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Claude Code Orchestra: Claude Code × Codex CLI × Gemini CLIの最適解を探る

Taisei Ozaki

2026/01/30に公開

 Claude Code Orchestra: Claude Code × Codex CLI × Gemini CLIの最適解を探るこんにちは，松尾研究所の尾崎です．25卒でデータサイエンティストをやっています．
最近はClaude CodeやCodex CLI，Gemini CLIといったCLIベースのAIコーディングアシスタントが急速に普及してきました．皆さんも日常的に使っている方が多いのではないでしょうか．
しかし，単一のツールだけでは対応しきれない場面が増えてきています．Claude Codeは最も利用されているであろうCLI Agentですが，複雑な設計判断はCodex CLIに劣るとの声もあります．一方でCodex CLIは深い推論が得意ですがレスポンスが重い．Gemini CLIは巨大なコンテキストとリサーチ能力に優れますが直接的なコード実装能力は前述の2つほどはないとの指摘も多いです．
本記事では，これら3つのCLIエージェントを協調させる「オーケストレーション」テンプレートを紹介します．Claude Codeをオーケストレーター（指揮者）として，Codex CLIとGemini CLIをそれぞれの得意分野で活用する開発環境です．この環境で快適に開発を進めるためのいくつかの工夫を共有しようと思います．

 1. なぜ複数のCLIエージェントを協調させるのか
 各ツールの得意分野と限界最新のCLIエージェントには，それぞれ得意分野と不得意な分野があるようです．明確に各社が強みを述べているわけではないですが，Xのエンジニアの皆さんの声を聴いていると，以下のように整理できると考えました．


ツール
得意なこと
苦手なこと


Claude Code
高速な実装，コード編集，日常的な開発タスク
複雑な設計判断，巨大なコンテキスト

Codex CLI
深い推論，設計判断，デバッグ分析
高速なレスポンス

Gemini CLI
巨大なコンテキスト，リサーチ，マルチモーダル
コーディング

また単一ツールだけでは対応しにくい場面も増えてきています．

Claude Codeだけ: 複雑な設計判断で物足りなさを感じる，セカンドオピニオンが欲しい

Codex CLIだけ: 日常的な作業には重すぎる，レスポンスが遅い

Gemini CLIだけ: コーディングそのものがやや不安，実装作業には向かない

 「別タブで開く」運用の問題点「じゃあClaude CodeとCodex CLIを別々のタブで開いて使えばいいのでは？」と思うかもしれません．


別タブ運用：VSCodeでClaude Code（中央）とCodex CLI（右）を同時に開いた様子
しかし，この運用には大きな問題がありまして．


問題
具体的な症状


認知負担が大きい
2つのタブを行き来し，それぞれの状態を把握する必要がある

コンテキストが分断される
Claude CodeはCodexに何を聞いたか知らない，Codexも逆を知らない

情報の橋渡しが手動
「Codexがこう言ってた」と自分でコピペして伝える必要がある

判断の一貫性がない
お互いに相談しない部下2人を雇っているような状態

ので，実用上は結構厳しいのかなという印象です．Gemini CLI（VSCodeの拡張機能上はGoogle Code Assist）も併用となるとさらに大変ですね．

 マルチエージェントオーケストレーション本テンプレートでは，**Claude Codeをオーケストレーター（指揮者）**として，CodexとGeminiを適材適所で活用するアーキテクチャを提案します．
インターフェースはClaude Codeだけ． ユーザーはClaude Codeとだけ対話し，必要に応じてClaude CodeがCodexやGeminiに相談します．


