Claude Code vs Codex：68位开发者实测，选哪个更高效？_服务软件

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2. 纠结 Claude Code 还是 Codex？一文带你看懂！

3. Claude Code 与 Codex

4. AI 编程工具怎么选？Codex 和 Claude Code 的本质区别

5. Claude Code vs Codex

6. 译文

7. Claude Code、Codex、Cursor、Trae 傻傻分不清楚？

8. claudecode vs codex程序员到底如何选择？

9. GPT-5.2 Codex来了

10. （最新实测）Codex & Codex CLI 国内使用教程

11. Reddit大神实测

12. 为什么Codex似乎更强，Claude Code却更流行？

13. Claude Code vs Codex

14. Codex vs Claude Code 深度使用心得

15. Codex 和 Claude Code 到底该用哪个？

16. AI 编程助手实战踩坑

17. 如何评价 OpenAI 刚发布的 Codex App？和 Claude 比怎么样？

18. 程序员必看

19. OpenAI Codex vs Claude Code

20. Claude or Codex，我可能选择全都要

21. 测了一天，我的观点

22. AI编程助手新对决

23. Codex+Claude双模型 workflow，程序员高效编码新路径

24. 这codex深度用了半天用了3刀

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27. 2026年AI编程助手大横评

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29. AI-Agent编程助手专辑之六多款AI编程助手（CLI）对比分析

30. Claude Code系列介绍

31. Claude Code 是什么？为什么它改变了 AI 编程

32. 用 Claude Code 写了两天数据库内核代码，聊聊真实感受

33. Claude Code 入门实战 1

34. Claude code介绍 #Claudecode #智能编程 #AI

35. Codex桌面版

36. ChatGPT Codex App应用正式发布

37. 5分钟 Codex 新手完全指南 #人工智能 #ai编程 #vibecoding #ai新星计划 #codex

38. 完全取代Claude Code？OpenAI反击来了，推出Codex app「限时免费使用」

39. Codex桌面端深度体验

40. OpenAI 内部 Codex 使用指南曝光

41. 如何安装使用国内版Codex？保姆级教程来了！

42. Codex 新手提效指南

43. 两千字总结

44. GPT-5-Codex

45. Codex & Codex CLI 国内使用教程，手把手教你如何安装 Codex！

46. 建议收藏，国内如何安装使用Codex保姆级教程！

47. OpenAI Codex 零基础入门指南

48. 没想到Codex已经超越ClaudeCode了

49. 实测，不要再迷信Claude Code，软件工程没有神话

50. Codex桌面端深度体验

51. Codex 桌面端强势回归！免费用户可用

52. Codex 应用实践（一）

53. 如何看待 Open AI 推出了 Codex？

54. Codex App 深度体验

55. U0001fa93 Codex in Cursor，终于用上了！

56. Codex 升级实测

57. GPT-5与GPT-5-Codex深度对比

58. 硬刚 Claude Code！OpenAI 推桌面版 CodeX，多智能体并行编程

59. 从 Claude Code 到 Codex

60. 不行，我还是要吹爆CodeX

61. 本地安装Codex，国内直接使用GPT-5-Codex

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63. Claude code 200max转codex体验长文分享

64. 2026年最新AI 编程助手推荐

65. Anthropic 社区负责人连更31条Claude Code技巧！比Claude Code创始人私藏的还硬核

66. Anthropic发布Claude Code Security，全球网络安全股应声暴跌

67. MiniMax M2.1也算得上是个成熟的工程师了之前对这类模型预期不高，一般只让它们处理些简单的多语言转换或者写写博客。但这次让它用Claude Code做个Image-to-Video的SaaS网站，表现确实超出预料——它能主动调用Skill完成任务，十分钟就基于模板把网站初版搭出来了，完成度接近Claude Code原生的Opus 4.5（结果见图1）以前国产模型像实习生，得一步步指导，现在M2.1像个能独立干活儿的工程师，清楚该用什么工具、从哪里入手。它的工具调用和Agent能力，确实刷新了我对国产大模型的认知知识储备各家可能差不多，关键在模型能不能精准理解意图并调用工具去执行。这次通过“网站制作”这个Skill，M2.1展现的效果很扎实。Skill生态确实是重要方向，除了Claude Code，Codex、Antigravity也都在跟进#minimax##ai大模型#

68. 离谱：Claude Code让地铁变工位，早高峰发版，打工人还笑得出来？

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70. Claude Code更新，你终于可以随时随地在手机上Vibe Coding了。

71. 不懂代码照样造网站，老金15万字Claude Code+OpenClaw教程免费开源

72. Claude Code 最新版本加入了一个全新的指令：/insights。只要你运行这个指令，Claude Code 就会化身为你的“私人分析师”，把你过去一个月的消息记录仔仔细细读一遍。读完之后它会帮你做三件事：1. 复盘你的项目；2. 分析你是如何使用 Claude Code 的；3. 给出一针见血的建议，帮你优化工作流。我测试了下效果不错，给了一些靠谱的优化建议，主要是建议我写把一部分工作流变成 Skills。宝玉xp的微博视频

73. 真正的核心竞争力，来自于驾驭工具。 #大咖观察 #红衣聊AI #编程 #人工智能技术

74. 「Github一周热点100期」爆火的AI编程工具却被Claude封禁？

75. 千问APP国内正式上线，“千问恐慌”愈演愈烈，OpenAI恐怕要被反杀了 #千问APP #AI #AI助手 #开源大模型#阿里巴巴

76. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

77. 刚刚，ChatGPT 和 Claude 同时大更新，不会给 AI 当老板的打工人要被淘汰

78. Claude Code 实战经验，学习～1. 写 CLAUDE.md 文件（最高性价比的一件事）在项目根目录放一个 CLAUDE.md，把技术栈、目录结构、编码规范、常用命令写进去。Claude Code 每次启动都会读它，省去反复交代背景的时间。写一次，每次会话都受益。2. 用 .claude/rules/ 管理分域规则CLAUDE.md 管全局，具体领域的规则拆成独立文件放在 .claude/rules/（比如 api-routes.md、testing.md）。Claude Code 只在相关任务时读对应文件，上下文更聚焦，输出更准。3. 设置 .claudeignore类似 .gitignore，把 node_modules、dist、日志文件排除掉。需要扫描的上下文少了，响应更快更准。4. 大任务先要计划，再执行遇到复杂需求，先说"给我列出实现思路，不要写代码"。确认方向对了再执行，避免改了十几个文件后发现方向错了。5. 改大功能前先 commitgit add -A && git commit -m "checkpoint" 是救命操作。作者因为没做这步损失了 3 小时，现在每次大改动前必做。6. 用 /compact 控制上下文长度会话太长后 Claude Code 质量会下降——它在处理老旧上下文上浪费了太多 token。完成一个主要任务后就 /compact 一次，保持专注。7. 一次只做一件事每个会话只做一个任务。任务拆得越细，输出越准，不要在一个会话里混着做多件事。8. 让 Claude Code 自己跑测试把测试命令写进 CLAUDE.md，然后直接说"跑一下测试，修复失败的用例"。它会自动运行→读报错→修复→重跑，比手动复制粘贴报错信息快 5 倍。9. 用 Hooks 做自动化Hooks 可以在 Claude Code 每次写文件后自动触发 shell 命令，比如自动跑 Prettier 格式化。最被低估的功能，用好了能省掉大量帮我修一下格式的重复提示。原文：dev.to/lukaszfryc/claude-code-best-practices-15-tips-from-running-6-projects-2026-9eb#HOW I AI##程序员#

