейдоффами.

Пример: на сайте нужно было добавить ссылки на LinkedIn, GitHub и Telegram, не превратив верхнюю панель в перегруженную смесь навигации и внешних ссылок. Claude предложил несколько вариантов: оставить соцсети в верхнем меню сайта, убрать в футер, спрятать в dropdown или вынести на About и в конец постов. Codex отсеял решения, которые плохо работают на мобильных или добавляют лишнюю сложность. В итоге осталась схема с чистым меню, соцссылками в футере и дополнительным блоком контактов там, где читатель действительно готов кликнуть.

/strategy-debate- когда нужно глубоко проанализировать. Обе модели независимо формулируют позицию по вопросу, затем в раундах перекрёстной критики атакуют слабые места друг друга и пересматривают свои аргументы. Формат пожёстче: каждая итерация требует конкретных контраргументов с обоснованием, а не общих фраз вроде «стоит также учесть». В конце выбранный вами финализатор (Codex или Claude) подводит итог. Работает для бизнес-стратегий, архитектурных решений, планирования проектов.

Пример: пост инвестора в LinkedIn - «I passed on 473 AI startups. None had actual moats» - утверждает, что большинство AI-стартапов остаются тонкими обёртками над API, и перечисляет четыре источника устойчивости. Я взял этот тезис как отправную точку: достаточно ли такого набора критериев, чтобы отделить временную надстройку от реального продукта? Claude и Codex предложили свои рамки анализа, а на этапе взаимной критики выяснили, что устойчивость нельзя описать одной линейной шкалой, потому что сила каждого барьера зависит от отрасли. В итоге спор вышел на практичный фреймворк: что именно в продукте останется ценным после следующего скачка качества базовых моделей.

/creator-critic- когда нужно придумать и отсеять лучшее. Одна модель (creator) генерирует 3–5 идей или подходов, другая (critic) разбирает каждый: в чём ценность, где главный изъян, какое скрытое допущение, как может провалиться. После этого creator пересматривает список, отбрасывает слабые варианты и сужает до 1–3 сильнейших. Результат - не «первый черновик», а отфильтрованная рекомендация.

Пример: допустим, команда выбирает название для нового внутреннего инструмента, который потом может стать внешним продуктом. Claude нагенерировал варианты, Codex отбраковал банальные, двусмысленные и плохо масштабируемые. В итоге остались 2–3 названия, которые не стыдно нести дальше.

Ключевой момент туткросс-вендорность. Это не два экземпляра одной модели, которые делят одни и те же слепые зоны. Claude от Anthropic и Codex от OpenAI обучены на разных данных, разными командами, с разными приоритетами. Слепые зоны у них разные - и упорядоченный спор эти зоны вскрывает.

Дебаты не имеют смысла, если:

• правильный ответ один.
• ответ тривиальный. Дебаты приводят к расходу квоты обоих AI.
• нужен быстрый ответ, т.к. дебаты могут занимать несколько минут.

Что нужно для запуска:

1. Claude Code
2. Codex CLI-npm install -g @openai/codex, затемcodex login
3. Codex-плагин для Claude Code- устанавливается из Claude Code
4. Скиллы из репозитория - линкуются в~/.claude/skills/

Репозиторий:github.com/biyachuev/claude-debate-skills

Если попробуете - расскажите, что получилось. Интересны кейсы, где дебаты дали неожиданный результат.

Про идеи, личный опыт и то, что работает, пишу тут:Телеграм-канал:@tbiyachuevMAX:max.ru/join/...