利点
具体的な効果


認知負担が軽い
ユーザーはClaude Codeとだけ対話すればよい

コンテキストが統合される
Claude CodeがCodex/Geminiへの相談内容と結果を把握

情報の橋渡しが自動
Claude Codeが必要な情報を適切に伝達・要約

判断の一貫性がある
オーケストレーターが全体を統括し，矛盾のない意思決定

!別タブ運用は「お互いに相談しない部下2人を雇っている」状態．本テンプレートは「優秀なリーダー1人が，専門家チームを束ねている」状態です．

 役割分担の詳細

役割
エージェント
いつ使うか


オーケストレーター
Claude Code
常時：メインの開発作業，他エージェントへの委譲判断

深い推論
Codex CLI
設計判断，デバッグ，トレードオフ分析，コードレビュー

リサーチ
Gemini CLI
ライブラリ調査，リポジトリ全体分析，マルチモーダル処理

並列実行
サブエージェント
独立した小タスクの並列処理

このアプローチにより，それぞれのツールの強みを活かした開発フローが実現できます．

 2. テンプレートの全体構造

 ディレクトリ構成本テンプレートは以下のような構成になっています．
project/
├── CLAUDE.md                    # プロジェクトのメインドキュメント
├── pyproject.toml               # Pythonプロジェクト設定（uv, ruff, mypy, pytest）
│
├── .claude/                     # Claude Code (Orchestrator) の設定
│   ├── settings.json            # 権限設定 + Hooks定義
│   ├── agents/                  # サブエージェント定義
│   │   └── general-purpose.md   # 汎用サブエージェント（Codex/Gemini呼び出し可能）
│   ├── hooks/                   # 自動協調提案フック (Python)
│   │   ├── agent-router.py      # ユーザー入力からエージェント振り分け
│   │   ├── check-codex-before-write.py  # 編集前のCodex相談提案
│   │   ├── check-codex-after-plan.py    # 計画後のCodexレビュー提案
│   │   ├── suggest-gemini-research.py   # Web検索時のGemini提案
│   │   ├── post-implementation-review.py # 実装後のCodexレビュー提案
│   │   └── post-test-analysis.py        # テスト失敗時の分析提案
│   ├── rules/                   # 常時適用ルール（7ファイル）
│   │   ├── language.md          # 言語設定（英語で思考，日本語で応答）
│   │   ├── codex-delegation.md  # Codexへの委譲ルール
│   │   ├── gemini-delegation.md # Geminiへの委譲ルール
│   │   ├── coding-principles.md # シンプルさ，単一責任，早期リターン
│   │   ├── dev-environment.md   # uv, ruff, mypy, pytest の使用方法
│   │   ├── security.md          # 機密情報管理，入力検証
│   │   └── testing.md           # TDD, AAA パターン, カバレッジ 80%
│   ├── docs/                    # 知識ベース
│   │   ├── DESIGN.md            # 設計ドキュメント（自動更新）
│   │   ├── research/            # Geminiの調査結果
│   │   │   └── *.md             # トピック別リサーチファイル
│   │   └── libraries/           # ライブラリドキュメント
│   ├── logs/                    # ログディレクトリ
│   │   └── cli-tools.jsonl      # Codex/Gemini の入出力ログ
│   └── skills/                  # スキル定義（13スキル）
│       ├── startproject/        # マルチエージェント協調によるプロジェクト開始
│       ├── codex-system/        # Codex CLI連携の詳細
│       ├── gemini-system/       # Gemini CLI連携の詳細
│       ├── checkpointing/       # セッション永続化 & スキル抽出
│       ├── design-tracker/      # 設計記録スキル
│       ├── plan/                # 実装計画作成
│       ├── tdd/                 # テスト駆動開発
│       ├── simplify/            # コードリファクタリング
│       ├── init/                # プロジェクト初期化
│       ├── research-lib/        # ライブラリ調査（gemini-systemエイリアス）
│       ├── update-design/       # DESIGN.md更新
│       └── update-lib-docs/     # ライブラリドキュメント更新
│
├── .codex/                      # Codex CLI の設定
│   ├── AGENTS.md                # Codex用のコンテキスト
│   └── skills/
│       └── context-loader/      # .claude/のコンテキストを読み込む
│
└── .gemini/                     # Gemini CLI の設定
    ├── GEMINI.md                # Gemini用のコンテキスト
    ├── settings.json            # Gemini設定（gemini-3-pro-preview）
    └── skills/
        └── context-loader/      # .claude/のコンテキストを読み込む

 設計のポイント
 1. 知識ベースの一元管理.claude/docs/ に設計ドキュメント，リサーチ結果，ライブラリ情報を集約しています．Codex CLI と Gemini CLI の両方に context-loader スキルがあり，タスク開始時に .claude/ のコンテキスト（ルール，設計決定，ライブラリ制約）を自動的に読み込みます．これにより，どのツールを使っても同じ知識にアクセスできる状態を維持できます．


.claude/docs/libraries/ にライブラリドキュメントを集約

 2. Hooksによる自動協調提案6つのPythonスクリプトが，ユーザーの入力やツール使用に応じて自動的に適切なエージェントへの協調を提案します．ユーザーが「Codexに聞いて」「Geminiで調べて」と明示的に指示する必要がありません．

 3. 3つのCLIエージェントの協調
Claude Code（.claude/）: オーケストレーターとして全体を統括し，必要に応じて他のエージェントに委譲

Codex CLI（.codex/）: 深い推論が必要な設計判断，デバッグ，コードレビューを担当

Gemini CLI（.gemini/）: 大規模コンテキストが必要なリサーチ，リポジトリ分析，マルチモーダル処理を担当

 4. 自動記憶設計決定やライブラリの制約を自動的に記録する仕組みを組み込んでいます．Geminiの調査結果は .claude/docs/research/ に保存され，後からClaude CodeやCodexが参照できます．

 5. サブエージェントパターンによるコンテキスト管理Claude Codeの実効コンテキストは約70-100kトークン（ツール定義で減少）です．本テンプレートでは，サブエージェント（Task tool）を活用してコンテキストを保護します．
Claude Code (Main Orchestrator)
├─ 実効コンテキスト: ~70-100k tokens
├─ 役割: ユーザーとの対話，タスク管理，実行
│
└─ サブエージェントに委譲:
    ├─ Codex CLI → 設計判断，デバッグ（重い出力はサブエージェントが吸収）
    └─ Gemini CLI → リサーチ，分析（1Mトークンの出力を要約して返却）
サブエージェントを使う理由:

コンテキスト保護: メインのオーケストレーターを軽量に保つ

並列作業: 複数のサブエージェントを同時実行可能

出力フィルタリング: 大きな出力を要約してから返却

重い処理の分離: Codexの詳細分析やGeminiの大規模リサーチを隔離


Claude CodeのTaskツールで複数のライブラリを並列に調査している様子

 3. 参考にしたリソース本テンプレートは，以下の2つのリソースから大きな影響を受けています．

 Anthropic公式: Claude Code Best PracticesAnthropicが公式に公開しているClaude Codeのベストプラクティスです．本テンプレートでは特に以下の考え方を取り入れています．