79. 【普通人如何用Claude Code实现自动化：一份零基础指南】现在学会这项技能的人，将获得巨大的先发优势。六个月后，这将成为常识。但在那之前开始的人，才是真正的赢家。大多数人打开Claude Code，对着黑色终端发呆二十分钟。他们看到推特上人人都在发布应用、自动化工具、完整产品，然后默默关掉——因为根本不知道该做什么。问题不在于Claude Code，而在于他们跳过了最关键的一步。+ 为什么多数人会失败Claude Code看起来很吓人：终端界面，光标闪烁，仿佛只有开发者才能驾驭。其实不然。Claude Code本质上就是一个能“动手干活”的聊天窗口——读取文件、编写代码、搜索网络、构建系统。失败者并非缺乏技术能力，而是不知道该问什么。他们打开软件时想的是“我应该做个应用”，而不是“有什么事情正在困扰我，可以被解决？”这才是关键的思维转变。+ 四步工作流我见过很多人从“不知道做什么”到每周节省数小时，他们都遵循相同的流程。第一步：盘点你的一周在打开Claude Code之前，拿张纸写下上周所有重复、繁琐、恼人的事情：研究竞品、整理报告、搬运数据、写重复邮件、整理文件。这些不是性感的产品创意，不会获得点赞。但它们是你真实存在的问题——这才是重点。你的第一个自动化不应该是业余项目，而应该是那些每周吃掉你两三个小时的琐事。第二步：与Claude探索方案现在打开Claude Code，但不要急着让它构建任何东西。先描述你要解决的问题：“我每周花两小时研究竞品的YouTube频道，查看热门视频、分析趋势。有没有办法自动化？”然后要求它给出选项：“给我三种不同方案，说明各自优缺点。”这里有个关键：追求更简单的方案。如果Claude建议需要配置API密钥和计费，就问“有没有免费版本不需要这些？”通常都有。不要接受第一个答案，把它当作与专家的对话来对待。第三步：先规划再构建这是多数人搞砸的地方。他们一兴奋就说“好，开始做”，然后放任Claude运行。这是个坏主意。AI会做大量假设，跳过规划步骤意味着这些假设会变成日后的bug。正确做法：按Shift+Tab切换到“计划模式”，告诉Claude写一份规格说明——功能、输入、输出的样子，先不写代码。审查规格说明后，砍掉第一版不需要的一切。AI总是想做太多，你会看到没要求的功能和不必要的复杂度。规格说明是你与Claude的契约，批准后再让它动手。这一步花十分钟，能省下数小时的调试时间。第四步：构建与迭代现在可以让Claude按规格实现了。它会创建文件、编写代码、搭建系统——你不需要理解任何一行。出错时（肯定会的），复制错误信息粘贴回去，说“修复这个”。这就是循环：构建、出错、修复、重复。不要期望第一次就完美，期望的是一个可以改进的工作草稿。+ 实战案例：YouTube研究器我想自动化竞品YouTube研究，手动做需要每周两小时。我告诉Claude问题后，它给了三个选项：官方API（设置复杂）、网页抓取（不稳定）、免费工具yt-dlp。我问yt-dlp是否更简单，确认后无需API密钥，直接可用。切换到计划模式要求规格说明后，我砍掉了它自作主张添加的“缩略图分析”功能。十分钟后，我有了一个工作命令：输入频道名，获得完整研究报告。曾经两小时的工作，现在三十秒完成。+ 70/80法则这里有个没人告诉你的真相：这种编程方式70%到80%的工作是写文档，不是写代码。计划、规格、需求、用大白话描述你想要什么。AI写代码，你的工作是把需求解释得足够清楚，让它不做错误假设。这正是非技术人员能做好这件事的原因。你比拼的不是编码能力，而是沟通能力、清晰度、具体性。如果你能写一封清晰的邮件，你就能做到这一切。+ 真正的技能让我直说正在发生什么：你不是在学编程，你是在学习管理一个替你编程的AI。这是不同的技能，而现在几乎没人掌握它。在Claude Code上取得成功的不是开发者，而是那些知道该解决什么问题、能清晰表达问题的人。技术能力每天都在被AI商品化，AI写的代码已经比大多数初级开发者更好了。但知道该解决哪些问题？知道如何把大目标拆成小步骤？知道如何审查输出、发现错误？这是人类的工作，不会消失。+ 窗口期六个月后人人都会知道怎么做这些。Claude Code会有更友好的界面，会有课程和认证，一切会变得理所当然。现在它仍然感觉困难、吓人，好像需要许可才能尝试。你不需要。今天培养这项技能的人将拥有巨大的领先优势——不是因为技能本身有多难，而是因为他们在一切变得显而易见之前就开始了。工具是免费的，机会就在眼前。别再盯着空白终端发呆了，开始和它对话吧。x.com/damianplayer/status/2012611857392009242

80. 蚂蚁灵光，30秒生成专属程序，普通人也能手搓代码 #蚂蚁灵光 #AI #阿里

81. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

82. 盘点一周AI大事(2月22日)｜不赚钱拔网线，龙虾狂赚1万工程师开源龙虾打工人ClawWork，10刀开局，7小时狂赚1万刀工程师Sigil开源首个全自主智能体The Automaton Kimi上线云端龙虾Kimi Claw 网易开源桌面版龙虾LobsterAI Google上线地表最强大模型Gemini 3.1 Pro Gemini接入音乐模型 Lyria 3 NotebookLM升级，动动嘴就能修改PPT，还支持导出PPTX格式 Anthropic发布Claude Sonnet 4.6 Claude与Figma官宣史诗联动，Claude Code写的页面能一键导入Figma 阿里开源最强行动智能体 Mobile-Agent-v3.5 字节开源极速生图模型BitDance Tavus发布最强数字人模型Phoenix-4 Taalas研发出革命性AI芯片HC1 #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #OpenAI #智能体

