#编程效率

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· 1151 条信息

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

2个月前

来，我们这些资深（老）程序员先承认吧。 AI辅助编程根本就不是快和慢的问题，或者是快多少倍的问题，而是——AI比你做得好，AI会你做不到的事情，同时还比你快。我说完了

#AI辅助编程 #程序员 #AI优势 #编程效率 #技术变革

2个月前

Vibe代码如何维护，会成为一门新的人类学问吧。我猜得建立明确的规则，每天维护才行。所以Vibe对编程帮助的效率，在这里要打折很多。

#Vibe代码 #代码维护 #编程效率 #规则建立 #人类学

3个月前

我几年前想开发的很多软件，每次一复杂起来，到了数据库和服务器的部署阶段就往往前功尽弃！今年，尤其是最近几个月的AI是在是太牛逼，太疯狂了！把我的痛全部解决了！如果你像我一样稍微会读一点点代码，我建议你开始使用AI工具，尤其是 Calude Code Cali 来写代码！让人惊呼！

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1151 条信息

#AI工具 #Calude Code Cali #编程效率 #数据库部署 #技术突破

5个月前

最近发现当我离开 Copilot 写代码时就像个“初级程序员”，我就感觉不对劲，然后写下此文。

#Copilot #初级程序员 #编程效率 #程序员心态

5个月前

vibe coding 时代写代码更累了旧时代：全部手写，直接设计架构开始写就行了新时代：需要写 prompt，然后 ai 输出一堆质量很不错的代码，在修改的时候，就比较麻烦了。如果你选择手改，那需要理解现有的代码，然后才能做出更改，有时候花费的精力不如直接手写如果选择 AI 改，那么就需要花脑子 prompt AI 修改，这个充满各种技巧，也不是轻松的事情然后就出现一个痛苦的纠结。在见识了 AI 输出代码的速度和质量后，再选择手写，你就感觉自己的效率恢复到了旧时代，有种在开车和走路之间选择了爬的感觉选择 AI 写，脑子会更累。旧时代，你可以一边慢慢写代码，一遍思考架构和需求。但在AI 时代，AI 输出太快了，脑子需要更急的思考和阅读代码，然后理出下一个 prompt 要怎么写如果感受的话，旧时代像自行车，虽然慢，但可以慢慢思考和调整路线 AI 像是一个极高性能的车，一脚油门就可以走特别远，但也需要人更快的思考速度和驾驭能力，否则就更容易翻车，写出一堆乱七八糟的代码和架构

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