El agentic coding no consiste solo en pedirle a un modelo que escriba una función. El agente lee un repositorio, elige herramientas, modifica varios archivos, ejecuta comandos y prepara un cambio que una persona o un sistema de CI debe poder confiar. Por eso conviene comparar todo el ciclo de control: cómo se inicia, cómo aprende las reglas del repositorio, cómo obtiene acceso, cómo verifica el comportamiento, cómo muestra el diff y cómo llega a un pull request.
Este artículo compara los flujos de terminal documentados para OpenAI Codex CLI, Anthropic Claude Code y GitHub Copilot CLI. La documentación se revisó el 28 de agosto de 2026. No es un benchmark personal, una prueba de velocidad ni un informe de ejecuciones manuales. Los comandos son ejemplos representativos de la documentación de los productos y deben adaptarse a los scripts y políticas de cada repositorio. «Verificado» significa que el proveedor documenta la capacidad. «Implicación práctica» es una recomendación deducida de esos controles.
Una tarea y tres planos de control
Tomemos una tarea acotada: «Añade la validación de una sesión expirada, actualiza las pruebas unitarias, ejecuta las comprobaciones relevantes, muestra el diff y prepara un pull request sin hacer push a la rama predeterminada». La tarea muestra dónde cada producto espera una decisión humana.
| Plano | Codex CLI | Claude Code | GitHub Copilot CLI |
|---|---|---|---|
| Entrada local | codex o codex exec |
claude |
copilot o copilot -p |
| Reglas del repositorio | Jerarquía AGENTS.md |
CLAUDE.md, importa AGENTS.md |
Instrucciones de Copilot, reglas por ruta, AGENTS.md |
| Permisos | Sandbox y política de aprobación | Reglas allow, ask, deny y modos | Alcances de herramienta, ruta, URL y sandbox |
| Ciclo de pruebas | Comando del repositorio | Buscar, escribir, ejecutar, corregir | Comandos del agente o hook posterior |
| Revisión | /review, sin modificar el árbol |
Revisión Git y Actions | /review y agente de revisión |
| Pull request | Action de revisión, Git para PR local | PR con Git y @claude en Actions |
/pr, arreglos de CI y delegación cloud |
| Trabajo no interactivo | codex exec con flags sandbox |
claude -p y Actions |
-p, autopilot, Actions |
Es un mapa de capacidades, no una tabla de ganadores.
Instalación y primer uso seguro
La documentación de Codex describe instalar el CLI independiente, abrir un directorio de proyecto e iniciar sesión en el primer uso. Empieza dentro de un repositorio Git, pide un resumen y revisa los permisos con /status y /permissions. Para automatizar, utiliza codex exec.
Claude Code documenta la instalación nativa en macOS, Linux, WSL y Windows PowerShell, seguida de claude en el directorio del proyecto y la autenticación inicial. También documenta Homebrew y WinGet. Considera el primer lanzamiento una decisión de confianza, porque el CLI puede leer, ejecutar comandos y modificar archivos.
Copilot CLI se instala mediante un canal de paquetes o plataforma compatible y se inicia con copilot. La primera sesión pregunta si la carpeta es de confianza. GitHub advierte que el CLI puede leer, modificar y ejecutar archivos de esa carpeta y sus subcarpetas. Usa /login y no guardes la carpeta como confiable hasta comprender sus scripts.
En los tres casos, usa una rama o worktree desechable, registra el resultado inicial, inspecciona las instrucciones cargadas, permite solo los comandos necesarios y protege la rama predeterminada.
Las instrucciones del repositorio son parte de la interfaz
Codex lee AGENTS.md antes de trabajar. Su cadena documentada contiene un archivo global y uno por cada directorio desde la raíz del proyecto hasta el directorio actual. AGENTS.override.md prevalece dentro de su directorio y los archivos más específicos siguen a las reglas generales. Coloca los comandos de pruebas y seguridad en la raíz, y las convenciones de un servicio en su subdirectorio.
Claude Code lee CLAUDE.md y CLAUDE.local.md en la jerarquía de directorios. No lee AGENTS.md directamente, pero CLAUDE.md puede importarlo con @AGENTS.md. Guarda las reglas compartidas de build, pruebas y arquitectura en CLAUDE.md, las preferencias personales en el archivo local ignorado y las reglas por ruta en .claude/rules/.
Copilot CLI admite .github/copilot-instructions.md, archivos .instructions.md específicos de una ruta y AGENTS.md. copilot init ayuda a crear las reglas iniciales. Esos archivos forman el prompt, pero no son un límite de permisos. «No tocar nunca las credenciales de producción» también necesita rutas denegadas, controles de entorno y política de CI.
