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Offizielles OpenAI-Plugin · 32.000+ Sterne · gratis

Claude + ChatGPT. Ein Team.

Jedes KI-Modell hat blinde Flecken und findet die eigenen Fehler am schlechtesten. Die Lösung: zwei Modelle, die sich gegenseitig prüfen. Mit dem offiziellen OpenAI-Plugin holst du dir die GPT-Modelle direkt in Claude Code und steuerst beide aus einem Fenster.

Hier bekommst du die komplette Anleitung: die Installation, den Angriffs-Prompt, der jede größere Aufgabe von ChatGPT gegenprüfen lässt, und den Team-Planungs-Prompt für den besten Output bei jeder Aufgabe.

Warum zwei Modelle mehr sehen als eins.

Drei kurze Antworten, damit du weißt, worum es geht, bevor du irgendetwas installierst.

01

Das offizielle Plugin

OpenAI-Modelle in Claude Code

Das Plugin codex-plugin-cc kommt direkt von OpenAI (über 32.000 Sterne, gratis). Es bringt die GPT-Modelle über die Codex-CLI in dein Claude Code: Du bleibst in einem Fenster, Claude arbeitet, und ChatGPT prüft, reviewt oder übernimmt Aufgaben, wenn du es rufst.

Offiziell von OpenAI · ein Fenster, zwei Modelle
02

Blinde Flecken

Warum sich Modelle selbst nicht prüfen können

Wenn Claude einen Denkfehler macht, macht es denselben Fehler auch beim Selbst-Check, gleiche Logik, gleicher blinder Fleck. ChatGPT denkt anders und findet deshalb genau die Fehler, die Claude übersieht (und umgekehrt). Deshalb lässt du ab jetzt jede größere Aufgabe angreifen, bevor sie als fertig gilt.

Anderes Modell · andere Fehler · maximale Qualität
03

Gemeinsame Pläne

Erst planen, dann bauen

Die meisten schlechten Ergebnisse entstehen nicht beim Bauen, sondern beim Planen. Darum stellen beide Modelle den Plan gemeinsam auf: Claude entwirft, ChatGPT greift an, und der finale Plan klärt Umsetzung, Unterteilung in Pakete, wer was reviewt und wie verifiziert wird. Erst dann wird gebaut.

Umsetzung · Unterteilung · Review · Verifikation
Alles zum Kopieren

Die Anleitung + die beiden Team-Prompts.

Erst das Plugin installieren (Box 1), dann die beiden Prompts nutzen: den Angriffs-Prompt nach jeder größeren Aufgabe (Box 2) und den Team-Planungs-Prompt vor jeder größeren Aufgabe (Box 3).

1 · Das Plugin installieren

Die Befehle nacheinander in Claude Code eingeben. Du brauchst ein ChatGPT-Konto (Free reicht zum Start) oder einen API-Key, plus Node ab Version 18.18.

# 1. Plugin installieren (offizieller OpenAI-Marketplace)
/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
/plugin install codex@openai-codex

# 2. Plugins neu laden
/reload-plugins

# 3. Setup ausführen (prüft und installiert die Codex-CLI)
/codex:setup
# Falls die CLI fehlt, manuell:  npm install -g @openai/codex

# 4. Mit deinem ChatGPT-Konto anmelden
!codex login

# Die wichtigsten Team-Befehle danach:
/codex:review                  # ChatGPT reviewt deine Änderungen (read-only)
/codex:adversarial-review      # ChatGPT greift gezielt an (steerbar mit Fokus-Text)
/codex:rescue                  # Aufgabe komplett an ChatGPT delegieren
/codex:status                  # Laufende Background-Jobs ansehen
2 · Der Angriffs-Prompt (nach jeder größeren Aufgabe)

Wenn Claude eine größere Aufgabe fertig hat, kopierst du das hier rein. Claude lässt die Arbeit dann von ChatGPT angreifen, bewertet jeden Fund ehrlich und fixt, bis nichts Berechtigtes mehr übrig ist.

Du hast gerade eine größere Aufgabe für mich umgesetzt. Bevor wir sie als fertig betrachten, lass sie von ChatGPT angreifen. Ihr habt unterschiedliche blinde Flecken, und ich will maximale Qualität.

1. VORBEREITEN: Fass in 3-5 Sätzen zusammen, was gebaut oder geändert wurde und was das gewünschte Verhalten ist: Anforderungen, wichtige Edge Cases, und was auf keinen Fall passieren darf.

2. ANGRIFF: Starte /codex:adversarial-review mit genau diesem Fokus: "Versuche aktiv zu widerlegen, dass diese Umsetzung korrekt und vollständig ist. Suche Logikfehler, unbehandelte Edge Cases, Sicherheitslücken, Performance-Fallen und stille Annahmen. Nenne für jeden Fund ein konkretes Szenario, wie es in der Praxis fehlschlägt."

