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如果你还在手动敲代码,或者还在盲目迷信某个AI工具,请停下来看一眼真相。
最近三天,我过着“非人”的生活:每天12小时以上高强度使用AI编程工具。
结果是疯狂的:深度迭代了2个产品,独立开发完了一个代码量接近上万行的APP。
在这个过程中,我发现AI编程的游戏规则已经彻底变了。以下这6条带血的经验,建议每个开发者反复阅读。
一、 永远的王者:Claude Opus 4.5 依然是“天花板”
别争了,Claude Opus 4.5 依然是目前最强的模型,没有之一。
不管是作为内核驱动Claude Code,还是在Cursor里运行,它的表现都是全方位、全时段的稳定。那种理解逻辑的深度和代码输出的强悍,依然让它稳坐在“AI编程之王”的宝座上。
二、 后端神兽:OpenAI Codex 的“变态”思考模式
这次最让我震惊的是OpenAI Codex。
它内置的gpt-5.2-Codex模型,一旦开启High以上的思考模式,后端开发能力简直可以用“恐怖”来形容。
- 它的极限在哪?一个任务能连续跑一个多小时,最后出来的代码竟然完全没有Bug
- 它的致命伤?慢,实在是太慢了。而且审美极差,千万别用它做前端或者聊功能需求,它能把你气死。
三、 避坑指南:Cursor 的 Opus 4.5 正在“吃”你的钱
这是很多人的认知误区:同样是 Opus 4.5,在不同平台用的成本天差地别。
在Claude Code里用,性价比极高;但在Cursor里跑,分分钟教你做人。你可能刚跑一个项目,一整个月的用量就直接用废了。记住:想省钱,去用 Claude Code。
四、 “沉浸感”决胜:Codex 的工程优化真的绝
为什么有人能实现Vibe Coding(氛围感编程)?
因为Codex的上下文工程优化做得太好了。它会自动进行高效的Compact(压缩),这意味着你可以在一个窗口下不停地布置任务,完全不用担心上下文撑爆或者任务干扰。
相比之下,Claude Code更像个“独行侠”,每个新任务最好都新开窗口,否则很容易逻辑混乱。
五、 多任务并发:别怕!5个终端同时跑
如果你觉得一个任务一个任务等太慢,那是你不会玩。
我在Cursor内开了多个终端,同时执行Claude Code和Codex。最高纪录是5个不同任务同时跑,只要任务之间保持独立,它们互不干扰,效率直接翻了5倍。
六、 国产之光:glm-4.7 成了“省事神器”
虽然glm-4.7的综合实力不如前两位巨头,但它也有自己的“独门绝技”。
它能连续执行1小时以上的任务,更强的是它在 Claude Code 中管理子Agent的能力。
这种玩法太爽了: 很多批量写作任务,你根本不需要写脚本调用API,直接让 glm-4.7 带着一堆子Agent帮你批量执行,省事到了极致。
AI编程的下半场,拼的不是你会不会写代码,而是你会不会“调遣”模型。
- 要稳定、全能?选 Claude Opus 4.5。
- 要硬核、无Bug后端?选 Codex 思考模式。
- 要批量干脏活累活?试试 glm-4.7。
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