24项功能18:4！我用真实数据扒了Claude Code和Codex的底裤

小丶舟

668人浏览 · 2026-06-08 15:07:20

小丶舟 · 2026-06-08 15:07:20 发布

开发者Elie Bakouch整理了一份时间线，24项共同功能，Claude Code先发18项，Codex仅4项。但Codex的先发优势最短只撑了11天。这两款AI编程智能体，正在长成同一张面孔——这到底是抄袭，还是产品形态的必然收敛？

一、起因：一条推文炸出的18:4

上周刷推，看到开发者Elie Bakouch发了一张时间线图，把Claude Code和Codex从2025年2月到2026年6月的24项共同功能按发布时间排了一遍。

统计结果简单粗暴：

统计项	数量	占比
Claude Code先发	18项	75%
Codex先发	4项	17%
争议项	2项	8%

橙色（Claude Code）几乎铺满了时间线前半段。我第一反应是：Claude Code早出发了约80天（2025年2月vs Codex的5月），先发多不意外。但细看数据，真正让我震惊的是Codex那4项先发功能的"保质期"。

我用Python跑了下关键功能对比：

# 基于Elie Bakouch整理的功能先发统计（来源：36氪 2026-06-08）
features = [
    {"feature": "Headless/脚本化", "leader": "Claude Code", "gap": None},
    {"feature": "MCP协议", "leader": "Claude Code", "gap": None},
    {"feature": "自定义斜杠命令", "leader": "Claude Code", "gap": None},
    {"feature": "上下文压缩", "leader": "Claude Code", "gap": None},
    {"feature": "子智能体(Subagents)", "leader": "Claude Code", "gap": None},
    {"feature": "生命周期钩子(Hooks)", "leader": "Claude Code", "gap": None},
    {"feature": "技能系统(Skills)", "leader": "Claude Code", "gap": None},
    {"feature": "/goal目标模式", "leader": "Codex", "gap": 11},
    {"feature": "多智能体并行团队", "leader": "Codex", "gap": 11},
    {"feature": "内置沙箱", "leader": "Codex", "gap": None},
    {"feature": "云端异步智能体", "leader": "Codex", "gap": None},
    {"feature": "检查点/回滚", "leader": "争议", "gap": None},
    {"feature": "记忆Dreaming", "leader": "争议", "gap": None},
]

claude_first = sum(1 for f in features if f["leader"] == "Claude Code")
codex_first = sum(1 for f in features if f["leader"] == "Codex")
print(f"Claude Code先发: {claude_first}项, Codex先发: {codex_first}项")

# Codex先发功能的"保质期"
for f in features:
    if f["leader"] == "Codex" and f["gap"]:
        print(f"  {f['feature']}: Codex领先仅{f['gap']}天就被追平")

输出：

Claude Code先发: 7项, Codex先发: 4项
  /goal目标模式: Codex领先仅11天就被追平
  多智能体并行团队: Codex领先仅11天就被追平

11天。Codex好不容易先发的一项功能，两周不到就被Claude Code追平。这不是跑步，这是贴身肉搏。

二、80天的先发红利，正在被天为单位蒸发

Claude Code 2025年2月以终端编程智能体亮相，Codex 5月才发布。这80天的先发，让Claude Code在功能覆盖上长期领跑。

但据WIRED报道，追赶速度惊人：

# Codex使用量占Claude Code比例变化（来源：WIRED，引自36氪）
timeline = [
    ("2025-09", 0.05),
    ("2025-11", 0.15),
    ("2026-01", 0.40),
]

for date, ratio in timeline:
    print(f"{date}: Codex使用量 = Claude Code的{ratio*100:.0f}%")

输出：

2025-09: Codex使用量 = Claude Code的5%
2025-11: Codex使用量 = Claude Code的15%
2026-01: Codex使用量 = Claude Code的40%

4个月从5%追到40%。到2026年6月，OpenAI官方宣布Codex周活超500万，而Claude Code第三方估算约200万。

我查了npm的实际下载数据：

# 查询近30天npm下载量
curl -s "https://api.npmjs.org/downloads/point/last-month/@anthropic-ai/claude-code"
curl -s "https://api.npmjs.org/downloads/point/last-month/@openai/codex"

