# Goal Mode в Claude Code и Codex: автономная работа на 14 часов
> Как запускать Claude Code 2.1.139 и Codex CLI с командой /goal: настройка автономной работы, формулировка проверяемых целей, ограничения и расходы на токены.
Source: https://ailoot.ai/blog/ru/goal-mode-claude-code-codex/
Canonical: https://ailoot.ai/blog/ru/goal-mode-claude-code-codex/
Language: ru
Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/)
Translation: guide-103
Revision: sha256-b094d9b168ded31350d2abcf1ba7e0f4abbb8aab7e5969f19aaefb0354fe766e
Кратко
Команда `/goal` появилась в Claude Code 2.1.139 (11 мая 2026 года) и Codex CLI 0.128.0 (30 апреля 2026 года; стабильный выпуск — с 21 мая). Пользователь один раз задаёт проверяемое условие завершения, после чего агент повторяет цикл планирования, действий и проверки, пока не выполнит условие или не исчерпает токены. OpenAI публично демонстрировала 25-часовой запуск с расходом 13 миллионов токенов. Такой режим подходит для миграций, бенчмарков и рефакторинга с измеримым результатом. Он плохо подходит для задач с неясной целью, например «сделай лучше», для изменений интерфейса и для рабочей базы данных.
Материалы о работе с Ailoot собраны в [документации](https://ailoot.ai/docs/).
## Что такое `/goal` и почему эта команда появилась в 2026 году?
Кратко
Раньше после каждого шага агент останавливался и ждал команды «продолжай». С `/goal` человек один раз задаёт условие готовности, а агент сам определяет, когда оно выполнено, и работает дальше без возврата управления после каждого шага.
До апреля 2026 года работа часто выглядела так: я просил Claude перенести проект с Pydantic v1 на v2. Через полминуты он останавливался, я проверял результат и писал «продолжай». После следующего шага он снова ждал. При крупной миграции таких команд могло набраться 200–300: вместо параллельной работы над своим кодом приходилось постоянно следить за агентом.
В объяснении OpenAI причина заключалась не в недостатке способностей модели, а в устройстве рабочего цикла. Без заданного критерия модель не понимает, в какой момент завершить задачу, и прекращает работу после каждого хода. Если же определить, что считать результатом, она может сама оценивать дальнейшие действия.
Так появилась `/goal` — встроенный в управляющий слой механизм, который позволяет продолжать работу до выполнения указанного условия.
## Как настроить Goal Mode в Claude Code?
Кратко
Claude Code 2.1.139 выпущен 11 мая 2026 года с командой `/goal`. После каждого хода отдельная быстрая модель, по умолчанию Haiku, проверяет условие. Если оно ещё не выполнено, Claude продолжает работу. Условие может содержать до 4000 символов; в рамках сессии действует одна цель.
Вот краткий пример из официальной документации Anthropic:
```bash
claude -p "/goal CHANGELOG.md has an entry for every PR merged this week"
```
Команда запускает агента в фоновом режиме с одной целью. Claude самостоятельно найдёт PR, сопоставит их с `CHANGELOG.md`, добавит недостающие записи и завершит работу, когда условие будет выполнено.
В интерактивном режиме введите `/goal`, а затем формулировку цели:
```
/goal все тесты pytest проходят и mypy strict даёт ноль ошибок
```
Дальше происходит следующее:
- После каждого хода Claude отдельная быстрая модель, по умолчанию Haiku, получает условие и историю диалога.
- Она отвечает «да» или «нет» и кратко объясняет решение.
- При ответе «нет» Claude автоматически делает следующий ход, не передавая управление пользователю.
- При ответе «да» цель снимается, и управление возвращается пользователю.
Официальная документация описывает цикл так: после каждого хода небольшая быстрая модель проверяет условие; если оно не выполнено, Claude продолжает без передачи управления пользователю.
Важные ограничения:
- `/goal` доступна только в рабочей папке, для которой пользователь подтвердил доверие. В новой среде без сохранённого разрешения команда завершится ошибкой.
- В корпоративной конфигурации с `disableAllHooks` или `allowManagedHooksOnly` команда недоступна.
- Длина условия ограничена 4000 символами.
- Одновременно в сессии активна только одна цель. Новая команда `/goal` заменяет предыдущую.
- При запуске через `--resume` условие сохраняется, а счётчики ходов, времени и токенов сбрасываются.
Команды управления:
- `/goal` без аргументов показывает текущий статус.