公式ベストプラクティス
本テンプレートでの適用



CLAUDE.md による文脈提供
プロジェクト固有の情報をCLAUDE.mdに集約


Explore-Plan-Code-Commit ワークフロー

/plan, /tdd, /startproject スキルで実現

マルチClaude並列実行
Codex/Geminiをバックグラウンドで並列実行

Course Correction
Hooksによる自動的な軌道修正提案


 公式ベストプラクティスの詳細1. CLAUDE.mdファイルの作成
Claudeが自動的に読み込むCLAUDE.mdファイルに重要な情報を記載します．
記載すべき内容:
Bashコマンド，コアファイルの場所
コードスタイルガイドライン，テスト手順
リポジトリのエチケット，開発環境のセットアップ
本テンプレートでは，CLAUDE.md に加えて .claude/rules/ で常時適用ルールを分離し，管理しやすくしています．
2. 探索→計画→コード→コミット ワークフロー
複雑な問題では，早期の調査と計画が結果を大幅に改善します．
公式が推奨するワークフロー:
コードを書かずに関連ファイルを読むようClaudeに依頼
思考モードを使って計画を要求（"think", "think hard", "ultrathink"）
Claudeに実装させる
コミットとドキュメント更新を要求
本テンプレートの /startproject は，このワークフローをGeminiのリサーチとCodexのレビューで強化しています．
3. マルチClaude ワークフロー
1つのClaudeインスタンスがコードを書き，別のインスタンスがレビューまたはテスト．コンテキストを分離することで，単一インスタンスのワークフローより良い結果が得られることがあります．
本テンプレートでは，この考え方を拡張し，Claude + Codex + Gemini の3エージェント協調を実現しています．
4. 戦略的な軌道修正
コーディング前に計画を依頼してアプローチを確認．Escapeを押すとどのフェーズでも中断可能．
本テンプレートの6つのHooksは，この軌道修正を自動化します．ユーザーが明示的に指示しなくても，適切なタイミングでCodexやGeminiへの相談を提案します．

 Everything Claude CodeAffaan Mustafa氏が公開しているClaude Codeの設定コレクションです．2025年9月のAnthropic × Forum Venturesハッカソン（NYC）優勝者で，10ヶ月以上の実践から得られた設定が詰まっています．
Everything Claude Code の詳しい解説は こちらの記事 がわかりやすいです．

 Everything Claude Codeの構成

構成要素
内容


Agents
9つの専門サブエージェント（planner, architect, code-reviewer, tdd-guide等）

Skills
11のワークフロー定義（tdd-workflow, backend-patterns, verification-loop等）

Commands
15のスラッシュコマンド（/tdd, /plan, /code-review, /e2e等）

Rules
8つの常時適用ルール（security, coding-style, testing, git-workflow等）

Hooks
セッション管理，自動フォーマット，状態保存

Contexts
3つの動的プロンプト（dev, review, research）

本テンプレートでは，特に以下の概念を採用しています．


Everything Claude Code
本テンプレートでの適用



Hooks による自動化
6つのHooksでエージェント協調を自動提案


Skills によるワークフロー定義

/startproject, /codex-system, /gemini-system 等


Rules による常時適用ルール

coding-principles, security, testing 等


Agents によるサブエージェント
Codex/Geminiを外部エージェントとして活用


 本テンプレートの独自性Everything Claude CodeがClaude Code単体の最適化に焦点を当てているのに対し，本テンプレートはあくまでも3つのCLIエージェントの協調のアプローチの高度化を目指しています．


観点
Everything Claude Code
本テンプレート


焦点
Claude Code単体の最大活用
3ツールのオーケストレーション

サブエージェント
9つの内部エージェント
内部 + 外部CLI（Codex, Gemini）

リサーチ
Claude Code + WebSearch
Gemini CLIに委譲（1Mトークン対応）

深い推論
Opus 4.5 モデル選択
Codex CLI（gpt-5.2-codex）に委譲

知識共有
Claude Code内で完結
3ツール間で共有

マルチモーダル
限定的
Gemini CLIで pdf/動画/音声対応


 コンテキスト管理の違いEverything Claude Codeは，Claude Code内部でのコンテキスト最適化に注力しています:
モデル選択（Haiku, Sonnet, Opus）による効率化
システムプロンプトのスリム化
MCPは10個以下，ツールは80個以下を推奨
本テンプレートは，外部CLIへの委譲でコンテキストを保護します:
重い分析はCodexサブエージェントに委譲
大規模リサーチはGemini（1Mトークン）に委譲
メインのClaudeは軽量なオーケストレーションに集中
!本テンプレートはEverything Claude Codeと併用可能です．Everything Claude Codeの設定を取り込みつつ，Codex/Geminiとの協調機能を追加することで，より強力な開発環境を構築できます．

 MCPベースアプローチとの比較複数のCLIエージェントを協調させるアプローチとして，MCPを使った方法も注目されています．
Claude Code+Codex CLI+Gemini CLIのMCPマルチエージェント構成
Claude CodeにCodex CLIとGemini CLIを仕込んでレビューを強化する
Claude Codeの仲間にCodex CLIとGemini CLIを追加する
これらの記事では，MCPサーバー経由でCodex CLIやGemini CLIをClaude Codeのツールとして追加しています．
# MCPベースのセットアップ例
claude mcp add -s user codex -- codex mcp-server
claude mcp add -s user gemini-cli -- npx mcp-gemini-cli
しかし，MCPベースのアプローチには課題も報告されています．Qiitaの記事では以下のように述べられています．
最初はMCPサーバで実現してみたのですが、ハングしたり回答が遅かったりと不安定だったところに、Agent Skillが登場したのでAgent Skillで実装してみたところ安定して動くようになりました。

