Claude Code a Codex přes noc: nastavení autonomního režimu /goal

Informace o práci s Ailoot najdete v dokumentaci.

Co je /goal v Claude Code a Codexu?#

Scénář, který jsme všichni zažívali před dubnem 2026: zadám Claude úkol „migruj projekt z Pydantic v1 na v2“. Začne, po 30 sekundách se zastaví, podívám se, co udělal, napíšu „pokračuj“, udělá další krok, zastaví se a já znovu napíšu „pokračuj“. U rozsáhlé migrace to znamená 200–300 ručních pokynů „pokračuj“ a já v podstatě hlídám agenta, místo abych souběžně psal jiný kód.

OpenAI dospěla k závěru, že problémem nebyla „hloupost“ modelu, ale architektura smyčky. Model nevěděl, kdy má přestat, a proto na konci každého kola zabrzdil. Když mu dáte kritérium „hotovo“, rozhodne se sám.

Tak vznikl /goal — mechanismus zabudovaný do harnessu, nikoli do modelu.

Tuto poznámku pronesl na konferenci Code with Claude v Londýně 19.–20. května 2026. Popisuje, co se skutečně stalo během měsíce po spuštění /goal v obou nástrojích.

Jak nastavit režim Goal v Claude Code?#

Minimální příklad z oficiální dokumentace Anthropic:

claude -p "/goal CHANGELOG.md has an entry for every PR merged this week"

Tento příkaz spustí agenta na pozadí s jedním cílem. Claude najde PR, porovná je se souborem CHANGELOG.md, doplní případné chybějící řádky a zastaví se, jakmile je kritérium splněno.

V interaktivním režimu stačí napsat /goal a za něj podmínku:

/goal all pytest tests pass and mypy strict reports zero errors

Co Claude udělá dál:

• Po každém kole dostane samostatný rychlý model (ve výchozím nastavení Haiku) aktuální podmínku a historii konverzace
• Tento model odpoví „ano“ nebo „ne“ a krátce uvede důvod
• Pokud je odpověď „ne“, Claude automaticky zahájí další kolo, aniž by vám předal řízení
• Pokud je odpověď „ano“, cíl se vymaže a řízení se vrátí vám

Tvrdé limity, o kterých se dozvíte až ve chvíli, kdy na ně narazíte:

• /goal funguje pouze v pracovních adresářích, u kterých jste přijali dialog o důvěře. Pokud jste na novém počítači a Claude si daný adresář ještě nezapamatoval, příkaz selže
• Ve firemním prostředí s disableAllHooks nebo allowManagedHooksOnly není příkaz dostupný
• Podmínka může mít až 4 000 znaků
• V jedné relaci může být aktivní pouze jeden cíl. Nový /goal resetuje předchozí
• Při použití --resume se podmínka zachová, ale počítadla kol, času a tokenů se resetují

Příkazy pro ovládání:

• /goal bez argumentu — zobrazí aktuální stav
• /goal clear (nebo stop, off, reset, none, cancel) — vymaže cíl

Podle Anthropic jsou náklady na evaluátor „obvykle zanedbatelné ve srovnání s náklady na hlavní kolo“. Haiku vyhodnocuje kritérium a text konverzace a nepoužívá nástroje, takže kontrola je levná; drahá jsou kola hlavního modelu.

Jak nastavit /goal v Codex CLI?#

Příkaz vypadá stejně jako v Claude:

codex
> /goal all vitest tests pass and there are no eslint errors

Codex nabízí více ovládacích příkazů pro cíle:

Hlavní rozdíl oproti Claude spočívá v tom, že Codex sám kontroluje, zda je „hotovo“, místo aby to dělal samostatný model. Po každém kole Codex automaticky vloží do kontextu šablonu continuation.md z repozitáře openai/codex. Doslovný překlad:

„Pokračuj v práci na aktivním cíli vlákna. Neopakuj již odvedenou práci. Vyber další konkrétní krok k dosažení cíle. Označ cíl za splněný, pouze pokud audit prokáže, že cíle bylo skutečně dosaženo a nezbývá žádná požadovaná práce.“