83. Claude Code 创始人的 9 条实战技巧：原来高手的配置这么“朴素”Boris Cherny 在 Anthropic 内部有个绰号：Claude Code 之父。他最近在 X 上很活跃，于是很多人问 Boris：你自己到底怎么用 Claude Code？他刚在 X 上分享了 9 条实战技巧。没有你想象的那么多技巧，每一条都朴实无华。【1】核心理念：Claude Code 的最佳实践并没有标准答案Boris 开场就说：> My setup might be surprisingly vanilla! Claude Code works great out of the box, so I personally don't customize it much. > 我的配置可能出乎你意料地“原装”。Claude Code 开箱即用效果就很好，我个人没做太多定制。也能理解，那些最佳实践，比如 Skills、Plugins，作为 Claude Code 开发者，他们早就把这些最佳实践作为功能内置了。使用 Claude Code 没有唯一正确的方式。团队故意把它设计成可以随便折腾的样子，你想怎么用、怎么改、怎么魔改都行。Claude Code 团队内部每个人的用法都完全不同。所以没必要去费力找“最佳实践”，适合自己的节奏最重要。【2】多 Agent 任务并行：同时开十几个 ClaudeBoris 的日常是这样的：终端里开 5 个 Claude Code 实例，标签页编号 1 到 5，开着系统通知，哪个需要输入就跳过去处理。同时，他还在 claude.ai/code 网页版上跑 5 到 10 个任务。终端和网页可以互相“交接”：用&符号把本地会话转到网页，或者用--teleport 在两边来回切换。他每天早上和白天会从手机 Claude 应用上启动几个任务，晚点再回来看结果。这种“多线程”工作方式的核心逻辑是：Claude Code 擅长自主执行，很多任务不需要你盯着。你启动任务、给个方向，让它跑着，自己去忙别的。等它需要你确认的时候再切回来。这跟传统的“人敲一行代码、AI 补几行”完全是两种节奏。但这也对使用者有更高的要求，你需要擅长给 Agent 分配任务，并且能随时在多个任务之间切换。对于习惯了自己开发，同时只有一个任务进行的传统开发模式来说，是个很大挑战。惭愧的说，虽然我也常用 Coding Agent，还是不习惯太多任务同时运行，今年要加强这方面的练习。【3】模型选择：为什么用 Opus 而不是更快的 SonnetBoris 说他所有任务都用 Opus 4.5 加上 thinking 模式。这是他用过最好的编程模型。有人会问：Opus 不是比 Sonnet 更大、更慢吗？Boris 的回答是：虽然单次响应慢一点，但你需要纠正它的次数少得多，工具调用也更准确，最终算下来反而更快。这点其实我一直很认同，写代码这种事不能求快，还是得质量高，如果一个快模型需要你来回纠正三次，不如用个慢模型一次搞定。时间不只是模型响应时间，还有你的注意力和精力成本。唯一的问题就是 Opus 成本更高。【4】CLAUDE.md：团队共享的“项目记忆”CLAUDE.md 是 Claude Code 的一个特殊配置文件，放在项目根目录。每次启动 Claude Code，它会自动读取这个文件，把里面的内容当作“背景知识”。你可以理解为：这是你给 AI 写的项目说明书，告诉它这个项目的架构、规范、注意事项。Boris 团队的做法是：整个 Claude Code 仓库共用一个 CLAUDE.md，提交到 Git 里，所有人一起维护。每周都有人往里加东西。规则很简单：每次看到 Claude 做错了什么，就把“别这样做”写进去，下次它就知道了。更有意思的是，他们在代码审查时也会用到这个机制。Boris 会在同事的 PR 里@.claude，让 Claude 把某条新规则加到 CLAUDE.md 里。这是通过 Claude Code 的 GitHub Action 实现的。Dan Shipper 管这种做法叫“复利工程”：每一次纠错都变成团队资产，让 AI 越来越懂你们的项目。如果你还没用过 CLAUDE.md，或者没像他们这样频繁更新规则，强烈建议试试。最简单的起步方式是运行/init 命令，Claude 会自动分析项目结构，生成一个初始版本。然后你边用边补充，看到不对的地方就加进去。【5】Plan 模式：先想清楚再动手Boris 说，他大多数会话都从 Plan 模式开始。在 Claude Code 中按两下 Shift+Tab 就能切换。Plan 模式下，Claude 不会直接改代码，而是先给你一个执行计划。你可以来回讨论、修改计划，直到满意为止。然后切到自动接受模式，Claude 通常能一次性完成。“好的计划真的很重要”，这个习惯其实是把软件开发的经典智慧搬到了 AI 协作里：先设计再编码。很多人用 AI 写代码的问题是直接开干，结果方向错了返工成本很高。花几分钟对齐计划，能省几小时的返工。【6】自动化重复工作：斜杠命令和子 AgentBoris 有几个每天要用几十次的操作，他把它们做成了斜杠命令。比如"/commit-push-pr"，一键完成提交、推送、创建 PR。斜杠命令本质上是 Markdown 文件，放在.claude/commands/目录下。你可以用自然语言写指令，还能嵌入 bash 脚本预先获取一些信息，减少模型来回调用的次数。这些命令可以提交到 Git，整个团队共享。除了斜杠命令，他还用子 Agent（网页链接）。子 Agent 是独立的 Claude 实例，专门干某类活。比如他有个 code-simplifier 子 Agent，在主 Claude 完成工作后自动简化代码；还有个 verify-app 子 Agent，专门负责端到端测试。这两个功能的共同点是：把你反复做的事情固化下来，让 Claude 自己调用。你不用每次都重复解释，也不用记住各种命令细节。使用 PostToolUse Hook 来格式化 Claude 生成的代码。Claude 通常能自动生成格式良好的代码，而这个 Hook 会处理最后 10% 的代码，以避免后续在持续集成 (CI) 过程中出现格式错误。【7】安全与集成：权限配置和外部工具Boris 不用--dangerously-skip-permissions 这个“危险”选项。相反，他用/permissions 命令预先批准一些常用的安全命令，避免每次都弹确认框。这些配置保存在.claude/settings.json 里，团队共享。更强大的是 MCP 服务器集成。MCP 是 Model Context Protocol 的缩写，是 Anthropic 推出的让 AI 连接外部工具的标准协议。通过 MCP，Claude Code 可以直接：- 搜索和发送 Slack 消息- 跑 BigQuery 查询回答数据问题 - 从 Sentry 拉错误日志Boris 团队把 Slack 的 MCP 配置也提交到了仓库，所有人开箱即用。这意味着 Claude Code 不只是个编程工具，而是能调用你整个工具链的“全能助手”。【8】长任务处理：让 Claude 自己验证对于跑很久的任务，Boris 有几个策略：一是让 Claude 完成后自动用后台 Agent 验证结果。你可以在提示词里要求，也可以用 Stop Hook 更确定性地触发。> 注：Hooks 是 Claude Code 的"钩子"机制，让你在 Claude 执行操作的特定时刻插入自定义逻辑。你可以把它理解为"触发器"：当某个事件发生时，自动执行你预设的命令或脚本。> Stop Hook 就是在 Claude 完成响应、准备交还控制权时。> 相关文档：网页链接二是用 ralph-wiggum 插件网页链接。这是一个有趣的设计：“Ralph 本质上就是一个 Bash 循环”：想象一个简单的死循环（while true），它不停地把同一个任务说明书（提示词文件）喂给 AI 智能体，让它一遍又一遍地改进工作，直到彻底完成。三是在沙箱环境里用--permission-mode=dontAsk 或--dangerously-skip-permissions，让 Claude 不被权限确认打断，自己跑到底。核心思路是：既然是长任务，就别让它等你。给它足够的自主权和自我纠错能力。【9】最重要的一条：给 Claude 验证能力Boris 把这条放在最后，说这可能是获得好结果最重要的因素。如果 Claude 能验证自己的工作，最终产出质量能提升 2 到 3 倍。他举了个例子：他们提交到 claude.ai/code 的每一个改动，Claude 都会用 Chrome 扩展自己测试：打开浏览器、测试 UI、发现问题就迭代，直到功能正常、体验合理。验证方式因场景而异。可能是跑一个 bash 命令，可能是跑测试套件，可能是在浏览器或手机模拟器里测试应用。形式不重要，重要的是：让 AI 有反馈闘环。这个道理其实很朴素。人类工程师也是靠“写代码—测试—看结果—修改”这个循环来保证质量的。AI 也一样。如果它只能写不能测，就像闭着眼睛做事，质量全靠运气。Boris 的建议是：投入精力把验证机制做扎实。这是回报率最高的投资。【10】那些你看不见的东西Boris 有一点没提的就是基础的源代码管理/ CI（持续集成） / 代码审查 workflow，这些事情可能对他们大厂做习惯了的来说是平常，默认就应该有的事情比如说当他用 Claude Code 完成一个任务，不会说直接合并到主分支，而是提交一个 PR。提交 PR 后，在 CI 服务器上会自动跑所有的 lint 和自动化测试，如果测试失败 PR 是无法合并的。一个 PR 通过了所有的自动化测试，还需要有人去做代码审查（当然可以 AI 辅助，但还是需要人确认），如果代码审查发现问题，是需要继续修改的。这些也是他们能多任务并行的基础，如果没有做好这些基础工作流，就无法做到多任务并行。对于很多个人开发者并没有习惯去搭建一个 CI/代码审查的工作流，甚至连 Git 代码管理都没有做，出问题都没法回滚。【11】高手用剑无招胜有招武侠小说里面，高手用剑没有那么多花里胡哨的招式，无招胜有招。Boris 没有炫耀复杂的定制配置，没有神秘的私藏提示词，用的就是官方功能。区别在于：他真正理解这些功能背后的逻辑，然后把它们组合成高效的工作流。并行工作是因为 Claude 能自主执行；用 Opus 是因为综合效率更高；CLAUDE.md 是把纠错变成资产；Plan 模式是先想清楚再动手；斜杠命令和子 Agent 是自动化重复劳动；验证机制是给 AI 反馈闭环。如果你刚开始用 Claude Code，不必急着研究各种高级配置。先把基础用好：学会并行，学会规划，学会积累 CLAUDE.md，学会给 AI 验证手段。等你真正遇到瓶颈了，再去折腾那些花活不迟。推文链接：x.com/bcherny/status/2007179832300581177