— Claude Codeの仲間にCodex CLIとGemini CLIを追加する
本テンプレートは，MCPではなくSkillsベースのアプローチを採用しています．以下にその違いと優位性を整理します．

 MCPベース vs Skillsベース

観点
MCPベース
Skillsベース（本テンプレート）


安定性
「ハングしたり回答が遅かったりと不安定」との報告あり
直接CLIを呼び出すため安定

Gemini連携
サードパーティ製MCPサーバーに依存
公式CLIを直接使用

協調のタイミング
ユーザーが明示的に呼び出す必要
Hooksが自動的に提案

ワークフロー
単発のツール呼び出し
複合フェーズを定義可能

並列実行
MCPサーバーの同時呼び出しは不安定
バックグラウンドで安定した並列処理

コンテキスト共有
各MCPは独立
context-loaderで3CLI間で知識共有

出力制御
そのままメインコンテキストに流入
サブエージェントで要約してから返却


 Skillsベースの優位性1. Proactive（能動的）な協調提案
MCPは「呼ばれるのを待つ」受動的なツールです．ユーザーが「Codexに聞いて」と明示的に指示する必要があります．
一方，SkillsベースではHooksと組み合わせて自動的に協調を提案できます．ユーザーが「認証機能を実装して」と言っただけで，Claude Codeが「これは設計判断が必要だ，Codexに相談しよう」と自律的に判断します．
2. ワークフローの抽象化
MCPは単発のツール呼び出しに限定されます．本テンプレートの/startprojectのような「調査→計画→レビュー→実行→記録→品質保証」という6フェーズの複合ワークフローをカプセル化することはできません．
Skillsは複数のステップを一つのコマンドにまとめ，再利用可能な形で定義できます．
3. コンテキスト保護
MCPの出力はそのままメインコンテキストに流入します．Geminiが1Mトークン分の分析結果を返すと，Claude Codeのコンテキストが圧迫されます．
Skillsベースではサブエージェント（Task tool）経由で出力をフィルタリング/要約してから返却できます．重い処理を隔離し，メインのオーケストレーターを軽量に保てます．
4. 依存関係の少なさ
MCPベースでは，各AIのMCPサーバー実装に依存します．特にGemini CLI用のMCPサーバーは非公式のサードパーティ製であり，更新が止まるリスクがあります．
Skillsベースでは各CLIの公式インターフェースをそのまま使用するため，CLIがアップデートされても追従しやすいです．
!まとめ: MCPは「ツールを増やす」アプローチ，Skillsは「ワークフローを定義する」アプローチです．単純な呼び出しならMCPで十分ですが，自動協調提案，複合ワークフロー，コンテキスト保護が必要な場合はSkillsベースが優れています．

 4. Hooksによる自動協調提案本テンプレートの特徴的な機能の一つが，Hooksによる自動協調提案です．6つのPythonスクリプトが，ユーザーの入力やツール使用を監視し，適切なエージェントへの協調を自動的に提案します．

 6つのHooks

Hook
トリガー
提案内容


agent-router
ユーザー入力時
入力内容から適切なエージェントを判定

check-codex-before-write
ファイル編集前
複雑な変更前にCodex相談を提案

check-codex-after-plan
Task完了後
計画作成後にCodexレビューを提案

suggest-gemini-research
WebSearch/WebFetch前
Web検索の代わりにGeminiリサーチを提案

post-implementation-review
ファイル編集後
大きな実装後にCodexレビューを提案

post-test-analysis
Bash実行後
テスト失敗時にCodex分析を提案


 agent-routerの仕組みユーザーの入力を解析し，以下のようなキーワードを検出してエージェントを振り分けます．
Codexへの振り分けトリガー:
設計判断: 「設計」「アーキテクチャ」「どう実装」「design」「architecture」
デバッグ: 「なぜ動かない」「error」「bug」「debug」
比較分析: 「どちらがいい」「compare」「trade-off」「トレードオフ」
レビュー: 「リファクタ」「レビュー」「refactor」「review」
Geminiへの振り分けトリガー:
リサーチ: 「調べて」「リサーチ」「research」「investigate」
マルチモーダル: 「pdf」「動画」「video」「audio」「音声」
ドキュメント: 「ドキュメント」「library」「docs」「ライブラリ」
# agent-router.py の抜粋
def detect_agent(prompt: str) -> tuple[str | None, str]:
    prompt_lower = prompt.lower()

    # Check Codex triggers
    for trigger in CODEX_TRIGGERS:
        if trigger in prompt_lower:
            return "codex", trigger

    # Check Gemini triggers
    for trigger in GEMINI_TRIGGERS:
        if trigger in prompt_lower:
            return "gemini", trigger

    return None, ""

