Le codage avec l'IA rend l'implémentation de plus en plus rapide.
Nombre d'entre vous êtes probablement dans une situation où les humains ne peuvent plus suivre le rythme pour revoir toutes les implémentations.
Comme solution, cet article présente la version la plus récente d'une Skill maison appelée codex-review, qui attribue le rôle de revue à un sous-agent Codex et répète les corrections et re-revues jusqu'à ce que les problèmes importants disparaissent.
Une Skill en réalité créée il y a six mois
En réalité, les bases de cette Skill ont été posées il y a environ six mois. Je l'ai améliorée petit à petit et continue de l'utiliser régulièrement.
https://x.com/makaneko_AI/status/2005475035075707092
La version précédente était présentée comme une méthode où Claude Code gérait l'implémentation et Codex était appelé comme relecteur pour répéter les corrections et les re-revues. À l'époque, Claude Code était performant pour les tâches d'implémentation, et Codex était simplement « intelligent », d'où cette configuration.
Cependant, l'environnement de l'IA a complètement changé. Codex est désormais plus fort en implémentation et plus intelligent (sauf pour Fable 5), et beaucoup de gens réalisent probablement leurs tâches d'implémentation avec Codex seul.
Pour m'adapter à un tel environnement, j'ai actualisé le contenu afin que la boucle s'exécute au sein de Codex.
Trois changements dans la dernière version
Le flux de base reste le même que dans la version précédente.
Séparez le responsable de l'implémentation et le responsable de la revue ↓ Le relecteur examine en mode lecture seule ↓ Échec si des points importants sont soulevés ↓ Correction ↓ Re-revue en utilisant la même méthode ↓ Itérez jusqu'à validation
Les points clés de la dernière version sont les trois suivants :
1. Optimisée pour GPT-5.5
2. Focus sur les problèmes importants
3. Précision globale améliorée
Je vais les expliquer dans l'ordre.
1. Optimisée pour GPT-5.5
Depuis le 18/06/2026, la dernière série GPT-5.5 d'OpenAI est positionnée comme un modèle performant pour le codage agentique et le travail pratique. Il est décrit comme capable de procéder de manière autonome même avec des tâches ambiguës en plusieurs étapes.
En regardant le guide officiel de GPT-5.5, on lit des choses comme « cela fonctionne mieux si vous rédigez les résultats souhaités de manière concise plutôt que de bourrer le texte de procédures détaillées ».
Par conséquent, dans la dernière version, j'ai cessé de lister des modèles détaillés et renforcé les règles que le relecteur doit suivre.
https://x.com/makaneko_AI/status/2049848091860463995
2. Focus sur les problèmes importants
Codex avait tendance à faire des remarques détaillées en exploitant son intelligence, pour le meilleur et pour le pire.
Ainsi, dans la dernière version, j'ai explicitement demandé au relecteur de « ne relever que les problèmes équivalents à P0/P1 (priorité la plus haute/élevée) et de ne pas traiter les points stylistiques mineurs ».
Grâce à cela, les corrections mineures répétitives inutiles ont diminué, ce qui facilite un déroulement fluide.
3. Précision globale améliorée
J'ai amélioré la précision dans l'ensemble sur de petits détails.
Par exemple, j'ai comblé les failles où une revue s'arrêtait en cours de route mais était marquée comme réussie. Les cas où le relecteur ne démarrait pas ou le rapport renvoyé était corrompu et illisible ne sont plus considérés comme un succès.
Même lorsqu'un changement important est partagé entre plusieurs relecteurs, l'ensemble n'est validé que si tout le monde renvoie une validation et qu'il n'y a pas de zone non revue ou de revue en échec. Ces améliorations ont réduit le risque de passer à côté de problèmes lors de la revue.
Utilisation recommandée
Cette Skill est conçue pour se déclencher automatiquement après la conception des spécifications ou une implémentation de taille moyenne à grande, mais il est recommandé de la configurer pour qu'elle démarre automatiquement au moment souhaité par l'utilisateur.