84. Eyad这篇Claude Code完整指南「The complete claude code tutorial 」不错。我做软件工程师 7 年了，先后在 Amazon、Disney 和 Capital One 工作过。我交付的代码影响过数百万用户，也构建过不能出错的系统。现在我是一个创业公司的 CTO，公司专门为企业构建智能体，而 Claude Code 是我每天都在用的主力工具。下面是一份新手指南，包含我在用 Claude 构建可处理大型企业复杂负载的稳健系统时学到的一切，希望对你有帮助。一、先思考大多数人以为，用 Claude Code 或其他 AI 工具，第一步就是开始输入或说话。但这可能是你一开始就会犯的最大错误之一。真正应该先做的，是思考。在我所有的实践中，只要使用 plan 模式，得到的结果几乎总是显著优于直接开始输入的情况，而且差距非常大。当然，这对一些人来说说起来容易做起来难。你可能没有多年的工程经验去独立思考架构。所以我有两个建议：1，你要开始学习。如果你永远不培养这项能力，你就是在削弱自己，即使慢慢学也好。2，与 ChatGPT、Gemini 或 Claude 深入对话，描述你想构建什么，询问不同系统设计方案，最终一起确定方案。对话应该是双向的，而不是单向输入。这适用于一切任务，哪怕是总结邮件。在让 Claude 写功能前，先想架构。在让它重构前，先想目标形态。在让它调试前，先想你真正知道什么。plan 模式里信息越多，输出越好，因为输入更好。模式很一致：先思考，再输入，结果会好得多。二、架构的重要性在软件工程里，只给输出目标而不给实现路径，就会留下大量自由度，这正是 AI 生成代码问题的根源。“给我做一个认证系统” 太宽泛。而“用现有 User 模型做邮箱密码登录，会话存 Redis，24 小时过期，给 /api/protected 加中间件”差别非常明显。按两次 Shift+Tab 进入 plan 模式。这只花 5 分钟，却能帮你省下数小时调试时间。三、CLAUDE.mdCLAUDE.md 是一个 Markdown 文件，而 Markdown 是 AI 非常擅长处理的格式。每次 Claude Code 会话启动时，它首先读取这个文件。里面的每条指令都会影响它如何理解你的项目。这相当于 Claude 每次对话前的入职培训资料。多数人要么忽视它，要么写一堆无用信息，反而降低效果。真正重要的是：1，保持简短。Claude 同时只能稳定遵循约 150–200 条指令，而系统提示本身已经占了约 50 条。写太多，它会随机忽略。2，只写项目特有信息。不要解释组件目录是什么。写那些真正影响流程的东西，比如关键 bash 命令。3，写“为什么”，不只是“做什么”。“启用 TS strict 模式” 可以。“启用 strict 模式，因为我们曾因 any 类型导致生产事故” 更好。原因能帮助 Claude 做你没想到的判断。4，持续更新。工作时按（井号）键，Claude 会自动把指令写进 CLAUDE.md。当你第二次纠正同一件事时，就该写进文件了。坏的 CLAUDE.md 像写给新员工的文档。好的 CLAUDE.md 像你给未来失忆的自己留的笔记。四、上下文窗口的限制例如 Opus 4.5 有 20 万 token 上下文。但很多人没意识到：在使用 20%–40% 时质量就开始下降了。如果你经历过 compact 后结果仍然很差，那就是因为质量早已下降，压缩并不会恢复能力。每条消息、每个文件、每段生成代码、每次工具输出都会累积。一旦质量下降，更多上下文只会更糟。避免问题的方法：1，每个任务一个会话。不要在同一会话里既做认证系统又重构数据库。2，使用外部记忆文件，例如 SCRATCHPAD.md 或 plan.md。3，复制粘贴重置法：复制重要信息，/compact，总结，再 /clear，然后只粘回关键内容。4，知道何时清空。如果会话混乱，直接 /clear。Claude 仍会读取 CLAUDE.md。正确心智模型是：Claude 是无状态的。五、提示词就是一切人们花几周学框架，却不学如何与生成代码的系统沟通。提示词不是玄学，而是沟通。清晰永远优于模糊。有效的方法：1，说清楚需求。2，说明不要做什么。Claude 喜欢过度工程化。3，说明约束原因，例如性能或是否是原型。AI 是加速器，不是替代品。它仍会犯错，你要能识别错误。记住：输出只来自输入。六、坏输入 = 坏输出很多人怪模型不够聪明。现实是：如果你用好模型仍得到坏结果，问题通常在你。真正的瓶颈是：1，提示词写法2，请求结构3，上下文提供方式模型确实有差异：Sonnet 更快更便宜，适合执行任务。Opus 更慢更贵，适合规划与复杂推理。一个有效流程是：用 Opus 规划架构，再切 Sonnet 实现。CLAUDE.md 保证模型切换后仍遵循相同规则。七、MCP、工具和配置Claude 有大量功能：MCP、Hooks、Slash 命令、插件、配置等。你不需要全部，但应该尝试。MCP 能连接外部服务。如果你在复制信息进 Claude，很可能 MCP 能自动化。Hooks 能在 Claude 修改代码前后执行操作，例如自动格式化或类型检查。自定义 Slash 命令就是复用提示词。如果你已经付费，就多尝试。模型每周都在变好。八、当 Claude 卡住有时 Claude 会循环失败。本能是继续补充说明，但更好的办法是改变策略：1，清空会话2，拆分任务3，给示例而不是解释4，换种表述方式关键技能是尽早识别循环。九、构建系统，而不是一次性工具最能获得价值的人不是拿 Claude 做单次任务，而是把它嵌入系统。Claude Code 支持 headless 模式（-p），可脚本化、自动化、串联命令。企业正在用它自动审 PR、处理支持请求、更新文档。飞轮效应是：Claude 出错 → 改进 CLAUDE.md 或工具 → 下次更好。几个月后系统会显著提升，即使模型没变。如果你只交互式使用 Claude，你正在浪费价值。十、总结先思考再输入CLAUDE.md 是杠杆点上下文在 30% 就开始劣化架构决定质量输出来自输入尝试工具与配置卡住就换方法构建系统而不是单次使用现代技术已经强得离谱。如果你在用 Claude 构建系统或产品，这些因素决定你是在与工具对抗，还是顺势而行。原文：x.com/eyad_khrais/status/2010076957938188661#HOW I AI# #程序员#