Když se tokeny blíží limitu, vloží se druhá šablona — budget_limit.md:

„Cíl dosáhl svého tokenového limitu. Nezačínej žádnou podstatnou novou práci. Co nejdříve toto kolo ukonči: shrň užitečný pokrok, uveď zbývající práci a překážky a sděl uživateli jasný další krok.“

Logika je stejná: „nelži o tom, co jsi udělal“. Pokračovat se má pouze tehdy, pokud cíl skutečně ještě není splněn. Při dosažení limitu je třeba práci zastavit a poctivě popsat, co zbývá.

Na rozdíl od Claude váže Codex cíl na vlákno, nikoli na relaci. Terminál můžete večer zavřít a ráno znovu otevřít; /goal resume naváže na stejný cíl i stejné skutečnosti v paměti. To se hodí pro běhy rozdělené do částí podle vlastního rozvrhu.

V čem se /goal v Claude Code liší od /goal v Codexu?#

Toto je nejčastější přehlížený rozdíl při srovnávání, proto se na něj podívejme podrobně.

Koncepční rozdíl spočívá v tom, že Claude chápe smyčku jako závazek kvality (externí evaluátor), zatímco Codex jako mechanismus provádění (agent řídí sám sebe).

V praxi to znamená: chcete-li nestranné kritérium „hotovo“, zvolte Claude. Chcete-li, aby agent při vyhodnocování mohl kontrolovat soubory a logy, zvolte Codex.

Více o samotných nástrojích najdete v průvodci Codex vs Claude Code.

Reálný příklad: migrace z Pydantic v1 na v2 za 31 hodin#

Úkol byl zadán takto: „migruj z Pydantic v1 na v2, všechny testy pytest musí projít a mypy strict musí hlásit nula chyb“.

Co se stalo:

• Relace 1 (8 hodin) — Codex analyzoval importy, přepsal deklarace BaseModel a nastavil mypy
• Relace 2 (10 hodin) — přepsal validátory a rozbil přibližně 200 testů
• Relace 3 (7 hodin) — opravil testy a našel kruhové závislosti
• Relace 4 (6 hodin) — vyřešil zbývající chyby mypy a regrese

Náklady na tokeny:

„Celkový čas na hodinách: přibližně 31 hodin ve čtyřech relacích. Celkové náklady na tokeny Codexu podle sazeb gpt-5.3-codex: přibližně $44.“

Cenu tvoří především výstupní tokeny gpt-5.3-codex se sazbou $14 za milion. To znamená, že 31 hodin autonomní práce stojí přibližně tolik jako několik týdnů předplatného ChatGPT Plus.

Co agent sám neudělal:

• Nenapsal migrační dokumentaci pro tým (Codex nepochopil, že to patří k „migraci“)
• Neaktualizoval konfigurační soubory pro publikování s novou verzí Pydantic
• Přehlédl jednu produkční regresi, která vyšla najevo až o den později

Jinými slovy, /goal odvedl 95 % práce; zbývajících 5 % se stále musí udělat ručně. U současné generace je to běžné a není to důvod tuto funkci nepoužívat.

14 hodin přes noc na ovladači pro macOS#

Které úlohy se hodí pro dlouhé noční běhy#

Typy úloh, u kterých tento přístup přináší největší zisky:

• Nízkoúrovňová práce, kde iterace a kontrola trvají minuty (kompilace, spouštění testů)
• Migrace s jasnými formálními kritérii (typy, testy, lint)
• Benchmarky a optimalizace s měřitelnými výsledky
• Dokumentace a changelogy s jasnou strukturou

Claude /goal to zvládne stejně dobře, ale pro ovladače se častěji volí Codex, protože sám kontroluje soubory a logy, místo aby spoléhal na externího hodnotitele.