- `/goal clear` удаляет цель. То же действие выполняют алиасы `stop`, `off`, `reset`, `none` и `cancel`.
По словам Anthropic, затраты на оценку «обычно ничтожны» на фоне стоимости основного хода. Haiku анализирует условие и историю диалога, но не вызывает инструменты. Основные расходы приходятся на ходы главной модели.
## Как настроить `/goal` в Codex CLI?
Кратко
Codex CLI 0.128.0 получил экспериментальную `/goal` 30 апреля 2026 года. 21 мая режим стал стабильным в версии 26.519 / npm 0.133.0. Для продолжения и остановки используются два шаблона промпта: `continuation.md` и `budget_limit.md`. Цель относится к треду и сохраняется после перезапуска.
Пример использования похож на вариант для Claude:
```bash
codex
> /goal все тесты vitest проходят и нет ошибок eslint
```
В Codex предусмотрено больше команд для работы с целью:
| Команда | Назначение |
|---|---|
| `/goal условие` | Задать цель |
| `/goal` | Посмотреть статус |
| `/goal pause` | Приостановить работу |
| `/goal resume` | Продолжить выполнение |
| `/goal edit` | Изменить условие (в стабильной версии) |
| `/goal clear` | Удалить цель |
Ключевое отличие от Claude в том, что Codex проверяет завершение сам, без отдельной модели. После каждого хода в контекст автоматически добавляется шаблон `continuation.md` из репозитория `openai/codex`. В нём содержится указание продолжать работу над активной целью, не повторять уже выполненное, выбирать следующий конкретный шаг и отмечать цель достигнутой только после проверки результата и подтверждения, что обязательная работа завершена.
Когда токены подходят к пределу, используется второй шаблон — `budget_limit.md`. Он предписывает не начинать новую крупную задачу, как можно скорее завершить текущий ход, подвести итог сделанного, перечислить оставшуюся работу и препятствия, а также обозначить пользователю понятный следующий шаг.
Оба шаблона требуют честно оценивать состояние задачи: продолжать, пока цель не достигнута, а при исчерпании бюджета остановиться и сообщить, что ещё предстоит сделать.
В Codex цель привязана к треду, а не к сессии, поэтому её можно продолжить после перезапуска. Для работы, разбитой на отдельные отрезки времени, пригодится команда `/goal resume`.
## Чем различается `/goal` в Claude Code и Codex?
Кратко
В Claude основная модель генерирует код, а отдельная небольшая модель оценивает выполнение условия. В Codex тот же агент проверяет собственную работу, следуя добавленному в контекст напоминанию. Устройство цикла разное, но в обоих инструментах возможны повторные бесплодные попытки.
Сравнение параметров помогает увидеть основные различия:
| Параметр | Claude Code `/goal` | Codex `/goal` |
|---|---|---|
| Выпуск | v2.1.139, 11 мая 2026 года | v0.128.0, 30 апреля 2026 года (экспериментальный режим) → v0.133.0 / 26.519, 21 мая 2026 года (стабильный режим) |
| Область действия цели | Сессия | Тред, сохраняющийся после перезапуска |
| Команды | `set`, `clear` и алиасы | `set`, `view`, `pause`, `resume`, `edit`, `clear` |
| Кто определяет, выполнено ли условие | Отдельная модель, по умолчанию Haiku | Тот же агент, которому добавляется промпт |
| Доступ оценщика к файлам | Нет: оценка опирается на текст диалога | Есть: агент может изучать файлы, тесты и логи |
| Настройка бюджета | Текстовое условие, например «остановись после 20 ходов» | Встроенный лимит токенов и автоматическое применение `budget_limit.md` |
| Жёсткий предел расходов | Нет; действуют лимиты тарифа | Нет; действуют лимиты тарифа |
| Максимальная длина условия | 4000 символов | Не указана |
| Доступные среды | Интерактивный режим, `-p`, приложение для компьютера, Remote Control | Приложение, расширение для IDE, CLI, клиенты ACP |
Для пользователя практическое различие состоит в способе проверки: Claude поручает оценку отдельной модели, а Codex сам анализирует доступные файлы и логи. Выбирайте инструмент, исходя из того, какие данные нужны для проверки условия.
Подробнее об этих инструментах — в [руководстве по сравнению Codex и Claude Code](https://ailoot.ai/blog/ru/codex-vs-claude-code-choice/).