85. 未来智能体不能把它看成软件，它可以把大模型的专业能力提炼出来 #大咖观察 #红衣聊AI

86. 大模型只是能力，必须要跟场景结合。 #大咖观察 #红衣聊AI #大模型

87. 当年腾讯也想着把什么都放到qq里，结果对浏览器投入不足，给了其他浏览器机会，错过了类似chrome这样的互联网入口级产品，导致后续的搜索一直依赖qq而没有chrome给谷歌引流那样的印钞机架构。//@Zodzod_张浩:OpenAI太想把一切都塞到ChatGPT里了，以致于Codex、Agent等新技术都倾向于放到云端，而不考虑本地部署。在通用对话框里完成一切当然很有AGI的感觉，但现实是，我们依然处在一个模型能力不算稳定、上下限差异巨大的中间时刻，端到端的智能体可能是更优解。这不是说本地和云端哪边更好的问题，用户的数据仍然主要存放在本地——代码、密钥、上下文、生产环境这些——Anthropic搞对了优先级，把Claude Code放进了一个优雅的命令行界面里，摆脱了只能用浏览器访问的困境。能干活的大模型，就应该变成这样的「田螺姑娘」。

88. GPT-5-Codex 发布，可以7小时连续编程，但OpenAI 封杀了API。。

89. Claude Code从来就不是什么编程工具

90. Claude全面禁中国企业？别怕，国产模型够顶！ #大咖观察 #Claude #马斯克 #红衣聊AI

91. 盘点一周AI大事2月8日｜AI相亲、AI当老板、AI狼人杀 Anthropic发布最强大模型Claude Opus 4.6 OpenAI发布最强编码模型GPT5.3Codex OpenAI推出Codex桌面版 Google上线AI狼人杀 AI雇佣人类平台RentAHuman爆火 AI雇佣AI平台ClawTasks爆火龙虾相亲平台MoltMatch爆火智谱开源最强OCR模型GLM-OCR 字节发布最强视频模型Seedance 2.0 研究员开源无痕编辑视频模型Edit Yourself 字节开源最强分子预测模型Protenix-v1 Google发布论文配图AI Paper Banana #AI新星计划 #前沿科技趋势发布月 #AI #AIGC #OpenAI

