北京
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八年前Meta就有万亿参数模型了——这种"非此即彼"的思维在技术圈依然顽固。当我决定让Claude和Codex正面交锋时，实际发生的完全出乎意料。
Claude的强项在对话前端。它能吞下100万token的上下文窗口，记住几小时前的设计决策，像一位经验丰富的技术负责人，坚持先理解全局再动手。遇到模糊需求时，它会追问澄清、讨论权衡，而不是急着执行。这种深度推理让它在头脑风暴和项目规划阶段特别有用。
Codex走的是另一条路。它被训练成执行模式，擅长快速生成代码，但代价是容易错过用户真正的意图。当你的AI只懂得执行，它就很难判断哪里出了问题，或者哪里误解了需求。
真正的发现来自组合。我用两者协作，不到10分钟做了一个计算器——Claude负责架构设计和需求梳理，Codex处理具体实现。结果完全符合预期。
这些工具本是苹果和橘子的关系。Claude对复杂指令的跟随能力、长对话中的稳定性，与Codex的执行效率形成互补。单独使用各有盲区，搭配起来却能覆盖完整的开发流程。
挑一个淘汰另一个？这不是好策略。更好的做法是让各自的长处服务于你的应用——用Claude画地图，用Codex铺道路。
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