Par exemple, dans le fichier AGENTS.md que Codex lit toujours en premier, ajoutez « Exécuter la revue Codex lorsque... ». Ou, s'il existe un format de plan d'implémentation, intégrez-la comme étape obligatoire.
L'article de commentaire de la version précédente explique également ce point.
https://note.com/makaneko_ai/n/n3cefcec49e2d
Texte intégral de la Skill « codex-review »
Échelle | Critères | Stratégie |
|---|---|---|
petite | ≤3 fichiers, ≤100 lignes | diff 1 exécution |
moyenne | 4-10 fichiers, 100-500 lignes | arch → diff 1 exécution |
grande | >10 fichiers, >500 lignes | arch → diff (plusieurs exécutions en parallèle) → vérification croisée |
{
"ok": false,
"summary": "Résumé de la revue",
"issues": [
{
"file": "src/auth.py",
"lines": "42-45",
"problem": "Description du problème",
"recommendation": "Plan de correction",
"verification": "Méthode de vérification après correction"
}
],
"notes_for_next_review": "Notes"
}
``text
## Boucle de correction
Si ok=false, itérez jusqu'à max_iters fois. Par défaut, max_iters=5.
1. Analysez les issues et créez un plan de correction.
2. L'implémenteur corrige avec un diff minimal (laissez les modifications de spécification comme problèmes non résolus).
3. Exécutez des tests, des linters ou une vérification alternative selon le risque du changement. Si non exécuté, laissez la raison ; si non vérifié sur le chemin critique, traitez comme bloquant.
4. Re-revue dans le même mode.
Conditions d'arrêt :
- ok=true : gate pass
- max_iters atteint : gate fail
- Test échoué deux fois de suite : gate fail
- Échec du relecteur / échec d'analyse JSON / défaut de format de sortie / zone non revue présente : gate fail
En cas d'arrêt sur gate fail, indiquez les blocages restants, les zones non revues et les vérifications échouées comme non résolus dans le rapport final.
## Fallback /review
Utilisez /review uniquement si le gate JSON échoue. /review est une aide à la découverte et son résultat ne doit pas être utilisé comme base pour ok=true tel quel.
## Règles d'erreur
- Si le relecteur ne parvient pas à s'établir, enregistrez la raison de l'échec, le chemin du relecteur tenté et la plage non revue dans le rapport final.
- Ne relâchez pas la contrainte de lecture seule du relecteur.
- En cas d'entrée excessive ou de délai d'attente, vous pouvez réessayer en réduisant la plage ou en fractionnant.
## Exemple de rapport final
Ceci est un exemple où des zones non revues subsistent, et non un modèle exhaustif.
``text
Résultats de la revue Codex
- mode : gate JSON ou /review
- review_scope : diff de branche
- Échelle : grande (12 fichiers, 620 lignes)
- Parallèle : 3 sous-agents
- reviewer path : spawn_agent en premier
- fallback evidence : aucun
- Itération : 2/5
- Review gate : ok=false
- raison : unreviewed_scope non vide
- Completion evidence : push/merge/release/fin de tâche etc. confirmés séparément
Historique des corrections
- auth.py : Vérification d'autorisation ajoutée
Non revu
- utils/legacy.py : Délai d'attente Codex, re-revue nécessaire
Non résolu
- main.py : Contenu, risque, action recommandée ``` # Résumé La dernière version de la Skill codex-review ne consiste pas seulement à faire tourner la version précédente dans Codex. Elle a été dépouillée des étapes inutiles pour correspondre à Codex et GPT-5.5 actuels, et les règles à suivre en tant que gate de revue ont été clarifiées. Un mécanisme qui révise et corrige tout seul est très pratique, alors n'hésitez pas à l'essayer. --- Si cet article vous a été utile, je serais ravi que vous le suiviez et le partagiez. Je continue à partager des moyens non seulement d'utiliser l'IA, mais aussi de la faire travailler de manière autonome. Articles connexes https://x.com/makaneko_AI/status/2058739339606233492 https://x.com/reach_vb/status/2058538305872949490 https://x.com/makaneko_AI/status/2064299466182607161
