连续体验 Claude Dynamic Workflows 后，我发现 AI 编程真正变化的可能不是模型能力，而是“干活方式”——从单 Agent 对话，开始走向可协作、可验证、可长期运行的智能体工作流。

Anthropic 正在把 Claude Code 从 AI Coding Tool，逐步演进为面向团队协作的 Agent Engineering 平台。

最近，Sensor Tower 发布了《2026 年 AI 状态报告》，ChatGPT 继续定义 AI 助手类别，成为有史以来最快达到十亿月活跃用户的移动应用，仅用三年时间就超过了 TikTok、YouTube 和 Instagram。但ChatGPT的真实受众份额一直在下跌，截至今年 5 月，ChatGPT 在全球 AI 助手市场的份额已经下降到 46.4%，而今年 1 月之前，这个数字还一直在

2026年的 Codex 已经彻底告别了“代码补全”或“聊天问答”的初级阶段，进化为一个“自动写代码 + 自动执行命令”的 AI 工程师（Coding Agent）。搭架子：“帮我做一个 OpenAI 兼容 API：Go + Gin，支持 /v1/chat/completions，转发上游，校验 Key。“帮我做一个用户系统：使用 Go + Gin，包含注册/登录接口，JWT 认证，连接 MySQ

我最近浏览帖子，发现很多人花了很多时间研究 Claude Code 怎么安装、Claude Code 和 Codex 怎么选、哪个模型更强，却很少有人研究 Claude Code 最有价值的东西：Skill。很多人以为 Claude Code 的价值来自 Claude，但真正长期使用下来会发现，Claude 只是发动机，Skill 才是外挂。下面这 5 个地方，是我目前最常用的。这里收录了大量社区

Skill 最有意思的地方，其实不是装别人做好的工具，而是慢慢把自己的经验、习惯和工作流，也变成一个可以反复复用的 Skill。

很多人最近在讨论 Codex 和 Claude Code 谁更强，但如果你真的在长期使用，会发现这件事本质不是“谁更好用”，而是“你怎么把它接进工作流”。适合登录网站、后台系统、需要账号态的操作流程，稳定性比 computer use 更好。我自己甚至不只用在开发场景，很多复杂问题拆解、方案设计，也会用它的 brainstorm 模块先理一遍。电脑级操作用 computer use，线上账号流程用

尤其是在接手已有代码、或者做系统级修改的时候，它的优势很明显——能把一团乱的东西慢慢理顺。如果把整个开发过程拆开，其实更像一条流水线：先用 Codex 把想法快速变成代码，再用 Claude Code 把结构整理成可维护系统。Codex 更像“先把东西做出来”，Claude Code 更像“把东西做对”。问题也在这里，当项目稍微复杂一点，它很容易把结构铺开，后面维护成本会越来越高，你会感觉代码“能

AI 行业正在从单纯的技术竞赛，逐渐进入技术、商业和监管三条线同时竞争的阶段，而 Fable 5，或许只是第一个撞上这堵墙的模型。事实上，Fable 5 事件最值得关注的，可能不是模型还能不能回来，而是它暴露出了 AI 行业正在面临的新挑战。但面对监管机构时，讲的又是风险故事——模型可能失控、能力增长太快、需要建立新的监管体系、需要提前做好防范。据报道，这次导火索是 Fable 5 的越狱方法被公

Deep Code支持终端 CLI、VS Code 插件，可以读取项目、修改代码、执行命令、保存项目上下文，还支持 Deep Thinking、Agent Skills 等能力。如果你一直在用 DeepSeek，这基本就是官方推荐的开发方式。其实Deep Code 其实今年 5 月就已经开源了，最近只是正式进入官方文档。目前市场已经基本形成了 四大阵营，它们不是简单的竞品，而是代表了四种不同的产品