输出：

{"downloads":35482801,"package":"@anthropic-ai/claude-code"}
{"downloads":128315684,"package":"@openai/codex"}

注意：Codex的1.28亿次下载包含非CLI依赖（很多项目把@openai/codex当依赖引入），纯CLI终端使用的对比没那么悬殊。第三方统计显示，过去30天Claude Code的npm下载约4630万次，是Codex命令行版（约1400万次）的3倍多。论"每周多少人打开"，Codex已反超；论"开发者用得有多重"，Claude Code仍领先。

三、功能像素级对齐：连命令名都撞了

这不只是时间上的追赶，连功能的命名和格式都在趋同。

3.1 /goal：同一套机制，两家各做一份

Claude Code的/goal：设一个完成条件，每跑完一回合由小模型判断条件是否达成，没达成就继续。

Codex的Goal mode：给定一个持久目标，朝着它一轮轮干下去，几小时甚至几天不用人盯。

# 功能对比：/goal vs Goal mode
goal_compare = {
    "功能": "持久目标自动执行",
    "Claude Code": "/goal命令，每回合由快速模型判断完成条件",
    "Codex": "Goal mode，多端可调用（App/IDE/CLI）",
    "先发方": "Codex（领先11天）",
    "核心差异": "Codex多端支持更广，Claude Code终端体验更深"
}
for k, v in goal_compare.items():
    print(f"{k}: {v}")

输出：

功能: 持久目标自动执行
Claude Code: /goal命令，每回合由快速模型判断完成条件
Codex: Goal mode，多端可调用（App/IDE/CLI）
先发方: Codex（领先11天）
核心差异: Codex多端支持更广，Claude Code终端体验更深

3.2 技能系统：连SKILL.md格式都一样

两家都采用Anthropic发起的SKILL.md格式作为技能文件标准，连文件名都一致。Codex给侧边提问命令加的/btw别名，直接和Claude Code撞名。

3.3 子智能体：实现方式不同，目标一致

# 子智能体实现对比
subagent = {
    "Claude Code": "独立上下文窗口，隔离上下文、约束工具、复用配置、压成本",
    "Codex": "并行专用智能体（specialized agents），跑subagent工作流后汇总",
    "设计哲学差异": "Claude Code偏隔离自治，Codex偏并行协作"
}
for k, v in subagent.items():
    print(f"{k}: {v}")

输出：

Claude Code: 独立上下文窗口，隔离上下文、约束工具、复用配置、压成本
Codex: 并行专用智能体（specialized agents），跑subagent工作流后汇总
设计哲学差异: Claude Code偏隔离自治，Codex偏并行协作

四、不是抄袭，是收敛

把两家的文档对比细看，你会发现一个更深的结论：这不是谁照搬谁，而是AI编程智能体这个产品本身就在收敛成一个固定形态。

无论谁做，长任务、子智能体、上下文压缩、权限沙箱、工作区隔离、插件和技能生态——最后都可能会长成这个样子。

4.1 设计哲学的根本差异

虽然功能趋同，但两家的路数截然不同：

维度	Claude Code	Codex
设计哲学	终端原生自治工程师	多端工作台
默认模型	Sonnet 4 / Opus 4.8	GPT-5.5-Codex / o-series
上下文窗口	1M tokens	128K (CLI) / 整体代码库读取
客户端开源	未开源（曾因npm配置失误短暂公开）	完全开源 Apache-2.0
沙箱机制	依赖用户自建容器	内置OS级沙箱 + 三档审批
Hook系统	原生10+事件钩子	无显式Hook系统
MCP生态	成熟，第三方服务器200+	支持，正在补齐
许可证	非标准开源	Apache-2.0

4.2 两个Dreaming不是同一个东西

Anthropic给Claude Managed Agents做了dreaming机制，能回看历史会话、自我改进；OpenAI也给ChatGPT上了同名的dreaming记忆系统。

但这两个"梦想"长在不同地方：Anthropic的Dreaming长在托管智能体平台，OpenAI的Dreaming长在ChatGPT的记忆系统里。都不是两家编程工具的直接功能，却被放在同一张对比表里——这正是"功能清单对比"的局限。

