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

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

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

但也有人吐槽，复杂场景稳定性还是一般，比如 3D shader 一类任务依然会出现错误代码，需要人工修。官方这次给的数据也挺猛，几个 benchmark 都比 Gemini 3.1 Pro 好看，输出速度号称超过 280 token/s，重点还是在 Agent、代码和长任务场景。我自己跑了几个任务，体感确实比以前 Flash 好用一点，但也没有到特别夸张的程度，复杂一点的任务还是会有翻车的时候。但

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。

我曾经让 Agent 做过一个简单的项目管理页面，原本只是想得到一个 Demo，结果最终生成的是一个可以直接分享链接的网页，团队成员打开就能查看内容，甚至继续协作修改。AI 生成第一版很快，但修改非常痛苦，标题不满意、逻辑不满意、配图不满意，往往只能重新生成，结果改着改着，前面调整好的内容也一起被推翻。销售有销售 Agent，设计有设计 Agent，分析师有分析 Agent，投资机构也有对应的专业

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。

一年前还在被群嘲的 Gemini，如今月活突破 9 亿。AI 竞争的焦点，或许正在从模型能力转向生态与用户入口。

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。」这种模板表达去掉。查资料、看 Reddit、翻 GitHub、搜 YouTube、看大家怎么评价一个产品。从写作、编程、测试到文件处理，都能看到官方是怎么设计 Skill 的。到那时候，你沉淀下来的就不只是 Prompt，而是一套属于自己的能力。先脑暴、再规划、写测试、