92. 有网友问为什么 Claude Code 比 Cursor 好？我想从三个角度聊下这个问题：上下文、场景、数据飞轮。【1】上下文：IDE 是优势，也是包袱我估计很多人会有我相同的感受：完成同样的任务，同样的 Claude 模型，在 Cursor 里和在 Claude Code 里跑，效果可以差很多，既然模型是一样的，那问题多半出在上下文上面。 Cursor 最大的卖点是它把 AI 塞进了 IDE。你习惯了 VSCode，切过来几乎零成本，Tab 自动完成也确实做得好。但 IDE 带来的问题是：它要帮你维护太多跟当前任务无关的上下文。你打开了哪些 Tab、选中了哪些代码、侧边栏展示了什么，这些信息都会被塞进和模型交互的上下文里。你以为它在帮你，其实它在分散模型的注意力。 Claude Code 是命令行工具（CLI），它只关心文件本身。没有 Tab 状态，没有 UI 元素，上下文干干净净。这不仅省 Token，更重要的是让 Agent 能聚焦在你给它的任务上。【2】场景：当 Agent 成为中心，IDE 退居二线 CLI 有一个 IDE 没法比的优势：移植性。你可以在本地用 Claude Code，可以在远程服务器上用，可以在 Docker 容器里用，可以直接集成到 CI/CD 流水线里。Anthropic 官方已经发布了 GitHub Action 和 GitLab CI/CD 集成，你在 PR 里 @claude 就能触发自动 Code Review、自动修复 Bug、甚至自动实现 Issue 里描述的功能。 Claude Code 已经不只是一个“编程助手”了，它是一个可以嵌入到任何工作流里的开发工具包（SDK）。当 Agent 能力足够强的时候，你的日常工作模式会变。以前你需要打开 IDE，手动调整代码细节，现在你更多是在指挥 Agent：改这个文件、跑一下测试、修复报错。这个过程里，你不需要看到 IDE 的界面，你只需要一个能跟 Agent 对话的入口。一旦习惯了这种方式，Cursor 引以为傲的 Tab 自动完成就没那么重要了。你不需要 AI 帮你补全下一行代码，你需要 AI 帮你完成整个任务。场景还在继续扩展。已经有很多人用 Claude Code 做编程之外的事情：批量处理文件、生成报告、操作数据库、甚至辅助视频剪辑。当你的 AI 工作流是以命令行为入口的时候，编程只是它能做的事情之一。包括 Anthropic 也推出了针对办公场景的 Cowrok，可以满足很多办公需求，甚至于不需要打开办公软件可以生成不错的 PPT。这些都是相同的趋势，人会越来越多的以 Agent 为中心，去指挥 Agent 操作软件，而不是直接打开软件，这个变化正在发生。【3】数据飞轮：自家模型 vs 第三方集成自家模型加自家工具形成的数据飞轮，可能是 Claude Code 真正的护城河。 Cursor 是一个第三方工具，它接入多种模型，Claude、GPT、Gemini 都可以用。听上去很灵活对吧？但问题是，它要为每一种模型做优化：不同的系统提示词、不同的工具调用方式、不同的擅长领域。 Codex 喜欢写 Python，Claude 习惯用 Bash，每次模型升级，这些适配都要重新调整。维护成本很高，而且很难做到极致。 Claude Code 只需要考虑一件事：怎么把 Claude 模型的能力发挥到最大。它知道模型的所有技术细节，知道什么提示词效果最好，知道怎么拆分任务最高效。甚至 Anthropic 可以反过来，专门针对 Claude Code 的使用场景去训练模型。这就形成了一个飞轮：用户用 Claude Code 产生真实的交互数据，Anthropic 用这些数据训练下一代模型，模型变强后 Claude Code 更好用，吸引更多用户，产生更多数据。Cursor 做不到这个循环，因为数据和模型分属不同的公司。飞轮效应还体现在定价上。Anthropic 可以把 Claude Code 的订阅价格定得相对便宜，因为用户产生的数据本身就有价值，相当于用补贴换数据。 Cursor 的商业模式是赚差价：用户付月费，它去调 API，中间的差价就是利润。用户的 Token 用得越少，Cursor 赚得越多。它之前尝试过比较大方的包月方案，很快就扛不住成本了，现在改成包月加超额付费的模式。做 Agent 功能的时候，它就有动力去省 Token，但一省 Token 上下文就可能被截断，效果就打折扣。这也是为什么同样的模型，Cursor 的表现不一定比得上 Claude Code。【最后】我得申明下，我有一段时间没怎么用 Cursor 了，上面这些对 Cursor 的判断是有滞后的，更多是一年前的 Cursor 印象。Cursor 也在做 CLI 工具，也在往 Agent 方向走。两者的形态边界在模糊。但核心逻辑不会变：当编程的主要方式从“人写代码”变成“人指挥 Agent 写代码”，IDE 的重要性就会持续下降。原生为 Agent 设计的 CLI 工具，天然比从 IDE 里长出来的 Agent 功能更有优势。

93. Anthropic 发癫搞封锁，今天最该“警惕”的其实是Claude Code

94. 真正能让你成长的从来不是别人给你的答案而是你自己找到答案的过程。#大咖观察 #红衣聊AI #谷歌 #智能助手

95. AI 编程真的有用吗？Cursor｜TRAE 深度实测！

96. Cursor：AI编程「第三时代」来了

97. 为什么 Claude Skills 的爆发点在 2026 年 1 月？问：Claude Skills 是去年 10 月中就推出的，为什么现在才突然火起来？这是个很好的问题。Claude Skills 确实在 2025 年 10 月中旬就发布了，但直到 2026 年 1 月才真正爆火。这背后有表面原因，也有更深层的逻辑。核心原因就是这东西如果只能在技术圈自嗨，它是火不起来的。去年 10 月份 Skills 编程领域其实很快就开始用起来了，而现在火，只是因为它出圈了，在技术之外的领域火起来了，非技术人员也用起来了。Skills 真正的价值其实是在非编程领域。去年 Coding Agent（比如 Claude Code、OpenCode）开始在非编程领域开花，而 Skills 的设计特点让它能很快找到 Agent 在非编程领域上的场景落地。1. 有 bash 和脚本能力，可以自动化本机操作Skills 让 Claude 能借助代码脚本操作你的本机系统，把很多琐碎的电脑操作变成自动化操作。Claude Code 的创建者 Boris Cherny 在 X 上分享过一个有趣的观察：自从 Claude Code 发布以来，他发现用户们在用它做各种非编码的工作——做度假研究、做 PPT、清理邮件、取消订阅、从硬盘恢复婚礼照片、监控植物生长，甚至控制烤箱。> Since we launched Claude Code, we saw people using it for all sorts of non-coding work: doing vacation research, building slide decks, cleaning up your email, cancelling subscriptions, recovering wedding photos from a hard drive, monitoring plant growth, controlling your oven.>> 网页链接这些场景和写代码完全不沾边，但 Skills + bash 能力的组合让这一切成为可能。比如我自己就做了一些工作流，帮我采集信息、写作、写 PPT、画漫画、发布，极大提升效率。像发文章到公众号、X Article 这些，以前需要手动重复的操作，现在一个 Skill 就搞定了。2. Skills 可以相互调用，用自然语言编排工作流如果是单一的 skill，作用其实有限。但当你有多个 skills，并且 skills 还可以相互调用，那意味着你可以编排工作流。Skills 让 AI 可以像《黑客帝国》主角 Neo 那样瞬间学会新技能：“I know kung fu”。Claude 会根据任务自动加载需要的 Skill，完成后再卸载，整个过程无需用户干预。而最神奇的地方在于，你只需要用自然语言去编排工作流。这中间会有 Agent/大模型去解读你的自然语言，按照工作流执行，有问题还会帮你修复。这极大地解决了非专业用户需要程序员协助编排工作流的问题。3. Skills 本身易于分发，几乎成了每个 agent 的标配一个 skill 只要有一个 SKILL.md markdown 文件和辅助的脚本或者文档，打个 zip 包就能发布。这种轻量级的设计让分发变得极其简单。有个时间点很重要，2025 年 12 月 18 日，Anthropic 宣布将 Agent Skills 规范开放为跨平台标准。很快，微软在 VS Code 和 GitHub Copilot 中集成了对 Agent Skills 的支持，OpenAI 也在 ChatGPT 的代码解释器和 Codex CLI 中采用了几乎相同的技能目录结构。Skills 在 10 月发布时，主要还是被定位为开发者工具。但随着生态成熟、开放标准确立、以及 Cowork 这样面向普通用户的产品推出，Skills 在非编程领域的价值才真正被释放出来。回顾这个过程：10 月：Skills 发布，开发者圈小范围关注11-12 月：技能规范开放、生态扩展、用户积累经验1 月：产品更新 + 非编程场景落地 + 病毒式传播 = 爆发Skills 的爆发是现在它找到了真正的价值定位，让非程序员也能通过自然语言编排复杂的自动化工作流。这才是 Skills 真正火起来的原因，随着更多场景被发掘出来，还会持续的火上一段时间。

