写代码前先”拷问”方案：grill-me-codex 的两阶段对抗式推演

代码写之前，先让它被”拷问”一遍

我见过太多 Claude Code 写出来的代码——功能没问题，但架构一塌糊涂。要么过度设计，要么遗漏了边界情况，要么实现路径根本不是最优解。问题不在于模型不够聪明，而在于没有人在动手前认真挑战这个方案。

今天挖到一个很有意思的 Skill：grill-me-codex。它的核心思路很反直觉——在写代码之前，先让 AI 把你的计划”审”一遍，而且是两个 AI 轮流审。

两阶段对抗式推演

这个 Skill 把计划审核拆成两个阶段：

• ACT 1：你 ↔ Claude — Claude 化身”审讯官”，对你的设计方案逐层提问。不是给建议，是逼你把每一个决策点的理由都说清楚。你说”用 Redis 缓存”，它就追问”用什么淘汰策略？内存满了怎么办？”，直到决策树上没有模糊地带。
• ACT 2：Claude ↔ Codex — Claude 把最终版方案写成 PLAN.md，然后 OpenAI Codex 以只读 critic 身份介入，给出 VERDICT:APPROVED 或 REVISE。如果被 REVISE，Claude 必须修改后重新提交，直到 Codex 给 APPROVED，或者达到最大轮次上限。

整个流程的产出是一个经过两个模型交叉审核的 PLAN.md，之后再动手写代码。

为什么这比单纯 Code Review 更有价值

传统 Code Review 是代码写完之后的事——那时候沉没成本已经很高，reviewer 也不太愿意让你重写整个方案。

grill-me-codex 把博弈提前到了架构阶段。你在写第一行代码之前，就已经用两个不同视角把方案碾过一遍了。Codex 不了解你的业务背景，只会无情地追问技术合理性；Claude 了解你的上下文，但被迫把每个隐含假设都显式化。

这个框架尤其适合：复杂业务逻辑的系统设计、多团队协作前的接口约定、技术债务清理前的问题评估。

使用方式

需要 Claude Code + OpenAI Codex CLI 同时可用。触发方式很简单：

• 当你有一个方案需要被挑战时，直接说”用 grill-me-codex 审一下这个计划”
• Skill 会自动引导你完成 ACT 1 + ACT 2 的完整流程

注意：这个 Skill 依赖 Codex 的对抗性 review，所以需要你有 OpenAI Codex CLI 的访问权限。

总结

grill-me-codex 解决的不是”代码写得对不对”的问题，而是”你想清楚了吗”的问题。用两个 AI 模型在编码前来回推演，相当于给方案做了一次压力测试——这才是真正降低返工率的姿势。

适合所有认真对待代码质量的开发者，尤其是做系统设计或架构决策时。

GitHub 链接：Roentek/Claude_Code_Boilerplate_Framework

GitHub: https://github.com/Roentek/Claude_Code_Boilerplate_Framework