どうやらAstraがすごいらしいので、Claude派だったけどハーネスに組み込んでみた

ソフトウェア開発者が、使い慣れていたClaudeを中心にしながら、GPT-6 AstraやCodexも含めた複数のAIモデルを使い分ける運用方法を構築した話だ。Claudeを「司令塔」として要件整理や仕事の分解を担当させ、実装やデザインはCodexの各モデルに振る。重要なのは「モデルの乗り換え」ではなく、規範・エージェント定義・フック・スキルからなる「ハーネス」という層を設定して、どのモデルを使っても同じ成果物が出るようにしたことだ。ここで面白いのは、著者が「どっちが優秀か」で判断していない点だ。Claudeは司令塔性能、Astraはデザイン・3D、CodexのSolは難しい実装、Terraは通常実装というように、タスクの性質に応じて棲み分けている。これは単なる使い分けではなく「複数モデルの存在を前提にした組織設計」に見える。1ヶ月以上かけて積み上げた規範やエージェント定義をCodex側に作り直すコストより、既存のハーネスを保つメリットの方が大きいと判断した。つまり乗り換えのコストを明確に数値化している。 中小企業がAIツールを複数契約するときにつまずくのが「どっちをメインにするか」という思考だ。記事のアプローチなら「メインを決める」のではなく「何ができたら成功か」を定義してから、その目標に応じてツールを組み合わせる。ファイルやgitで各モデルの会話履歴を正本にせず、プロジェクトの地図や引き継ぎ書を正本にすれば、どのツールで再開しても同じ現状に立てる。複数ツール時代には「会話の連続性」より「成果物の共有状態」が重要になる。