很多人最近問我:「如果我之前用的是 Claude Code,現在想試 Codex,會不會之前都白學?」
我的答案是:不會。
Claude Code、Codex 都像是一顆 AI 大腦。
你真正要累積的,不是「某一顆大腦的聊天紀錄」,是你的工作規則、偏好、常用流程、工具權限、專案資料、長期記憶。
這些東西如果都分散在不同平台裡,搬家當然會很痛苦。
但如果一開始就放在自己的本地資料夾,用 AI 看得懂的文字整理好,那不論你今天使用的是 Claude Code、Codex,還是 Antigravity,本質上都只是換一顆大腦來讀同一份資料。
這就是我在《Claude Code vs Codex 新手怎麼選》裡講的「雙棲」👇

為什麼這件事現在變重要?
因為現在的 AI 工具進化實在太快了 😅
前陣子大家還在研究 Claude Code 桌面版和終端機的差異,過沒多久,Codex 桌面版突然變得好用,中文介面、遠端控制都很有吸引力。
你很自然會想問:那我是不是該搬去 Codex?
我的看法是,與其問「我要不要跳槽」,更好的問法是:我的 AI Agent 有沒有可遷移性架構?
這跟公司整理內部文件很像,如果一家公司的 SOP、客戶資料、工作流程全部只存在某個老員工腦袋裡,哪天他離職,公司就會大亂。
你如果把所有設定、偏好、記憶都散落在某個工具的雲端記憶或對話裡,等換工具時,就會陷入「搬家地獄」,或是工程師常講的「技術債1」。
如果你一開始只想趕快用,所以隨便把規則塞在某個聊天裡。後來你想搬到 Codex,AI 會問你:「你的規則在哪?Skill 在哪裡?記憶在哪?」
如果你自己都答不出來,AI 當然也會覺得很亂。
AI 的記憶系統:平台記憶 vs 本地記憶
Codex、ChatGPT、Claude 這類工具,都有自己的記憶功能。

你打開記憶,它會慢慢記住你的偏好。但你要知道風險:這些記憶通常存在平台裡。
如果你今天在 Codex 裡養出一堆記憶,之後用 Claude Code,Claude Code 不一定看得到,反過來也一樣。
我自己的做法,是把重要記憶放在本地資料夾裡。它可以是 Memory、Feedback、Reference、Daily Log,也可以是更簡單的幾份 Markdown 文件。
平台記憶像旅館房間裡的便利貼;本地記憶,則像你自己的筆記本。
旅館便利貼很方便,但你退房時不一定帶得走!
這套可遷移的 AI Agent 架構是我自己花 100+ 小時踩坑經驗,才設計出來的。
我不想讓其他跟我一樣非工程師的新手們,一開始就陷入一堆技術細節,所以迷你課的設計也是:先給你一個簡潔、能跑、具有遷移性的基本架構。
你不需要一開始就懂所有原理,只要先照著做,讓自己的 AI Agent 有一個健康的地基,再慢慢理解每一層的用意。
若 AI 分身的資料夾一開始就有規則、技能、記憶和工作流程的分層規則,之後讓其他 AI Agent 接手就不會那麼痛苦。
AGENTS.md 和 CLAUDE.md 是什麼?
接著,先講最基本的 2 個檔案。
Claude Code 會讀 CLAUDE.md:Claude Code 進入一個專案時會先看的「工作說明書」。
Codex 則會讀 AGENTS.md:Codex 進入一個專案時會先看的「代理人說明書」。
名字不一樣,但用途很接近:告訴 AI 這個專案是什麼、你是誰、它該遵守什麼規則、哪些事情不能亂做、常用工作流在哪裡。
如果你同時用 Claude Code 和 Codex,難道要維護兩份一模一樣的文件嗎?
我不建議。
因為你今天改了 CLAUDE.md,明天忘記改 AGENTS.md,兩邊就開始不同步。
Claude 記得新規則,Codex 不知道;Codex 有新的注意事項,Claude 又漏掉。
所以我自己的做法是:維護一份真正的核心規則,其他檔案只是同步內容。
工程師會把這叫做 SSOT(Single Source of Truth 單一真實來源),白話講就是「不要讓同一件事分散在五份文件裡」。

如果你現在還沒概念,可以先用這個很簡化的版本理解:
我的 AI Agent 資料夾
├── AGENTS.md 給 Codex 看的入口
├── CLAUDE.md 給 Claude Code 看的入口
├── core-rules.md 真正共用的核心規則
├── skills/ 常用工作流程
├── memory/ 長期記憶和回饋
├── workflows/ 具體任務流程
└── projects/ 你的專案與資料
先不要糾結每個資料夾要叫什麼,只要記住三個原則:
- 入口可以有多個,但核心規則最好只有一份。
- 會重複使用的流程,慢慢整理成 Skill。
- 重要記憶不要只放在某個平台的聊天裡。
光是做到這幾點,你的 AI Agent 架構就比大多數人的健康很多。
Skill 為什麼不是越多越好?
Skill 可以想成給 AI 的 SOP。
例如你常常請 AI 幫你整理素材、寫文章、做影片規劃、處理 WordPress 草稿。這些流程如果每次都重新講,會很浪費,也容易漏。
你可以把穩定下來的做法寫成 Skill,下次 AI 看到這份 Skill,就知道這類任務應該怎麼做。
但有一個很重要的觀念:Skill 不是越多越好。
影片裡我有舉例,看到別人在 GitHub 分享一個 Skill,不要第一句就跟 AI 說「幫我安裝」,你應該先問:「這個適合我們嗎?幫我研究一下。」

AI Agent 要變好用,是把別人的方法個人化,再把用順的版本系統化。
AI Agent 雙棲健檢助手
這篇文章,先讓你有一個底層概念,更多理論和完整設計,我之後會開一堂高階課程,再詳細帶大家走一遍記憶系統和 AI 分身架構!
如果你現在已經有 Claude Code,想開始試 Codex,可以看這支完整影片,理解整個搬家思路,或現在直接詢問你的 AI:
請幫我檢查目前這個專案資料夾,是否適合從 Claude Code 遷移到 Codex。
請特別檢查:
1. 是否有 AGENTS.md
2. CLAUDE.md 和 AGENTS.md 是否共用同一份核心規則
3. Skills 是否放在可被兩邊讀取的位置
4. 重要記憶是否只存在平台內建記憶,而沒有本地備份
5. 有哪些地方會造成搬家時的技術債
如果你是 AI Agent 迷你課同學,可以把 Pro-Kit 08 的文件丟給 AI,讓 AI 看看你的 AI Agent 結構,目前是不是可遷移的配置?
如果有,恭喜你,你超棒!
如果沒有,AI 會直接詢問你,協助你一步步調整優化,讓你的 AI Agents 在 Claude Code 跟 Codex 之間順暢遊走, 成為一個雙棲動物!

⬇️ 陸續看到同學分享的成果,也覺得很開心。
因為這就是我想交付的課程:不是讓你看完之後覺得「哇,雷蒙好厲害」,是你開始做出行動,打造個人化的 AI Agent 🥳


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- 技術債的意思,是你前面為了速度,留下了一些不穩定、難維護的做法。時間越久,債越多。等到要搬家、改版、擴充時,就會花更多時間去釐清、整理。 ↩︎