98. 灵光一夜爆火，一句话就能做出小应用，当AI发展得越来越快——你就知道，孩子真正要练的，从来不是技能本身#近6成程序员称不会给孩子报AI编程课 #AI时代教育 #灵光#孩子要学什么

99. 「Github一周热点104期」智谱GLM-5发布，打响春节AI大战模型第一枪

100. OpenAI推出的GPT-5.2-Codex模型聚焦专业软件工程与防御性网络安全的智能编程模型，在编码性能、安全防护能力和长周期任务处理三大核心领域实现突破性进展，标志着AI从辅助工具向专业伙伴的进阶又迈出关键一步。以往AI编程工具常因上下文记忆限制，在百万行级代码重构、跨模块系统迁移等长期任务中断档。而该模型搭载的上下文压缩技术，能智能保留关键任务信息，即便连续处理超过24小时的复杂开发任务，也能完整衔接全链路逻辑。在权威的SWE-Bench Pro基准测试中，其工程任务完成率较前代提升47%，错误修复效率更是提高62%，让原本需要数月的核心系统重构工作大幅缩短周期。它大幅强化了Windows 10/11原生环境下的编码可靠性，在Terminal-Bench 2.0终端测试中，编译成功率达91%，较前代提升33个百分点。更值得一提的是其升级的视觉理解能力，能直接解析技术架构图、UI设计稿，将设计原型转化为可运行代码的准确率提升至89%，让看图写代码从概念落地为实用功能，显著降低开发门槛。此前已有安全研究员借助前代模型，成功发现React框架中的三个高危漏洞，而新版模型的安全分析能力更上一层楼。它能模拟攻击者思维，在开发阶段自动识别92%的常见安全风险，零日漏洞发现效率达到资深安全工程师的1.7倍，可自主完成测试环境搭建、攻击面分析、模糊测试等标准防御流程，将漏洞验证周期从数周压缩至数天。尽管该模型未达到内部定义的高风险等级，但仍推出可信访问试点计划，仅向经过严格审查的安全专业人士开放高权限功能，确保技术仅用于防御性安全工作。目前，所有ChatGPT付费用户已可直接体验相关功能，API接口也将在未来几周逐步开放。#科技先锋官##AI创造营##AI创作热点##AI生活指南# 种斌Marco的微博视频

101. 4900 万人围观的 Claude Cowork 又杀疯了，10 个顶级外挂上线，这些打工人危

102. 腾讯悄悄上线了“Claude Code”，居然还支持微信登录。

103. 我经常逆向优秀的 JavaScript 代码，以前手动，现在借助 AI 效率奇高，绝大部分代码都能借助 AI 还原。这事一是要有耐心，另一个就是要懂技术实现。给 Codex/Claude Code 提示词也很简单：我不小心把源码弄丢了，只剩下编译后 js 文件 aaa.js，请你帮我还原成命名友好的 TypeScript 版本，保存到 xxx 目录下，先从 yyy 开始，还原所有相关代码，不需要编译通过，只需要 1:1 还原。比如截图是 Claude Code VSCode Extension 逆向后代码

104. 春节6天，我找到了各个领域最强的大模型。这个春节，快快乐乐的在老家vibe coding了近6天。我做了一个还蛮有趣的东西，就是一个18个大维度、近100个小维度，一共970道题的原创大模型评测集。做这个东西的想法其实特别简单，就是我希望任何一个新模型一出来，就能用这套评测集直接过全自动过一遍，再配合我自己的实测，大概就能在3个小时里，就对新模型的能力比较清楚了，以方便我更好更快的对模型进行评测，同时也能避开一些刷分怪。人啊，就是不知者无畏，想的很简单，但是没想到做起来，有这么的麻烦，4天几乎用光了我御三家大模型最高档Coding plan的额度，也真的踩了无数的坑。比如Skill迭代，一开始我做了出题和审查skill之后，我发现，模型出的还是一坨屎，因为缺了太多的经验和约束条件。所以没办法，只能各个顶级模型互相出题再互相审查，然后再把经验迭代回skills，就这么迭代了2天，这个skills才算稳定可用。就比如上下文管理，这1000道题的信息量过于恐怖，没有一个Agent能直接生成出来，更别提很多原创素材，我甚至写了3本15万字的小说作为评测集的素材之一。像Claude Code，一次性生成一个小类的10道题，就已经是最佳上下文的极限了。不过这些坑归坑，但是也意外的帮我找到了各个维度里目前体感最强的模型。毕竟出题模型的能力上限，几乎也影响出题的质量和未来评测的质量，毕竟出题的拉了，那未来评测必拉。所以，也给大家分享一下，不保证对，只是我自己的体感：1. 软件工程与代码生成：GPT-5.3 codex2. 代码理解、推理与质量：GPT-5.3 codex3. 调试、测试与维护：GPT-5.3 codex4. 数据工程与后端服务：Claude Opus 4.65. 前端与产品工程：Claude Opus 4.66. Agent工具调用：Claude Opus 4.67. Web与桌面自动化(静态) ：Claude Opus 4.68. 研究与知识工作Agent(静态)：GPT-5.2 Pro9. 数学与形式推理：Gemini 3.1 Pro10. 逻辑与规划：Gemini 3.1 Pro11. 知识广度与事实核验：Gemini DeepThink12. 阅读理解与信息抽取：GPT-5.2 Thinking13. 长上下文记忆与多轮一致性：GPT-5.2 Thinking14. 指令遵循与对齐：Claude Opus 4.615. 多模态理解与视觉推理：GPT-5.2 Thinking16. 情商与协作沟通：GPT-4.517. 创作表达与审美：Claude Opus 4.6以上，希望能帮大家节省一点时间。哦对了，再额外提一句，在搜索上如果你想搜关于AI的最新的信息，比如OpanClaw的最新玩法之类的。相信我，用Grok 4.2，有奇效。#how i ai#AI#大模型##科技先锋官# #过个有AI年#