Kolik to stojí a jak zabránit nočnímu vyčerpání tokenů?#

Údaje z veřejných zpráv:

Zásadní je toto: Claude Code ani Codex nenabízí pevný limit „přestaň utrácet při $N“. Existují tři ochranná opatření:

1. Limity předplatného — Pro, Max nebo Enterprise. Na tarifu Anthropic Max ($100 za měsíc) se 14hodinový noční běh vejde do týdenní kvóty a ještě zbude rezerva
2. Textový limit v podmínce — napište přímo do /goal „nebo skonči po 20 kolech“. Hodnotitel Claude si toho všimne a cíl uzavře
3. Limit tokenů v Codexu — vestavěný mechanismus, který při vyčerpání tokenů vloží budget_limit.md

Co přes noc zvyšuje účet:

• Vágní kritérium typu „udělej to pohodlnější“ — agent se nikdy nezastaví, protože hodnotitel neví, co znamená „lepší“
• Přístup k externím API bez stubů — každý další pokus stojí tokeny
• Dlouhý kontext — po 6,7M tokenech se spustí zhuštění kontextu a část paměti se ztratí

Další informace o úspoře nákladů najdete v návodech kam mizí tokeny Claude Code a jak nevyčerpat limity.

Kdy /goal NEPOUŽÍVAT: 5 situací#

Dokumentace OpenAI výslovně uvádí, co NEDĚLAT:

1. Úpravy na jeden řádek — spuštění /goal kvůli přejmenování proměnné stojí víc než ruční změna
2. Vágní cíle — „zlepši výkon“, „vyčisti kód“, „udělej to pohodlnější“. Hodnotitel nemá žádné kritérium, takže se agent bude točit donekonečna
3. Produkční databáze s uživatelskými daty — agent by mohl pokazit migraci a obnova ze zálohy stojí víc než jakákoli úspora
4. Bezpečnostní změny — autentizace, šifrování, zpracování plateb. Každý commit zde musí zkontrolovat člověk
5. Externí API bez stubů — každé selhání sítě stojí tokeny a nemáte ho pod kontrolou

Co dělat, když se agent zasekne?#

Jak rychle rozpoznat smyčku:

• Agent se alespoň 3 kola dotýká stejných souborů a vrací je do předchozího stavu
• V logu se opakují chyby, na které už reagoval
• Podle vás je podmínka splněná, ale agent hlásí „nesplněno“
• Spotřeba tokenů na kolo roste, ale v kódu není žádný pokrok

Co udělat dál:

• V Claude Code: /goal clear a potom podmínku zpřesněte
• V Codexu: /goal pause, prohlédněte aktuální vlákno, upravte podmínku pomocí /goal edit a potom použijte /goal resume
• V obou nástrojích: ověřte, že lze kritérium skutečně ověřit (příkaz vrátí exit 0 nebo vytvoří konkrétní výstup)

Příčinou smyčky bývá často samotný úkol, nikoli agent. Podmínka „všechny testy procházejí“ předpokládá, že testy vůbec mohou projít. Pokud je v kódu hluboký architektonický problém, agent bude stále kroužit kolem příznaku.

Kritéria „hotovo“: disciplína při zadávání úkolů pro /goal#

OpenAI toto pravidlo jasně uvádí ve svém oficiálním Codex Cookbook:

Šablony kritérií, které skutečně fungují:

Kombinace v řádku Combo zahrnuje testy, mypy a lint. Pokud neprojde byť jen jedna kontrola, cíl se neuzavře. Evaluátor nemá možnost podvádět.

Nevhodné formulace:

• „Kód je lepší“
• „Použitelnost se zlepšila“
• „Výkon se zlepšil“
• „Dokumentace je kompletní“

Rozdíl mezi „funguje“ a „nefunguje“ spočívá v ověřitelnosti. Kritérium, které nelze ověřit příkazem, nelze ověřit vůbec. To je také to, co OpenAI myslí „dlouhodobou koherencí“: agent může dlouho přemýšlet, ale sám nedokáže rozhodnout, co je „dost dobré“.

Myšlenku „jedno zadání — jeden výsledek“ můžete vyzkoušet na skutečném projektu: nastavte /goal, formulujte kritérium, spusťte ho a zanalyzujte, co se pokazilo.

Seznamte se s Ailoot.