 Hooksの設定.claude/settings.json でHooksを設定しています．
{
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [
      {
        "matcher": "",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "python3 \"$CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/agent-router.py\"",
            "timeout": 5
          }
        ]
      }
    ],
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Edit|Write",
        "hooks": [{ "type": "command", "command": "...check-codex-before-write.py" }]
      },
      {
        "matcher": "WebSearch|WebFetch",
        "hooks": [{ "type": "command", "command": "...suggest-gemini-research.py" }]
      }
    ],
    "PostToolUse": [
      {
        "matcher": "Task",
        "hooks": [{ "type": "command", "command": "...check-codex-after-plan.py" }]
      },
      {
        "matcher": "Bash",
        "hooks": [{ "type": "command", "command": "...post-test-analysis.py" }]
      },
      {
        "matcher": "Edit|Write",
        "hooks": [{ "type": "command", "command": "...post-implementation-review.py" }]
      }
    ]
  }
}
!ポイント: Hooksにより，ユーザーが「Codexに聞いて」「Geminiで調べて」と明示的に指示する必要がなくなります．Claude Codeが自動的に適切なエージェントへの協調を検討し，提案してくれます．

 5. Codex CLI との連携（codex-system スキル）
 Codex CLI の役割Codex CLI（gpt-5.2-codex）は，深い推論が必要なタスクを担当します．


タスク
Codexが得意な理由


設計判断
複数の選択肢を深く分析，トレードオフを整理

デバッグ
根本原因の特定，複雑なバグの分析

コードレビュー
アーキテクチャの問題点，改善点の指摘

リファクタリング
より良い設計への具体的な提案


 いつCodexに相談するかMUST（必ず相談）:


場面
例


設計判断の前
「どう構造化すべき？」「どのアプローチが良い？」

複雑な実装の前
新機能設計，3+ファイルへの変更，API設計

デバッグ時
原因が明確でない，最初の修正が失敗した

計画時
複数ステップのタスク，トレードオフの評価

相談不要:
単純なファイル編集（タイポ修正，小さな変更）
標準的な操作（git commit, テスト実行, lint）
解が自明な些細なコード変更

 Quick Rule「うーん，これどうしよう？」と思ったら → Codexに相談

 実行モードとバックグラウンド実行Codexに相談する際，常にバックグラウンドで実行します．これにより，Codexが分析している間もClaude Codeは別の作業を並行して進められます．
Analysis Only（分析のみ）:
codex exec --model gpt-5.2-codex --sandbox read-only --full-auto "Analyze: {question}" 2>/dev/null
Delegate Work（作業委譲）:
codex exec --model gpt-5.2-codex --sandbox workspace-write --full-auto "Task: {description}" 2>/dev/null

 言語プロトコル
Codexへは英語で質問 - 推論精度が向上
英語で回答を受け取る
ユーザーには日本語で報告
!ポイント: ユーザーが「認証機能を実装して」と言っただけで，Claude Codeが自分で「これは設計判断だ，Codexに相談しよう」と判断します．ユーザーは言語の違いを意識する必要がありません．

 6. Gemini CLI との連携（gemini-system スキル）
 なぜGeminiにリサーチを委譲するのかClaude CodeでWebFetchを使ってリサーチすることも可能ですが，複数のドキュメントを調査する場合，以下のような問題が発生します．


Claude CodeでWebFetchを多用すると，コンテキストが圧迫される
この例では，LangChain + Neo4jのドキュメントを調査するために8回以上のWebFetchが実行されています．これにより：
コンテキストが急速に消費される
応答が遅くなる
本来の実装作業に使えるコンテキストが減少
Gemini CLI（1Mトークン）に委譲することで，この問題を解決できます．Geminiが大量のドキュメントを処理し，要約だけをClaude Codeに返却します．

 Gemini CLI の役割Gemini CLI（gemini-3-pro-preview）は，リサーチと大規模コンテキスト処理を担当します．


タスク
Geminiが得意な理由


リポジトリ全体分析
1Mトークンのコンテキストで全体把握

ライブラリ調査
Google検索グラウンディングで最新情報

マルチモーダル
pdf，動画，音声の解析

ドキュメント検索
最新ドキュメントの検索と要約


 Gemini vs Codex の使い分け

タスク
Gemini
Codex


リポジトリ全体理解
✓


ライブラリ調査
✓


マルチモーダル（pdf/動画/音声）
✓


最新ドキュメント検索
✓


設計判断

✓

デバッグ

✓

コード実装

✓


 実行コマンド# リサーチ
gemini -p "Research: {topic}" 2>/dev/null

# コードベース分析
gemini -p "Analyze: {aspect}" --include-directories src,lib 2>/dev/null

# マルチモーダル（pdf/動画/音声）
gemini -p "Extract: {what}" < /path/to/file.pdf 2>/dev/null

 調査結果の保存Geminiの調査結果は .claude/docs/research/{topic}.md に保存されます．これにより，Claude CodeやCodexが後から参照できます．
!使い分けの指針: 「調べる」ならGemini，「考える」ならCodex．リサーチが必要な場面ではまずGeminiで情報を収集し，その結果を踏まえてCodexに設計判断を相談する，という流れが効果的です．

 7. /startproject ワークフロー/startproject は，本テンプレートの目玉機能です．3つのエージェントが協調してプロジェクトを開始するワークフローを提供します．