105. 你最想让AI给你造个什么工具？是摸鱼神器还是效率助手？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI工具

106. 【Anthropic官方出品：Claude Code实战课程全解析】Anthropic悄悄放出了一门官方课程，专门教你如何把Claude Code用到极致。15节课，1小时视频，还有测验和证书，干货密度相当高。课程地址：anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action有人学完后整理了核心要点，值得收藏：快捷键与模式切换- Shift + Tab 按两次进入规划模式- Ctrl + V 可以直接插入截图（注意不是 Command + V）- 配合插件可以让Claude Code直接操作浏览器控制推理深度的魔法词在提示词中加入这些关键词，可以调节模型在任务上投入的token量：- "Think" — 基础推理- "Think more" — 扩展推理- "Think a lot" — 全面推理- "Think longer" — 延长推理时间- "Ultrathink" — 最大推理能力上下文管理- /clear 清空上下文- /compact 压缩上下文，可释放80%以上空间进阶扩展- 使用MCP服务器可以扩展工具集- 支持大量pre-hooks和post-hooks，在工具执行前后自动运行社区讨论中有个观点很有价值：课程没教的真正技能，是知道什么时候该重置上下文。很多人卡在问题里挣扎几小时，其实是在和"上下文腐化"作斗争，不如在完成一个里程碑后果断清空重来。还有人指出，/clear比/compact更彻底，该用哪个要看场景。当然也有老手表示，如果你已经每天高强度使用Claude Code，这门课的增量信息有限。但对于想系统入门或查漏补缺的人来说，官方出品的体系化内容，依然是最稳妥的起点。reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1q1z5ke/want_to_learn_how_to_make_the_most_of_claude_code

107. 盘点一周AI大事(11月23日)｜AI自己画CAD图纸 Google发布最强大模型Gemini 3、最强图像模型Nano Banana Pro OpenAI发布最强编码模型GPT-5.1-Codex-Max 马斯克升级Grok 4.1，情商最强字节开源最强空间重建模型Depth Anything 3 腾讯发布最强开源视频模型HunyuanVideo-1.5 Meta开源最强对象分割模型SAM 3，最强3D分割模型 SAM 3D Autodesk研发出最强CAD智能体VideoCAD AI2发布最强开源深度研究智能体Deep Research Tulu Google发布最强AI天气预报WeatherNext 2 Maxima推出AI会计智能体头号玩家套装问世 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #大模型

108. Claude Code 神一般的存在，继续吊打同行！

109. 我抛弃了Claude Code全面使用 Codex ！为什么？

110. Claude Code 和 Codex 对于萌新程序员哪个更容易上手？

111. Claude Code 入门指南与命令说明

112. claude code初学指南

113. [中配]Codex 对比 Claude Code：我测试了 OpenAI 的新 Codex 应用 - The Next Wave - AI and the Fu

114. OpenAI推出更擅长AI代理编码的GPT-5-Codex，与Claude code有何区别？国内怎么使用到Codex呢？

115. Claude Code实战手册：命令速查与自定义命令定制指南

116. Codex和Copilot Agent哪个好

117. Claude Code vs OpenAI Codex

118. Codex使用指南：快速入门与定价

119. ClaudeCode完全指南：15个实用技巧效率翻3倍（3000字干货）

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122. Codex 使用体验，以及与 Claude Code 的对比

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124. OpenAI 推出 Codex 桌面应用支持skills、可同时运行多个任务

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126. Claude Code 最重要的 10 个使用技巧

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128. OpenAI Codex 保姆级教程！10块轻松上手！

129. OpenAI Codex 与 Claude Code：哪种命令行 AI 工具更适合编程？

130. 重磅喜加一：OpenAI Codex免费一个月庆祝，OpenAI发布桌面版本的编程助手：Codex app，图形化界面简洁美观，但目前仅支持苹果系统

131. 什么是 Codex?

132. 【GitHub每日速递 251014】Claude Code：用自然语言命令让编码快到飞起！

133. Claude Code 还是 Codex？

134. 【AI技术分享19】 Claude Code VS Codex CLI 编程对比测试

135. Claude code使用

136. Codex Skills 使用技巧：让 AI 编程助手变身专业选手

137. 🚀【2025 年 11 月最新版】Codex & Codex CLI 国内使用全攻略：一人开通，全队共享！

138. 新发布的 Codex Mac 版：更像“非技术 Vibe Coding”的入口

139. Codex手把手教学，再见了Claude Code 为什么现在要用Codex? 比Claude Code强吗? 答案是：确实强！原因如下： 1. 新增了写代码专用的gpt-5-codex系列模型，写代码能力大幅提升 2. 便宜！$20美元/月的OpenAI ChatGPT Plus套餐足够大多数人用了，限额宽松 3. 上手快，命令行、插件、云端可适应所有技术人员、非技术人员 4. 最新的codex CLI 进行了全面升级： 1）便捷的图片支持 2）强大的任务管理 3）增加网页搜索、MCP等工具 4）界面交互提升很大，不输Claude code 5. 抵制Claude Code #AI #codex #claudecode #抖音创作者大会

140. codex真的比claude code强太多了！

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151. OpenAI官方揭秘：我们这样用Codex写代码「7大核心用法、6条最佳实践首次公开」

152. Claude 和 Codex 到底哪个好用其实不好说，我自己是这么搭配的：同时买了 Claude Pro + ChatGPT Plus + Cursor 20美元版本。 Cursor 反应快，Codex 指哪打哪，Claude Code 适合做规划，不同模型写的代码还能互相评审。#cursor #Claude #Codex

153. OpenAI 工程师私藏的 Codex 使用经验，内部分享 6 个实战技巧 + 7 大核心场景，开发效率翻番有方法

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155. GPT-5-Codex CLI真实体验！Codex封神了？

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