单AI爱偷懒?Claude新功能:100个代理同时开工,代码迁移快10倍

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16. 我现在的工作流就是: 1. 有一个什么想法,就先让 CodeX 在 Plan Mode 下面出个计划 2. 把这个计划拿到 Claude 那边问他:“爱卿,你看如何啊?” 3. Claude 回答后,我再拿回到 CodeX。CodeX 以为是我的主意,然后会出第二版 V2 4. 我再拿回到 Claude,如此往复3,4版 5.到了第V4版的时候,差不多 Claude 已经找不出太多毛病了,只能找一些小毛病, 6. 就让 CodeX 开始干活。 至于中间发生了什么事情,只有它们两个知道了。

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24. Claude Code vs Codex 实测对比:14年老工程师120小时深度测试告诉你真相

25. 一个月踩完Codex和Claude所有坑 两个都冲了$200 Plan。光这一个月又踩了不少坑: 1. 改复杂bug → Codex Codex会把问题想透再动手。复杂bug需要这种深度。Claude上来就改,有时候改了A坏B,几轮才找到根因。 2. 写测试 → Claude 可以先跟Claude聊,了解清楚上下文再写。Codex太自信,直接上手,但它不一定真理解你要测什么。 3. 不确定接口规范的任务 → Claude 有些东西必须试出来——你不知道别人的API长什么样。Claude行动力强,会主动试、迭代、调整。Codex总想一次做完美,但这种任务不试不知道。 4. 核心区别 Codex自信,想一步到位。适合有明确目标的深度任务。 Claude主动,愿意边试边改。适合需要探索的任务。 只用一个AI编程工具的人,效率最多发挥一半。 #AI #Codex #ClaudeCode #AI编程 #编程 #科技 #创业 #vibecoding #由我AI #YouWoAI

26. 一开始我对 Codex 的判断其实很直接: 没有 Cursor / Claude Code 顺。 问题也不是抽象的,都是很具体的工程体感: - 执行路径偏长 - 非简单任务容易过早动手 - 长任务做到一半,上下文会飘 - 返工偏多,完成率不够稳 但我最后没有继续纠结“谁底模更强”, 而是反过来做了一件更硬核的事: 直接重构 Codex 的执行工作流。 我先把 "AGENTS.md" 压到很短, 只留真正高频的硬约束: - 非简单任务先读再改 - 复杂任务先 plan - 默认最小改动 - 命中关键改动必须验证 然后我又把长任务状态外置出来,拆成 3 个文件: - "context":项目地图 - "progress":当前任务进度 - "bugs":问题、失败方案、风险点 后面又继续收敛了一步: 把项目级上下文和任务级进度彻底分开,避免信息混在一起。 刚试了一轮,体感提升非常明显: - 上下文更稳 - 中途跑偏更少 - 返工下降 - 任务续接顺很多 这次最有价值的结论不是“换了更强的模型”, 而是我终于确认了一件事: 很多 AI 编程工具的差距,不是模型差距,而是工作流差距。 #Codex #Cursor #ClaudeCode

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51. #晒图笔记大赛# Codex 在美国湾区正快速走红 不少此前主力使用 Claude Code,但近几个月逐渐转向 OpenAI 的 Codex。将主力预算投入 200 美元的 Codex 订阅,并辅以 20 美元的 Google Gemini。这一调整源于对当前大语言模型能力格局的判断:GPT-5

52. codex和Claude code各自的优势和劣势是什么?

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55. 你更喜欢使用codex还是claude来进行编程呢?

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