 ワークフロー概要（6フェーズ）┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Phase 1: Gemini CLI (Research) [Background]                    │
│  → リポジトリ分析・ライブラリ調査                                │
│  → Output: .claude/docs/research/{feature}.md                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Phase 2: Claude Code (Requirements)                            │
│  → ユーザーから要件ヒアリング（目的，スコープ，制約，成功基準）  │
│  → 実装計画のドラフト作成                                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Phase 3: Codex CLI (Design Review) [Background]                │
│  → Geminiのリサーチ + Claudeの計画を読み込み                     │
│  → 計画の深いレビュー・リスク分析・実装順序の提案                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Phase 4: Claude Code (Task Creation)                           │
│  → 全入力を統合                                                  │
│  → タスクリスト作成 (TodoWrite)                                  │
│  → ユーザー確認                                                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Phase 5: Claude Code (Documentation)                           │
│  → CLAUDE.md にプロジェクトコンテキストを追記                    │
│  → .claude/docs/DESIGN.md に設計決定を記録                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Phase 6: Multi-Session Review (Quality Assurance)              │
│  → 新しいClaudeセッションで客観的なコードレビュー                │
│  → または Codex に実装後レビューを委託                           │
│  → 実装バイアスを排除した品質保証                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

 使用例ユーザー: /startproject ユーザー認証機能を追加したい
Phase 1: Gemini によるリサーチ（バックグラウンド）
gemini -p "Analyze this repository for implementing: ユーザー認証機能

Provide comprehensive analysis:
1. Repository Structure
2. Relevant Existing Code
3. Library Investigation
4. Technical Considerations
5. Recommendations" --include-directories . 2>/dev/null
Phase 2: Claude による要件ヒアリング
Claude がユーザーに以下を確認:

目的: 何を達成したいですか？

スコープ: 含めるもの・除外するものは？

技術的要件: 特定のライブラリ，パターン，制約は？

成功基準: 完了の判断基準は何ですか？
Phase 3: Codex によるレビュー（バックグラウンド）
codex exec --model gpt-5.2-codex --sandbox read-only --full-auto "
Review this implementation plan for: ユーザー認証機能

## Gemini Research Summary
{Geminiの調査結果}

## Draft Plan
{Claudeの計画ドラフト}

Provide:
1. Plan Assessment
2. Risk Analysis
3. Implementation Order
4. Refinements
" 2>/dev/null
Phase 4: タスクリスト作成
Claudeがすべての入力を統合し，TodoWriteでタスクリストを作成．ユーザーに最終確認を求めます．
Phase 5: ドキュメント更新

CLAUDE.md にプロジェクトコンテキストを追記（次回セッションでも文脈を維持）

.claude/docs/DESIGN.md に設計決定を記録
Phase 6: マルチセッションレビュー（品質保証）
実装完了後，新しいClaudeセッションまたはCodexで客観的なコードレビューを実施します．
# 新しいセッションでレビュー
git diff main...HEAD | claude -p "Review this implementation..."

# または Codex に委託
codex exec --model gpt-5.2-codex --sandbox read-only --full-auto "Review implementation..." 2>/dev/null
!なぜマルチセッションレビューが重要か: 実装した本人（同じセッション）がレビューすると，実装バイアスが発生しやすくなります．新しいセッションやCodexに委託することで，客観的な品質保証が可能になります．

 バックグラウンド実行による並列作業!ポイント: /startproject は「調査 → 計画 → レビュー → 実行」というベストプラクティスを自動化します．GeminiとCodexをバックグラウンドで実行することで，待ち時間を最小化しつつ，3つのエージェントの知見を統合した高品質な計画が作成されます．

 8. /checkpointing スキル（セッション永続化）長時間の開発セッションでは，コンテキストの喪失や作業パターンの記録が課題になります．/checkpointing スキルはこれを解決します．

 3つのモード

モード
コマンド
用途


Session History
/checkpointing
Codex/Geminiの相談ログをエージェント設定ファイルに追記

Full Checkpoint
/checkpointing --full
gitコミット，ファイル変更，CLI相談を完全保存

Skill Analysis
/checkpointing --full --analyze
作業パターンを分析し，再利用可能なスキル候補を抽出


 Full Checkpointの出力# Checkpoint: 2026-01-28 14:30:00

## Summary
- Commits: 5
- Files changed: 12
- CLI consultations: 3 (Codex: 2, Gemini: 1)

## Git Changes
[コミット一覧とdiff要約]

## CLI Consultations
[Codex/Geminiへの相談内容と回答要約]

 Skill Analysis（スキル抽出）--analyze オプションを付けると，サブエージェントが作業パターンを分析し，再利用可能なスキル候補を提案します．
抽出されるパターン例:
TDDワークフロー（テスト作成 → 実装 → リファクタ）
リサーチ → 設計 → 実装のシーケンス
特定のライブラリ導入手順
!ポイント: /checkpointing --full --analyze を定期的に実行することで，自分の開発パターンを発見し，再利用可能なスキルとして蓄積できます．

 9. Rules（常時適用ルール）Rulesは，常に従うべきルールを定義します．本テンプレートでは以下のルールを用意しています．


ルール
内容


language
思考は英語，ユーザーへの応答は日本語

codex-delegation
Codexへの相談ルール

gemini-delegation
Geminiへの委譲ルール

coding-principles
シンプルさ，単一責任，早期リターン，型ヒント

dev-environment
uv，ruff，ty，marimo の使用方法

security
機密情報管理，入力検証，SQLi/XSS防止

testing
TDD，AAA パターン，カバレッジ 80%

本テンプレートでは全ファイルに適用するルールを採用していますが，Claude Codeのrulesはpathsフロントマターで特定ファイルにのみ適用することも可能です．
---
paths:
  - "src/api/**/*.ts"
---