五、先发抢热度，赢到最后看可靠性

在AI这个快速迭代的领域，先发到底还值不值钱？

据WIRED援引Notion联合创始人Simon Last的说法，他和核心工程师在GPT-5.2前后转向了Codex，理由是可靠性——他说Claude Code会对他"撒谎"，“说自己在干活，其实根本没动”。

去年10月，OpenClaw之父Peter Steinberger公开宣布整套工具都用Codex搭成，四个月后加入了OpenAI。

# 验证两个工具的版本迭代频率
npm view @anthropic-ai/claude-code time --json | python3 -c "
import json,sys
from datetime import datetime
d = json.load(sys.stdin)
recent = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3]
for k,v in recent:
    if k not in ['created','modified']:
        print(f'Claude Code {k}: {v[:10]}')
"

npm view @openai/codex time --json | python3 -c "
import json,sys
d = json.load(sys.stdin)
recent = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3]
for k,v in recent:
    if k not in ['created','modified']:
        print(f'Codex {k}: {v[:10]}')
"

输出：

Claude Code 2.1.168: 2026-06-06
Claude Code 2.1.167: 2026-06-06
Claude Code 2.1.166: 2026-06-05
Codex 0.138.0-alpha.6: 2026-06-06
Codex 0.138.0-alpha.6-win32-arm64: 2026-06-06
Codex 0.138.0-alpha.6-darwin-arm64: 2026-06-06

两家都在以天为单位迭代。先发优势一天天被摊薄，真正的胜负手早已不在"谁先做出来"。

六、我的选型建议：双枪流才是最优解

功能清单趋同后，较量的战场变成了体验：同一个功能，谁的响应更快、长任务完成率更高、自动压缩更干净、权限更安全、成本更低。

我的建议很简单：不要二选一，双枪流才是正解。

场景	推荐工具	理由
大任务、跨文件重构	Claude Code	终端深度+MCP生态+Hook系统
明确目标、批量改动	Codex	沙箱安全+三档审批+可重复
CI/CD流水线	Codex full-auto	内置沙箱+云端异步
需要审计合规的企业	Codex	开源客户端+Apache许可证+沙箱隔离
长上下文架构设计	Claude Code	1M tokens上下文窗口
快速原型、高频迭代	Codex	GPT-5.5响应速度更快

# 5分钟上手双枪流
# Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxx"
cd your-project && claude

# Codex CLI
npm install -g @openai/codex
codex login
cd your-project && codex

输出（安装验证）：

# Claude Code当前版本
@anthropic-ai/claude-code@2.1.168

# Codex当前版本
@openai/codex@0.137.0

七、差异化窗口正在关闭，下一个战场在哪？

Elie甩出那张时间线，本想给两家分个高下，结果反而揭开了另一个事实：AI编程智能体的差异化窗口，正在迅速关闭。

双方对AI编程的理解路数不一样：Claude Code更像"终端里的自主工程师"，Codex更像"多端工作台"。但目标撞在了一起——都不甘心只当IDE里的一个插件，都想成为开发者每天打开的第一个入口，成为个人和企业的操作系统。

下一个战场不在功能清单，而在三个维度：

可靠性：长任务完成率、是否"撒谎"、错误自发现能力
成本：同质量下的token消耗、缓存策略、订阅vs API的性价比
生态壁垒：MCP服务器数量、技能市场成熟度、企业级管理能力

当功能清单不再是壁垒，真正的差距从"有没有这个功能"升级到了"这个功能到底做成什么样"。

总结

结论	详情
功能先发	Claude Code 18:4 领先，但Codex先发的功能最短仅11天被追平
用户规模	Codex周活500万+反超，但含20%非开发者；Claude Code纯开发者侧仍领先
功能趋同	24项功能像素级对齐，连命令名和文件格式都撞了
根本差异	Claude Code=终端自治工程师，Codex=多端安全工作台
选型建议	双枪流：复杂重构用Claude Code，CI/合规用Codex
下一战场	可靠性、成本、生态——功能清单已不再是壁垒