#AI代码助手

1个月前

说句实在的，写程序最费时间的，往往不是“想清楚怎么做”，而是那些重复又机械的活：接口要搭脚手架、参数一变要改一堆文件、修个 bug 还得补测试。活不难，就是耗时。在众多工具中，Codex 和 Claude Code 是讨论度最高的两个，一个专注于把自然语言快速翻译成代码，另一个则成为项目里的智能合作者，这两个工具的功能定位不相同，开发者可以根据自己的需求来选择最合适的助手。 Codex：把“人话→代码”的速写笔，写小功能、补逻辑超快。 Claude Code：项目里的AI 同事，能读仓库、跨文件改、还会配合 Git 整套流程。各自最好用的场景 Codex：脚本/小工具/原型验证，几句话就能吐出可运行代码。我常见的用法：写个 API、补个校验、加个小逻辑，几秒出底稿；在 IDE 里自动补全，敲起来很顺；场景适配广，Python/JS 这类主力语言表现都不错。一个直观例子：要做“注册接口（Flask）”，又要校验、又要错误处理——自己从零写嫌烦？直接丢给 Codex。一分钟不到，给你一个能跑的雏形，然后你再按需求微调。什么时候用 Codex 最舒服——小功能/小脚本、学习练习/验证想法、写模板化代码、重复性强的环节 Claude Code：搭脚手架、批量改接口、同步更新测试 & README、开分支提 PR。它会读你的项目上下文，理解模块之间的关系，然后跨文件动手改，并且直接融入 Git 工作流（commit/分支/PR 一条龙）。常见的它能干的事：一句话需求，它直接搭项目结构、写核心逻辑、再补测试；接口参数改了，同时更新调用方和测试；和 Git 打通，一边改一边提交，像真的有同事在配合你。举个例子： “来一个命令行任务管理工具（Python + click）——要项目骨架（src/tests/README/setup.py），还要可用的 task_manager.py，再顺手写点单测。” Claude Code 通常几分钟就把骨架/逻辑/测试铺好，你直接 pip install -e . 跑起来看效果，再微调就行。什么时候用 Claude Code 最称手——要跨文件改动的需求；需要测试/文档/项目结构一套齐；团队协作、要走 Git 流程的活怎么选（直给）个人、脚本党、追速度 → 选 Codex。团队、跨文件改动、要交付 → 选 Claude Code。最佳实践：局部用 Codex，整体让 Claude Code 收尾。我自己踩过的坑 & 使用感受刚上手 Claude Code 时，一定要把需求拆清楚，比如“要哪些目录/文件、基本命令、最小可用功能、要不要测试”。它就像懂事的实习生，你说清楚，它干得漂亮。 Codex 给出来的底稿，别无脑照抄。生成很快，但边界条件、异常、幂等这些，最好自己再走一遍。跨文件大改时，不要一次丢 30 条需求，分批走，每一步让它 commit 一次，出现问题好回滚。最后一句：工具的体验，和使用场景、你的工作习惯强相关。分享一点使用的个人感受哈，虽然感觉大家普遍说codex很慢，不过因人而异。工具嘛，自己用的顺手最重要，每个团队/人需求不一样，找到最顺手的组合，才是生产力的最大化。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1138 条信息

#编程效率 #AI代码助手 #Codex #Claude Code #代码生成

1个月前

这两天用 gpt-5-codex review + rewrite Noi 代码，效果太惊艳了。我内心真的有点小兴奋，想写一篇文章，但不知道咋写… 它很会在模糊上下文抓重点，我最喜欢看 thinking 过程了。在代码中，为了方便我会临时 hack 一些代码，它能在模糊的提问中找到那些散落在各处的垃圾，不一定全，但建议却很精准。

OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 127 条信息

#GPT-5 Codex #代码审查 #代码重写 #AI代码助手 #编程体验