# API固有のルール
このルールはsrc/api/配下の.tsファイルにのみ適用されます．
プロジェクトの規模や要件に応じて，全体適用ルールとパス指定ルールを使い分けてください．

 10. 導入方法
 Prerequisites3つのCLIツールをインストールしておく必要があります．
# Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude login

# Codex CLI
npm install -g @openai/codex
codex login

# Gemini CLI
npm install -g @google/gemini-cli
gemini login

 既存プロジェクトへの適用（推奨）既存プロジェクトのルートで以下を実行:
git clone --depth 1 https://github.com/DeL-TaiseiOzaki/claude-code-orchestra.git .starter \
  && cp -r .starter/.claude .starter/.codex .starter/.gemini .starter/CLAUDE.md . \
  && rm -rf .starter \
これにより，設定ファイルとスキル定義のみがコピーされます．

 11. まとめ本記事では，Claude Code，Codex CLI，Gemini CLI の3つを協調させる「マルチエージェントオーケストレーション」テンプレートを紹介しました．

 ポイントの振り返り
3エージェントの役割分担: Claude Code（オーケストレーター），Codex（深い推論），Gemini（リサーチ）

Hooksによる自動協調提案: 6つのフックがエージェント協調を自動的に提案

/startproject ワークフロー: 6フェーズ（調査 → 計画 → レビュー → 実行 → 記録 → 品質保証）

サブエージェントパターン: コンテキストを保護しながら重い処理を外部CLIに委譲

/checkpointing スキル: セッション永続化と作業パターンからのスキル抽出

マルチセッションレビュー: 実装バイアスを排除した客観的な品質保証

知識ベースの一元管理: .claude/docs/ に設計，リサーチ結果，ライブラリ情報を集約

 今後の展望CLIエージェントの進化は速く，今後も新しい機能が追加されていくでしょう．このテンプレートも，それに合わせて進化させていきたいと思います．
何か質問やフィードバックがあれば，ぜひGitHubのIssueでお知らせください．

 参考リンク
 公式リソースClaude Code 公式ドキュメント

Claude Code Best Practices - Anthropic公式ベストプラクティス
OpenAI Codex CLI
Google Gemini CLI

 テンプレート・設定集
claude-code-orchestra - 本記事で紹介したテンプレート

Everything Claude Code - Anthropicハッカソン優勝者の設定集

Everything Claude Code 解説記事 - 日本語での詳細解説

ツール	得意なこと	苦手なこと
Claude Code	高速な実装，コード編集，日常的な開発タスク	複雑な設計判断，巨大なコンテキスト
Codex CLI	深い推論，設計判断，デバッグ分析	高速なレスポンス
Gemini CLI	巨大なコンテキスト，リサーチ，マルチモーダル	コーディング

問題	具体的な症状
認知負担が大きい	2つのタブを行き来し，それぞれの状態を把握する必要がある
コンテキストが分断される	Claude CodeはCodexに何を聞いたか知らない，Codexも逆を知らない
情報の橋渡しが手動	「Codexがこう言ってた」と自分でコピペして伝える必要がある
判断の一貫性がない	お互いに相談しない部下2人を雇っているような状態

利点	具体的な効果
認知負担が軽い	ユーザーはClaude Codeとだけ対話すればよい
コンテキストが統合される	Claude CodeがCodex/Geminiへの相談内容と結果を把握
情報の橋渡しが自動	Claude Codeが必要な情報を適切に伝達・要約
判断の一貫性がある	オーケストレーターが全体を統括し，矛盾のない意思決定

役割	エージェント	いつ使うか
オーケストレーター	Claude Code	常時：メインの開発作業，他エージェントへの委譲判断
深い推論	Codex CLI	設計判断，デバッグ，トレードオフ分析，コードレビュー
リサーチ	Gemini CLI	ライブラリ調査，リポジトリ全体分析，マルチモーダル処理
並列実行	サブエージェント	独立した小タスクの並列処理

公式ベストプラクティス	本テンプレートでの適用
CLAUDE.md による文脈提供	プロジェクト固有の情報をCLAUDE.mdに集約
Explore-Plan-Code-Commit ワークフロー	`/plan`, `/tdd`, `/startproject` スキルで実現
マルチClaude並列実行	Codex/Geminiをバックグラウンドで並列実行
Course Correction	Hooksによる自動的な軌道修正提案

構成要素	内容
Agents	9つの専門サブエージェント（planner, architect, code-reviewer, tdd-guide等）
Skills	11のワークフロー定義（tdd-workflow, backend-patterns, verification-loop等）
Commands	15のスラッシュコマンド（/tdd, /plan, /code-review, /e2e等）
Rules	8つの常時適用ルール（security, coding-style, testing, git-workflow等）
Hooks	セッション管理，自動フォーマット，状態保存
Contexts	3つの動的プロンプト（dev, review, research）

Everything Claude Code	本テンプレートでの適用
Hooks による自動化	6つのHooksでエージェント協調を自動提案
Skills によるワークフロー定義	`/startproject`, `/codex-system`, `/gemini-system` 等
Rules による常時適用ルール	`coding-principles`, `security`, `testing` 等
Agents によるサブエージェント	Codex/Geminiを外部エージェントとして活用

観点	Everything Claude Code	本テンプレート
焦点	Claude Code単体の最大活用	3ツールのオーケストレーション
サブエージェント	9つの内部エージェント	内部 + 外部CLI（Codex, Gemini）
リサーチ	Claude Code + WebSearch	Gemini CLIに委譲（1Mトークン対応）
深い推論	Opus 4.5 モデル選択	Codex CLI（gpt-5.2-codex）に委譲
知識共有	Claude Code内で完結	3ツール間で共有
マルチモーダル	限定的	Gemini CLIで pdf/動画/音声対応