## Как формулировать измеримый критерий завершения для `/goal`?
Кратко
Надёжный критерий можно проверить командой, которая завершается с кодом `0`, либо однозначным результатом. Условие «все тесты прошли» проверяемо, а «код стал чище» — нет. Часто полезно объединить формальные проверки с количественным порогом, например тесты и минимальное покрытие.
В официальном Codex Cookbook OpenAI подчёркивает: нельзя считать цель достигнутой только потому, что модель так решила. Результат нужно сверить с конкретными артефактами — файлами, тестами, логами или бенчмарками.
Примеры формулировок, которые можно проверить:
| Вид проверки | Пример условия |
|---|---|
| Тесты | «pytest tests/ завершается с кодом 0, покрытие — не ниже 80%» |
| Типы | «mypy strict для src/ сообщает о нуле ошибок» |
| Lint | «eslint . завершается с кодом 0 для всех изменённых файлов» |
| Сборка | «npm run build завершается успешно, ошибок TypeScript нет» |
| Бенчмарк | «k6 run показывает p95 ниже 200мс» |
| Diff | «git diff содержит изменения только в файлах X, Y и Z» |
| Несколько условий | «pytest проходит, mypy strict сообщает о нуле ошибок, ruff check завершается успешно» |
В строке «Несколько условий» соединены тесты, mypy и lint. Цель выполнена лишь тогда, когда прошла каждая проверка.
Неудачные формулировки:
- «Код стал лучше».
- «Пользоваться стало удобнее».
- «Производительность улучшена».
- «Документация полная».
Разница между условиями «работает» и «не работает» определяется возможностью проверки. Если формулировку нельзя подтвердить командой или конкретным результатом, агенту не на что опереться. OpenAI описывает похожую способность как «long-horizon coherence»: агент может долго вести работу, но критерий того, что результат уже достаточно хорош, должен задать человек.
## Какие задачи подходят для долгого автономного запуска?
Кратко
Длительные циклы особенно удобны, когда каждую итерацию можно быстро проверить: при низкоуровневой разработке, миграциях, бенчмарках и оптимизации. Для таких задач заранее задайте формальные условия, связанные с тестами, типами, lint или измеряемыми показателями.
Лучше всего режим подходит для следующих видов работы:
- Низкоуровневая разработка, где компиляция и запуск тестов быстро показывают результат.
- Миграции с чёткими критериями — например, по типам, тестам и lint.
- Бенчмарки и оптимизация, результат которых выражается числом.
- Документация и журналы изменений, если для них задана понятная структура.
## Сколько стоит `/goal` и как ограничить расход токенов?
Кратко
У `/goal` нет отдельного жёсткого порога остановки по сумме в долларах: применяются ограничения выбранного тарифа. В приведённой оценке час работы Codex на gpt-5.3-codex обходился примерно в 1.5–3 доллара. Claude требует расходов на основную модель и более дешёвую проверку условия. Чтобы ограничить длительность, можно включить в цель условие остановки после N ходов.
Публично приводились такие примеры расходов и длительности:
| Запуск | Длительность | Токены | Стоимость |
|---|---|---|---|
| Демонстрация инструмента проектирования OpenAI | 25 часов | 13M | Внутренний запуск |
| Миграция Pydantic v1→v2 | 31 час, 4 сессии | ~3.1M output | ~\$44 |
| Система голосовых интервью | 6 ч 44 мин общего времени (41 мин compute) | 6,8 млн input, 94% кэш | \- |
| Проверка шрифтов | 5 минут | 188 832 | Менее 5% недельной квоты |
Ни Claude Code, ни Codex не обещают автоматическую остановку при достижении заданной суммы в долларах. Для контроля доступны три механизма:
1. **Лимиты подписки** — Pro, Max или Enterprise. По приведённой оценке, 14-часовой ночной запуск укладывается в недельную квоту тарифа Anthropic Max стоимостью \$100/мес.
2. **Ограничение в условии** — укажите прямо в `/goal`, например: «остановись после 20 ходов».
3. **Лимит токенов Codex** — при его достижении Codex автоматически добавляет `budget_limit.md` и завершает работу.
Расходы могут быстро расти в таких случаях:
- Нечёткая цель вроде «сделай удобнее»: агент не знает, когда закончить, а оценщику не с чем сравнивать результат.
- Вызовы внешних API без заглушек: повторные попытки потребляют дополнительные токены.
- Объёмный контекст: после 6.7M токенов включается сжатие контекста, и часть сведений может потеряться.
О расходе токенов подробнее рассказано в руководствах [о расходах в Claude Code](https://ailoot.ai/blog/ru/where-claude-code-tokens-go/) и [о контроле лимитов](https://ailoot.ai/blog/ru/claude-code-token-limits-saving/).