Mantén un AGENTS.md corto, añade un import para Claude y reglas específicas para Copilot. Indica los comandos del gestor de paquetes, la prueba mínima, los archivos generados, las rutas prohibidas, la política de migraciones y las pruebas exigidas en el PR.
Sandbox y aprobaciones son controles distintos
Codex los separa de forma explícita. El sandbox decide a qué archivos y recursos de red pueden acceder los comandos. Las aprobaciones deciden cuándo Codex se detiene antes de una acción. Para una modificación local, el perfil habitual es workspace-write con aprobaciones on-request. read-only sirve para explorar o revisar en CI sin escribir. danger-full-access y el alias --yolo eliminan la barrera de seguridad y deben reservarse para un entorno aislado.
Haz explícito el contrato en una sesión local:
codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request
En CI, codex exec está documentado como solo lectura por defecto. Añade --sandbox workspace-write únicamente si el job debe crear un patch. Usa --ask-for-approval never solo con runner, checkout, lista de comandos y salida controlados. No copies el antiguo --full-auto en scripts nuevos.
Claude Code usa permisos por niveles. Las lecturas y los comandos shell integrados de solo lectura no piden aprobación en modo Manual. Las ediciones, Bash general, búsquedas y web fetch pueden pedirla. El cliente, no el modelo, aplica las reglas allow, ask y deny. Existen los modos Manual, Plan, Auto y bypass, este último pensado para un contenedor o máquina virtual aislada. Bash sandboxed añade aislamiento de archivos y red mediante /sandbox.
Copilot CLI pide aprobación antes de herramientas que modifican o ejecutan archivos, mientras que las búsquedas y lecturas de solo lectura son automáticas. Los permisos pueden limitarse por herramienta, ruta y URL. El sandbox local es un control experimental separado, y GitHub también documenta un sandbox cloud efímero. Antes de una ejecución autónoma, comprueba /sandbox policy y los permisos efectivos.
Concede capacidades por capas: lectura del repositorio, formatter y pruebas concretas, y después escritura en la rama o worktree. Mantén separadas la red, la instalación, las credenciales, el push y el despliegue. Un sandbox limita el alcance, no la corrección semántica.
Herramientas, MCP y hooks de automatización
Los tres productos usan shell, operaciones de archivos y búsqueda en el repositorio. Codex documenta skills, plugins, MCP y GitHub Action. Claude Code documenta servidores MCP, skills, hooks y subagents. Copilot CLI documenta MCP, skills, plugins, agentes personalizados, hooks y un servidor GitHub MCP integrado.
Trata cada extensión como código que se ejecuta dentro del flujo. Revisa su fuente, limita las credenciales y decide si debe estar disponible para el agente o el revisor. Un servidor MCP que crea tickets o fusiona PR tiene un riesgo distinto de un servidor de documentación de solo lectura.
Los hooks pueden formatear tras una edición o lanzar una prueba rápida. Mantenlos deterministas.
Las pruebas son un ciclo de evidencia
Un buen prompt especifica el comportamiento, los fixtures, los comandos y la condición de parada. Pide inspeccionar las pruebas, añadir un caso de sesión expirada, aplicar el cambio mínimo y ejecutar la prueba enfocada y las comprobaciones obligatorias. Exige el comando y su exit status en el informe. Si la prueba enfocada ya pasa, pide una explicación en lugar de otra implementación.
La documentación de workflows de Claude Code describe buscar código sin cobertura, crear scaffolding, añadir edge cases, ejecutar pruebas y corregir fallos. Codex y Copilot CLI también pueden ejecutar los comandos del repositorio cuando tienen permisos y herramientas. Las pruebas generadas no demuestran cobertura. Una persona debe revisar el contrato, los fixtures, las rutas de integración y los casos de seguridad.
Usa tres capas: prueba enfocada rápida, suite del paquete o servicio y checks obligatorios del PR como barrera de merge. Limita los intentos de reparación y conserva el error original. Repetir un comando inestable no aporta evidencia nueva.
Diff, revisión y pull requests
La revisión empieza antes del PR. Pide los archivos cambiados, los invariantes, las pruebas ejecutadas y las brechas. Compáralos con la tarea y lee tú mismo el diff de Git. El resumen del agente no es la fuente de verdad.
Codex documenta /review para cambios sin commit, un commit o una comparación de ramas. El revisor informa hallazgos priorizados sin modificar el árbol. La documentación de su GitHub Action incluye un workflow que revisa pull requests y publica el resultado. Crear un PR local todavía requiere herramientas Git o GitHub y sus permisos.
