Codex Plugin para Claude Code: delega tareas de un agente a otro sin cambiar de terminal

Si estás pagando por la suscripción de Claude Code y también por la de GPT (Codex), probablemente te has preguntado cómo aprovechar al máximo los tokens de ambas. La respuesta más directa hoy es el plugin de Codex para Claude Code: un plugin oficial que permite delegar tareas desde Claude Code hacia Codex sin necesidad de cambiar de terminal.

La idea es simple pero poderosa: Claude Code obtiene comandos nuevos con los que puede comunicarse con Codex y delegarle trabajo. De esta forma puedes combinar un modelo avanzado como Fable 5 con un GPT 5.6 (o el modelo de OpenAI que prefieras) trabajando en el mismo proyecto, cada uno desde su propia suscripción.

En este artículo te muestro cómo funciona, sus comandos principales y algunos detalles a tener en cuenta al usarlo.

¿Qué hace exactamente este plugin?

El plugin le añade a Claude Code una serie de comandos slash (/codex:...) que permiten comunicarse con el CLI de Codex. El repositorio oficial es openai/codex-plugin-cc e incluye documentación con los comandos disponibles y ejemplos de casos de uso, pero en resumen los escenarios principales son tres:

1. Revisión de código por un segundo agente. Cuando estás escribiendo código con Claude y quieres que otro agente revise lo que hizo. Delegar la revisión a otro modelo es buena idea porque puede encontrar otras formas de corregir el código, o detectar algo que al primer modelo se le pasó. Para esto existen dos comandos: /codex:review y /codex:adversarial-review.

2. Handoff cuando se acaban los créditos. Si se te agotan los tokens de Claude Code a mitad de una tarea, puedes pasarle el trabajo a un agente de Codex para que la ejecución no se detenga. El comando para esto es /codex:rescue.

3. Monitoreo de agentes en background. Ya sea que estés revisando código o delegando tareas, necesitas saber en qué estado están los agentes: si uno fue cancelado, falló o sigue ejecutándose. Para eso están /codex:status (estado de los jobs), /codex:result (cómo terminaron) y /codex:cancel (detener una ejecución).

Además, hay una característica configurable que funciona como un hook automático: cuando un agente de Codex termina, puedes hacer que se ejecute otro agente para validar el resultado, o que se llame a una API para notificarte. Básicamente son los hooks de Claude Code, pero disparados desde un subagente de Codex.

Parámetros extra

Los comandos aceptan algunos flags útiles:

• --wait: espera un cierto tiempo antes de ejecutar la tarea.
• --background: ejecuta la tarea en segundo plano.
• --model: elige un modelo específico de Codex (por ejemplo, si no quieres delegarle a 5.6 sol sino a 5.6 terra, o usar un GPT 5.4 mini para tareas ligeras).
• --base: selecciona la rama de git sobre la que se ejecuta la tarea, útil si trabajas con muchas ramas.

Instalación

Hay dos formas de instalarlo: mediante la interfaz de plugins de Claude Code o directamente con comandos. La vía rápida es esta:

1. Desde Claude Code, añade el marketplace del plugin:

/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc

2. Instálalo — puedes buscarlo escribiendo /plugin y buscando "OpenAI", o directamente con:

/plugin install codex@openai-codex

3. Al instalarlo te preguntará el alcance. Recomiendo elegir user scope, para que esté disponible en toda tu sesión de Claude Code y no solo en un proyecto.
4. Recarga los plugins con /reload-plugins para que los comandos nuevos aparezcan.

A partir de ahí, al escribir /codex: verás la lista completa de comandos disponibles.

Tip: el primer comando que deberías ejecutar es /codex:setup. Es un diagnóstico que verifica si Codex está disponible en tu computadora — y si no lo tienes instalado, lo descarga. Te muestra tu versión de Node y la del CLI de Codex, y confirma que todo está listo.

Demostración práctica: review de código

Para probarlo usé un proyecto llamado Electronic Shop, una tienda virtual de dispositivos electrónicos. Le pedí a Claude Code:

"Crea un formulario de contacto en una página dedicada para el landing."

Una vez que Claude implementó el cambio, ejecuté /codex:review. El plugin ofrece dos opciones: ejecutar en background (sin ver la salida en vivo) o esperar los resultados. Al elegir background, Claude pausa la ejecución y te indica el comando para consultar el avance.

