La codificación con IA hace que la implementación sea cada vez más rápida.
Muchos de ustedes probablemente están en una situación en la que los humanos ya no pueden seguir el ritmo de revisar todas las implementaciones.
Como solución, este artículo explica la versión más reciente de una Skill hecha por mí llamada codex-review, que asigna el rol de revisión a un subagente de Codex y repite correcciones y revisiones hasta que los problemas importantes desaparezcan.
Una Skill creada realmente hace seis meses
En realidad, la base de esta Skill se creó hace unos seis meses. La he ido mejorando poco a poco y sigo usándola con regularidad.
https://x.com/makaneko_AI/status/2005475035075707092
La versión anterior se presentó como un método donde Claude Code se encargaba de la implementación y Codex era llamado como revisor para repetir correcciones y revisiones. En ese entonces, Claude Code era fuerte en tareas de implementación, y Codex simplemente era "inteligente", por lo que tenía esa configuración.
Sin embargo, el entorno de IA ha cambiado por completo. Codex ahora es más fuerte en implementación y más inteligente (excepto para Fable 5), y es probable que muchas personas estén completando tareas de implementación solo con Codex.
Para adaptarme a este entorno, he renovado el contenido para que el bucle se ejecute dentro de Codex.
Tres cosas cambiaron en la versión más reciente
El flujo básico sigue siendo el mismo que el de la versión anterior.
Separa el responsable de implementación y el responsable de revisión ↓ El revisor lo examina en modo solo lectura ↓ Si aparecen puntos importantes, falla ↓ Corrige ↓ Vuelve a revisar usando el mismo método ↓ Itera hasta que pase
Los puntos clave de la versión más reciente son los tres siguientes:
1. Optimizado para GPT-5.5
2. Enfoque en problemas importantes
3. Precisión general mejorada
Los explicaré en orden.
1. Optimizado para GPT-5.5
A partir del 18/06/2026, la serie más reciente de OpenAI, GPT-5.5, se posiciona como un modelo fuerte en codificación basada en agentes y trabajo práctico. Se describe como capaz de proceder de forma autónoma incluso con tareas ambiguas de múltiples pasos.
Al mirar la guía oficial de GPT-5.5, dice cosas como "funciona mejor si escribes los resultados deseados de forma concisa en lugar de abarrotar con procedimientos detallados".
Por lo tanto, en la versión más reciente, dejé de enumerar plantillas detalladas y reforcé las reglas que el revisor debe seguir.
https://x.com/makaneko_AI/status/2049848091860463995
2. Enfoque en problemas importantes
Codex tenía la tendencia de hacer observaciones detalladas aprovechando su inteligencia, para bien o para mal.
Entonces, en la versión más reciente, le indiqué explícitamente al revisor que "tome solo problemas equivalentes a P0/P1 (prioridad más alta/alta) y no maneje puntos menores de estilo".
Gracias a esto, las correcciones menores repetitivas innecesarias han disminuido, lo que facilita avanzar sin problemas.
3. Precisión general mejorada
Mejoré la precisión general en pequeños detalles.
Por ejemplo, cerré vacíos donde una revisión se detenía a medio camino pero se marcaba como aprobada. Los casos en los que el revisor no lograba iniciar o el informe devuelto estaba corrupto e ilegible ya no se marcan como aprobados.
Incluso cuando un cambio grande se comparte entre múltiples revisores, el conjunto solo se aprueba si todos devuelven un aprobado y no hay revisiones sin revisar o fallidas. Estas mejoras han reducido el riesgo de pasar por alto problemas durante la revisión.
Uso recomendado
Esta Skill está instruida para activarse automáticamente después del diseño de especificaciones o implementación de mediana a gran escala, pero se recomienda configurarla para que se inicie automáticamente en el momento deseado por el usuario.
Por ejemplo, en el archivo AGENTS.md que Codex lee primero, agregue "Ejecutar revisión de Codex cuando...". O, si hay un formato de plan de implementación, incorpórelo como un paso obligatorio allí.
El artículo de comentarios de la versión anterior también explica esta área.
https://note.com/makaneko_ai/n/n3cefcec49e2d
Texto completo de la Skill "codex-review"
Escala | Criterio | Estrategia |
|---|---|---|
pequeño | ≤3 archivos, ≤100 líneas | diff 1 run |
mediano | 4-10 archivos, 100-500 líneas | arch → diff 1 run |
grande | >10 archivos, >500 líneas | arch → diff (múltiples ejecuciones en paralelo) → cross-check |
{
"ok": false,
"summary": "Resumen de la revisión",
"issues": [
{
"file": "src/auth.py",
"lines": "42-45",
"problem": "Descripción del problema",
"recommendation": "Plan de corrección",
"verification": "Método de verificación después de la corrección"
}
],
"notes_for_next_review": "Notas"
}
``text
## Bucle de corrección
Si ok=false, itera hasta max_iters veces. El valor predeterminado es max_iters=5.
1. Analiza issues y crea un plan de corrección.
2. El implementador corrige con un diff mínimo (deja los cambios de especificación como problemas no resueltos).
3. Ejecuta pruebas, linters o verificación alternativa según el riesgo del cambio. Si no se ejecuta, deja la razón; si no se verifica en la ruta crítica, trata como bloqueante.
4. Vuelve a revisar en el mismo modo.
Condiciones de parada:
- ok=true: puerta aprobada
- max_iters alcanzado: puerta fallida
- Prueba fallida dos veces seguidas: puerta fallida
- Fallo del revisor / error de análisis JSON / deficiencia de formato de salida / área no revisada presente: puerta fallida
Si se detiene por puerta fallida, genera en el informe final los bloqueos pendientes, no revisados y verificaciones fallidas como no resueltos.
## /review Fallback
Usa /review solo si la puerta JSON falla. /review es una ayuda de descubrimiento y su salida no debe usarse como base para ok=true tal cual.
## Reglas de error
- Si el revisor no logra establecerse, registra la razón del fallo, la ruta del revisor intentada y el rango no revisado en el informe final.
- No relajes la restricción de solo lectura del revisor.
- En caso de entrada excesiva o tiempo de espera, puedes reintentar reduciendo el rango o dividiendo.
## Ejemplo de informe final
Este es un ejemplo donde quedan áreas no revisadas, no una plantilla completa.
``texto
Resultados de la revisión de Codex
- mode: puerta JSON o /review
- review_scope: diff de rama
- Scale: grande (12 archivos, 620 líneas)
- Parallel: 3 subagentes
- reviewer path: spawn_agent primero
- fallback evidence: ninguno
- Iteration: 2/5
- Review gate: ok=false
- reason: unreviewed_scope no está vacío
- Completion evidence: push/merge/release/completado de tarea etc. se confirman por separado
Historial de correcciones
- auth.py: Se agregó verificación de autorización
No revisado
- utils/legacy.py: Timeout de Codex, se requiere volver a revisar
No resuelto
- main.py: Contenido, riesgo, acción recomendada ```
Resumen
La versión más reciente de la Skill codex-review no solo se trata de hacer que la versión anterior se ejecute dentro de Codex. Se ha despojado de pasos innecesarios para adaptarse al Codex actual y GPT-5.5, y se han aclarado las reglas a seguir como puerta de revisión. Un mecanismo que revisa y corrige por sí solo es muy conveniente, así que por favor intenta implementarlo.
Si este artículo te resultó útil, me alegraría que sigas y compartas. Continúo compartiendo formas no solo de usar IA, sino de hacer que la IA trabaje de forma autónoma.
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https://x.com/makaneko_AI/status/2058739339606233492