## В каких пяти случаях не стоит запускать `/goal`?
Кратко
Избегайте `/goal` для расплывчатых пожеланий вроде «сделай красиво», мелких однострочных правок, работы с пользовательскими данными в рабочей базе, критических для безопасности изменений и задач с неясными внешними зависимостями. В таких условиях агент может бесконечно повторять попытки или тратить токены без пользы.
В документации OpenAI перечислены ситуации, для которых долгий автономный запуск не подходит:
1. **Однострочные изменения.** Запускать `/goal` ради переименования переменной обычно затратнее, чем внести правку вручную.
2. **Расплывчатая постановка.** «Улучши производительность», «сделай код чище» или «сделай удобнее» не задают проверяемого результата.
3. **Рабочая база с пользовательскими данными.** Ошибка при миграции может привести к сбою, а восстановление резервной копии обойдётся дороже сэкономленного времени.
4. **Изменения, затрагивающие безопасность.** Аутентификацию, шифрование и обработку платежей следует проверять с участием человека при каждом изменении.
5. **Внешние API без заглушек.** Сетевые сбои приводят к повторным попыткам и дополнительным расходам, причём их причины могут не зависеть от вас.
## Что делать, если агент застрял?
Кратко
О возможном цикле говорят три-четыре хода подряд с правками одного и того же места и возвратом к прежнему состоянию. Остановите работу через Ctrl+C и проверьте лог. Затем уточните критерий или уменьшите объём задачи. В Claude можно удалить цель командой `/goal clear`, а в Codex — поставить паузу и отредактировать условие.
Возможные признаки повторяющихся бесплодных попыток:
- Агент три или более хода подряд меняет одни и те же файлы, а затем возвращается к исходному варианту.
- В журнале повторяются ошибки, на которые агент уже пытался реагировать.
- На ваш взгляд условие выполнено, но агент продолжает сообщать обратное.
- Расход на ход увеличивается, а заметных изменений в коде нет.
Дальнейшие действия:
- В Claude Code выполните `/goal clear`, затем задайте более конкретное условие.
- В Codex выполните `/goal pause`, изучите текущий thread, измените условие через `/goal edit` и возобновите работу командой `/goal resume`.
- В обоих инструментах проверьте, можно ли однозначно подтвердить критерий: например, команда должна вернуть exit 0 или вывести заранее определённое значение.
Причина цикла может быть в самой постановке задачи. Например, «все тесты проходят» не поможет, если из-за серьёзной архитектурной проблемы тесты пока невозможно исправить. Тогда агент может снова и снова устранять симптомы, не добираясь до причины.
### Официальные источники
- [Документация Claude Code о `/goal` (Anthropic)](https://code.claude.com/docs/en/goal)
- [Журнал изменений Claude Code (Anthropic)](https://code.claude.com/docs/en/changelog)
- [Журнал изменений OpenAI Codex](https://developers.openai.com/codex/changelog)
- [OpenAI Codex Cookbook: использование целей](https://developers.openai.com/cookbook/examples/codex/using_goals_in_codex)
- [Блог OpenAI: длительные задачи с Codex (23 февраля 2026 года)](https://developers.openai.com/blog/run-long-horizon-tasks-with-codex)
- [Репозиторий openai/codex: шаблон continuation.md](https://github.com/openai/codex/blob/6014b6679ffbd92eeddffa3ad7b4402be6a7fefe/codex-rs/core/templates/goals/continuation.md)
- [Репозиторий openai/codex: шаблон budget_limit.md](https://github.com/openai/codex/blob/6014b6679ffbd92eeddffa3ad7b4402be6a7fefe/codex-rs/core/templates/goals/budget_limit.md)
Познакомьтесь с [Ailoot](https://ailoot.ai/).
## Вопросы и ответы
### Какой критерий завершения полезен для /goal?
Задайте проверяемый результат: конкретный тест, проверку типов, сборку или бенчмарк и требуемый исход. Явно объедините обязательные проверки и укажите разрешённые файлы. «Сделай лучше» не даёт измеримой точки остановки.
### Что делать, если агент повторяет одни и те же неудачные правки?
Прервите запуск и изучите журнал. Если он меняет и откатывает те же файлы, сузьте задачу или уточните критерий. Перед продолжением проверьте, что обязательные проверки вообще могут пройти.
## Ailoot · Компания и портфель её проектов
Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI.
Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно.
Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.