観点	MCPベース	Skillsベース（本テンプレート）
安定性	「ハングしたり回答が遅かったりと不安定」との報告あり	直接CLIを呼び出すため安定
Gemini連携	サードパーティ製MCPサーバーに依存	公式CLIを直接使用
協調のタイミング	ユーザーが明示的に呼び出す必要	Hooksが自動的に提案
ワークフロー	単発のツール呼び出し	複合フェーズを定義可能
並列実行	MCPサーバーの同時呼び出しは不安定	バックグラウンドで安定した並列処理
コンテキスト共有	各MCPは独立	context-loaderで3CLI間で知識共有
出力制御	そのままメインコンテキストに流入	サブエージェントで要約してから返却

Hook	トリガー	提案内容
agent-router	ユーザー入力時	入力内容から適切なエージェントを判定
check-codex-before-write	ファイル編集前	複雑な変更前にCodex相談を提案
check-codex-after-plan	Task完了後	計画作成後にCodexレビューを提案
suggest-gemini-research	WebSearch/WebFetch前	Web検索の代わりにGeminiリサーチを提案
post-implementation-review	ファイル編集後	大きな実装後にCodexレビューを提案
post-test-analysis	Bash実行後	テスト失敗時にCodex分析を提案

タスク	Codexが得意な理由
設計判断	複数の選択肢を深く分析，トレードオフを整理
デバッグ	根本原因の特定，複雑なバグの分析
コードレビュー	アーキテクチャの問題点，改善点の指摘
リファクタリング	より良い設計への具体的な提案

場面	例
設計判断の前	「どう構造化すべき？」「どのアプローチが良い？」
複雑な実装の前	新機能設計，3+ファイルへの変更，API設計
デバッグ時	原因が明確でない，最初の修正が失敗した
計画時	複数ステップのタスク，トレードオフの評価

タスク	Geminiが得意な理由
リポジトリ全体分析	1Mトークンのコンテキストで全体把握
ライブラリ調査	Google検索グラウンディングで最新情報
マルチモーダル	pdf，動画，音声の解析
ドキュメント検索	最新ドキュメントの検索と要約

タスク	Gemini	Codex
リポジトリ全体理解	✓
ライブラリ調査	✓
マルチモーダル（pdf/動画/音声）	✓
最新ドキュメント検索	✓
設計判断		✓
デバッグ		✓
コード実装		✓

モード	コマンド	用途
Session History	`/checkpointing`	Codex/Geminiの相談ログをエージェント設定ファイルに追記
Full Checkpoint	`/checkpointing --full`	gitコミット，ファイル変更，CLI相談を完全保存
Skill Analysis	`/checkpointing --full --analyze`	作業パターンを分析し，再利用可能なスキル候補を抽出

ルール	内容
language	思考は英語，ユーザーへの応答は日本語
codex-delegation	Codexへの相談ルール
gemini-delegation	Geminiへの委譲ルール
coding-principles	シンプルさ，単一責任，早期リターン，型ヒント
dev-environment	uv，ruff，ty，marimo の使用方法
security	機密情報管理，入力検証，SQLi/XSS防止
testing	TDD，AAA パターン，カバレッジ 80%

GitHubで編集を提案

松尾研究所テックブログ

株式会社松尾研究所のテックブログです。

Claude Code Orchestra: Claude Code × Codex CLI × Gemini CLIの最適解を探る

1. なぜ複数のCLIエージェントを協調させるのか

各ツールの得意分野と限界

「別タブで開く」運用の問題点

マルチエージェントオーケストレーション

役割分担の詳細

2. テンプレートの全体構造

ディレクトリ構成

設計のポイント

1. 知識ベースの一元管理

2. Hooksによる自動協調提案

3. 3つのCLIエージェントの協調

4. 自動記憶

5. サブエージェントパターンによるコンテキスト管理

3. 参考にしたリソース

Anthropic公式: Claude Code Best Practices

公式ベストプラクティスの詳細

Everything Claude Code

Everything Claude Codeの構成

本テンプレートの独自性

コンテキスト管理の違い

MCPベースアプローチとの比較

MCPベース vs Skillsベース

Skillsベースの優位性

4. Hooksによる自動協調提案

6つのHooks

agent-routerの仕組み

Hooksの設定

5. Codex CLI との連携（codex-system スキル）

Codex CLI の役割

いつCodexに相談するか

Quick Rule

実行モードとバックグラウンド実行

言語プロトコル

6. Gemini CLI との連携（gemini-system スキル）

なぜGeminiにリサーチを委譲するのか

Gemini CLI の役割

Gemini vs Codex の使い分け

実行コマンド

調査結果の保存

7. /startproject ワークフロー

ワークフロー概要（6フェーズ）

使用例

バックグラウンド実行による並列作業

8. /checkpointing スキル（セッション永続化）

3つのモード

Full Checkpointの出力

Skill Analysis（スキル抽出）

9. Rules（常時適用ルール）

10. 導入方法

Prerequisites

既存プロジェクトへの適用（推奨）

11. まとめ

ポイントの振り返り

今後の展望

参考リンク

公式リソース

テンプレート・設定集

Discussion