Claude Code documenta staging, commits, ramas y PR. Su integración con GitHub Actions admite @claude en una issue o comentario de PR, trabajos issue-to-PR y workflows de revisión. Mantén limitado el token y los permisos del repositorio y conserva los gates normales de CI.
Copilot CLI documenta /review, /pr create y /pr fix feedback, además de arreglar conflictos y fallos de CI. /delegate envía la tarea al agente cloud, que abre un PR borrador y continúa a distancia. Estos comandos no garantizan un PR listo para fusionar.
Separa «preparar» de «publicar». Deja que el agente cree la rama, el patch, las pruebas y la descripción de borrador. Reserva push, etiquetas, aprobación y merge para una persona o una identidad protegida. El PR debe indicar la tarea, los archivos, los comandos, los resultados, los riesgos y las áreas no probadas.
CI y repetibilidad
El modo no interactivo de Codex está pensado para pipelines. Separa la salida final del progreso, emite JSON Lines, escribe el último mensaje y acepta un esquema de salida. El workflow debe gestionar con seguridad la autenticación, los logs y los fallos.
Claude Code funciona con -p y en GitHub Actions. Usa un job de revisión de solo lectura para PR no confiables y otro job con escritura para mantenimiento autorizado. Las reglas de activación y de tokens siguen siendo parte del límite de seguridad.
Copilot CLI ofrece -p, formatos de salida, autopilot y Actions. --max-autopilot-continues limita las continuaciones. En Actions, elige la identidad que paga el modelo y el token que puede escribir. Una respuesta del modelo no es un CI correcto hasta que el job real de pruebas termina bien.
Seguridad y costes
Una inyección de prompt puede llegar desde una issue, fixture, README, archivo generado o página web. No concedas red amplia ni credenciales de producción para leer código. Deniega rutas de secretos, evita imprimir variables de entorno, separa la instalación de paquetes de las pruebas y revisa MCP y hooks como dependencias de la cadena de suministro.
Los límites y créditos de Codex varían según el plan y el tamaño de la tarea. Claude Code distingue la facturación de API de la suscripción y expone /usage; el razonamiento extendido y el contexto largo pueden aumentar el consumo. Copilot CLI usa GitHub AI Credits y documenta --max-ai-credits. No se pueden comparar directamente estos sistemas contables.
Define un presupuesto para el workflow. Usa menor esfuerzo para mapear el repositorio y un modelo más potente para decisiones de alto riesgo. Limita retries, agentes paralelos, autopilot y tiempo cloud. Limpia o compacta sesiones entre tareas no relacionadas. Cuenta el coste de ingeniería y el tiempo de revisión humana, no solo los tokens.
Flujos adecuados al contexto
Para un cambio local, inicia cualquiera de los tres en modo plan o solo lectura. Haz que el agente mapee el repositorio, cite las instrucciones relevantes y proponga archivos y pruebas. Autoriza el mínimo, ejecuta pruebas enfocadas y obligatorias, y revisa el diff antes de cualquier comando PR.
Para un equipo centrado en GitHub que quiere gestionar comentarios de PR y fallos de CI desde la terminal, Copilot CLI documenta un ciclo /pr directo. Para tareas activadas por comentarios, Claude Code Actions y la review Action de Codex ofrecen rutas documentadas. Para salida local estructurada, Codex exec documenta JSONL y esquemas. Son observaciones de ajuste de interfaz, no un ranking.
Para código sensible, elige el modo de despliegue que tu organización pueda imponer. Un revisor de solo lectura en un runner bloqueado puede ser más seguro que una sesión local autónoma. Coloca la política en CI y en los controles del proveedor, no solo en texto. Consulta AGENTS.md y los coding agents, evaluaciones de agentes IA y arquitectura de agentes IA en producción.
Un pequeño contrato operativo
Antes de empezar, define el repositorio, la rama, las rutas permitidas, el comando de pruebas, la red, el límite de reparaciones y el responsable del PR. Exige herramientas visibles y aprobaciones acotadas. Termina con diff, evidencia de pruebas, riesgos y uso. El revisor y CI deciden si está listo.
Documentación oficial utilizada
- OpenAI Codex CLI, instrucciones AGENTS.md, sandboxing, aprobaciones y seguridad, modo no interactivo, code review y GitHub Action.
- Resumen de Claude Code, memoria y
CLAUDE.md, permisos, Bash sandboxed, workflows, costes, MCP y GitHub Actions. - Inicio de GitHub Copilot CLI, uso, permisos de herramientas, personalización, comandos PR, code review, autopilot, delegación, sandboxes local y cloud y límite de AI credits.