3. BEWERTEN: Geh danach JEDEN Fund einzeln durch und urteile selbst ehrlich: berechtigt oder Fehlalarm? Berechtigt: fixen. Fehlalarm: in einem Satz begründen, warum. Nichts stillschweigend übergehen.

4. GEGENPROBE: Wenn du gefixt hast, lass ChatGPT die Fixes noch einmal prüfen (/codex:review). Wiederhole Angriff und Fix, bis der Review keine berechtigten Funde mehr liefert.

5. REPORT: Sag mir am Ende kompakt: Was wurde gefunden, was wurde gefixt, was wurde als Fehlalarm verworfen (mit Begründung), und wie hoch du das ehrliche Rest-Risiko einschätzt.

Wichtig: Verteidige deine Arbeit nicht reflexhaft. Ein gefundener Fehler ist ein Gewinn, kein Angriff auf dich.
3 · Der Team-Planungs-Prompt (vor jeder größeren Aufgabe)

Für den besten Output planst du, bevor gebaut wird: Claude entwirft, ChatGPT greift den Plan an, und der finale Plan klärt Umsetzung, Unterteilung, Review und Verifikation. Aufgabe in der ersten Zeile anpassen.

Ich habe eine größere Aufgabe: [AUFGABE HIER IN 2-5 SÄTZEN BESCHREIBEN].

Plane sie zusammen mit ChatGPT als Team, bevor irgendjemand Code schreibt:

1. DEIN PLAN: Erstelle einen ersten Plan: das Ziel, die Umsetzungsschritte in sinnvoller Reihenfolge, eine Unterteilung in kleine, einzeln prüfbare Arbeitspakete, was bewusst NICHT Teil der Aufgabe ist, und die größten Risiken.

2. GEGENENTWURF: Gib den Plan an ChatGPT: Starte /codex:adversarial-review mit dem Plan als Fokus und dem Auftrag: "Greif diesen Plan an. Was ist zu kompliziert, was fehlt komplett, welche Reihenfolge ist riskant, wo stecken versteckte Abhängigkeiten, und was würde ein erfahrener Engineer anders machen?"

3. ZUSAMMENFÜHREN: Baue aus beidem den finalen Plan. Übernimm berechtigte Einwände, verwirf schlechte mit kurzer Begründung. Der finale Plan enthält verpflichtend: (a) die Arbeitspakete mit Reihenfolge, (b) die Review-Aufteilung: was du selbst prüfst und was ChatGPT reviewt, (c) die Verifikation pro Paket: woran wir konkret MESSEN, dass es funktioniert (Test, Befehl, erwarteter Output), nicht nur "sollte gehen".

4. FREIGABE: Zeig mir den finalen Plan kompakt und warte auf mein Go, bevor du mit Paket 1 startest.

5. IM TAKT: Nach jedem Paket erst verifizieren wie im Plan festgelegt, bei größeren Paketen zusätzlich /codex:review, dann erst zum nächsten Paket.

Ehrlich, damit du nicht enttäuscht wirst: Du brauchst zwei Konten: dein Claude-Abo für Claude Code und ein ChatGPT-Konto für die GPT-Seite (Free reicht zum Ausprobieren, die Nutzung zählt auf dein OpenAI-Kontingent). Es laufen also zwei Limits parallel. Und: Das Plugin hat auch ein automatisches Review-Gate, das JEDE Antwort prüfen lässt. Klingt verlockend, kann aber lange Prüf-Schleifen erzeugen und deine Limits schnell leeren, OpenAI warnt selbst davor. Nutz lieber die beiden Prompts oben gezielt bei größeren Aufgaben, das ist der bessere Deal.

Vom Solo-Modell zum Team.

So einfach ist es wirklich, auch wenn du das Plugin noch nie benutzt hast.

01

Plugin installieren

Box 1, einmalig

Die Befehle aus Box 1 nacheinander in Claude Code eingeben, mit dem ChatGPT-Konto anmelden, fertig. Ab jetzt kann Claude jederzeit ChatGPT dazuholen, ohne dass du das Fenster wechselst.

02

Groß planen? Team-Prompt

Box 3, vor der Aufgabe

Bei jeder größeren Aufgabe zuerst den Team-Planungs-Prompt: Claude entwirft, ChatGPT greift an, du gibst den finalen Plan frei. Erst dann wird gebaut, Paket für Paket.

03

Fertig? Angriffs-Prompt

Box 2, nach der Aufgabe

Wenn Claude fertig meldet, ist die Arbeit noch nicht fertig: Angriffs-Prompt rein, ChatGPT sucht die Fehler, die Claude nicht sehen kann, Claude bewertet ehrlich und fixt. Erst wenn der Angriff leer ausgeht, gilt: fertig.

04

Zum Standard machen

Bei allem, was zählt

Nutz das Team-Setup bei allem, was wichtig ist: Kundenprojekte, Automationen, alles was live geht. Zwei Modelle, die sich gegenseitig prüfen, sind der günstigste Qualitäts-Boost, den du kriegen kannst.

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