Al consultar el estado obtienes un resumen con el ID del job en ejecución y dos acciones posibles: volver a consultar el status o cancelar la tarea. También puedes ver el shell donde corre Codex y seguir la ejecución directamente (por ejemplo, verás que corre un git diff para analizar las diferencias).

Cuando el job termina, obtienes la respuesta de Codex — en mi caso, comentarios adicionales generados por GPT 5.6 sobre el código que Claude implementó. El flujo es exactamente ese: Claude implementa, Codex revisa.

Adversarial Review: dos agentes "discutiendo"

Si quieres que todo ocurra en un solo paso, existe /codex:adversarial-review. Para quienes no conocen el término: la idea es que Claude implementa y Codex revisa, pero no solo después de implementar — también antes, planteando dudas y objeciones sobre el plan. Es una revisión adversarial porque tienes dos agentes que están, por decirlo así, discutiendo hasta llegar a un punto en común.

Los casos de uso recomendados incluyen:

• Lanzarlo antes de implementar para armar una planificación con más comentarios sobre opciones y desventajas.
• Hacer pressure testing: llevar una característica a sus límites para saber si realmente funciona.

Lo probé pidiendo: "Añade una página de galería de imágenes del producto, que se vea en el landing y el dashboard." Claude ejecuta primero la planificación y pregunta si quieres background o esperar resultados. Elegí wait for results para ver la ejecución en vivo — aunque si cambias de opinión a mitad de camino, puedes presionar Ctrl+B y la tarea pasa a background.

El resultado fue interesante: la revisión adversarial detectó que la funcionalidad de galería no existía en el diff — es decir, el código no estaba implementado. Y aquí es donde entra el siguiente comando.

Codex Rescue: delegar la implementación

Como la galería estaba ausente, ejecuté /codex:rescue con la instrucción "implementa esta característica faltante". Con esto, Codex empieza a escribir el código directamente.

Un detalle importante sobre el consumo: al revisar mi uso, Claude Code apenas gastó un pequeño tramo de tokens (solo delega), mientras que la suscripción de Codex es la que realmente trabaja en la escritura del código. Esto es exactamente lo que buscamos si queremos balancear el consumo entre ambas suscripciones.

Subagentes en paralelo

Algo interesante es que puedes lanzar múltiples subagentes a la vez. Mientras el primer rescue implementaba la galería, lancé otro /codex:rescue pidiendo actualizar el README del proyecto. Como el primero ya corría en background (Ctrl+B), Claude Code me preguntó si quería lanzar un nuevo thread, acepté, y quedaron dos subagentes de Codex ejecutándose en paralelo.

De nuevo: Claude solo los delega. Si revisas el uso en Codex, es esa suscripción la que ejecuta ambas tareas. Después de unos 7 minutos aproximadamente, las dos tareas terminaron: la galería de productos estaba implementada y el README actualizado.

Con /codex:result puedes ver el detalle de lo que se modificó en los últimos jobs, qué job se ejecutó e incluso los pasos de verificación.

Continuar la sesión desde Codex directamente

Cuando ejecutas /codex:status, además de la lista de jobs verás que cada sesión genera su propio chat. Y aquí hay un truco muy útil: puedes copiar el comando de sesión que provee Codex, pegarlo en otra terminal, y continuar la tarea desde una sesión de Codex normal.

Es decir, abres la sesión que Claude delegó y sigues trabajando desde la propia interfaz de Codex. Esto es muy cómodo si no te gusta seguir el avance desde Claude Code, o si prefieres continuar el trabajo directamente en el CLI de GPT.

Conclusión

El plugin es bastante básico en concepto — la idea es simplemente pasarle un prompt de un agente a otro — pero resulta muy útil si pagas ambas suscripciones: delegas revisiones y tareas pesadas a Codex, mantienes a Claude como orquestador, y ninguna ejecución se detiene por falta de tokens.

Mi única crítica: cuando delegas una tarea, es un poco incómodo no saber exactamente qué está haciendo por detrás. Por eso en el siguiente contenido voy a mostrar tres formas de orquestar agentes de Claude Code, ya sea con modelos propios, modelos de GPT e incluso otras interfaces bastante interesantes.

Pueden probarlo ustedes mismos desde el repositorio oficial: github.com/openai/codex-plugin-cc.

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