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应用场景：计算机研究生，深度学习算法开发。

首先排除cursor

无法自己训练头部模型的ai工具是一条死路，cc和codex是背后的模型的原生harness，model是被这些harness在rl阶段直接调教过的，适配程度和第三方被动去适配不会是一个等级。你现在用原生ide也相当于拿到模型厂给你的打折token，这个cursor同样做不到。首先排除

cc(claude code)和codex目前难分伯仲，12月之前codex最大的问题是慢，到了二月底，目前codex即使调gpt 5.3 xhigh，速度也比opus 4.6要快了，速度上codex后来居上

cc的优点目前是可以丝滑的调用subagent开个session去执行一些分支任务，codex目前还做不到这一点

反过来codex长程能力很牛逼，目前我的最长运行记录是叫它写个红白机模拟器，连续工作时间一个小时，交付的结果是一个可运行的模拟器。这个应该远远达不到codex的上限，不过目前我还没想出来更复杂的一次性任务

https:// github.com/kaonashi-tyc /codex-nes-emulator

codex目前(2026/2/28)的主要问题有以下：

1. 没有结构化意识，喜欢生成一个一两千行的单文件项目，除非你显示的指导，它不会主动重构
2. 不屑于写注释，这哥真的是一行注释不写，大概是为了节省token，但是作为人类去看他代码就很痛苦
3. 不说人话，写文档容易走向抽象，各种省略和自造语
4. 前端比较丑，很基础

把这些反过来，就是cc的优点

cc的缺点如下：

1. 速度已经落后于codex
2. 长程能力不行，容易劝导自己歇息，没有毅力
3. 实际的逻辑和符号思考能力弱于codex，如果你的程序某个部分数学准确性要求高，请直接让codex写好，让cc来改都行
4. 从3衍生出来的，cc的debug能力不如codex，codex是debug的小天才

综上呢，我觉得cc和codex，目前几乎就是处于完全等量齐观的水平，谁都不能把另一方压住，对特定任务有优劣，但是能力没有绝对之分。

真要说，如果你写的代码有比较追求精确性的部分，优先codex；如果你的项目前端重，而且有对于文档质量有需求，选择cc。

虽然claude从3.5开始常年霸占写代码头名，但是不得不说openai追赶速度简直惊人，后面两三个月什么展开，无法预测，个人更看好openai

claude、codex、cursor三个最好好，但是需要一些魔法才能使用。

国内可以使用opencode加code plan

或者trae也可以。

Codex 跟 Claude Code 到底哪个好？我想大家各自都有自己的判断。

但在我个人为二者都充了 200 刀的 Pro Max 会员以后，我的体感是：二者的模型能力之间，并没有本质的差异。甚至都足够惊艳，让人欣喜。

但我觉得它们真正的差别，并不是“谁更聪明”，而是：它们代表了两种完全不同的人与 AI 协作的理念。

本质上，我们不是在选择两个工具，而是在选择两种与 AI 交互的模式。

你习惯使用哪种模式，你的工作场景是哪种模式，你就应该选择支持哪种哲学的工具。软件工程的开发模式，可以粗略分成两类通常来说，抽象地讲，软件工程开发的模式可以粗略分为两大类。

在这种场景下，我们自己可能对需求要做什么、最终的终态是什么，甚至过程中该如何实现它，都没有一个明确的定义。它更多是一个拍脑袋的灵机一动。当我们解决这类问题时，我们期待的一个 partner（无论是不是 AI），应该都要能：快速与我们交互,主动提问，甚至主动判断,给我们更多的信息输入,通过一系列沟通，最终确定出一个相对更结构化、信息密度更高的思维原型，来指引我们后续的执行。

另一种常见的工作模式则是一个更明确的需求。比如说产品已经给我们了相对明确的 PRD，那我们剩下要做的只是把这个项目真正转译为可以执行的代码。对于绝大多数研发而言，这种场景下要做的事情是基本完全确定的。我们此时要做的无非就是一些 dirty work：把 PRD 转化为真正写出来、可用的代码而已。

我的使用结论：Claude Code 更适合前者，Codex 更适合后者

结合我自己的使用经历来看：

Claude Code 更适用于探索性工作模式它会在你输出一些观点之后，快速给你响应，并且高频地向你发出提问，以确定它后续的方向、执行思路。

Codex 则完全相反：更适合确定性执行它会在你给完需求以后，非常认真且可靠地把需求描述执行完。这个过程会花很长的时间，但结果往往是令我们满意的。

想要更明确地拆分这两种工作模式的分野，我们不如从 3 个维度来拆：

其实这三者并不是一个非常正交的关系。一个很明显的结论是：

如果目标不清晰（高熵），就需要同步探索

如果一个目标本身并不清晰，只是我们拍出的粗糙 idea，那我们显然需要协作者能快速发问，帮我们把大脑中比较模糊的观念导出来。并且通过沟通确定：哪些思考是我们需要的,哪些是可以删除的通过这种快速的同步沟通，得出更结构化的结果。在这个流程中，AI 需要介入的部分，以及引导的主动性占比会更多。

如果需求清晰（低熵），就更适合异步执行

但如果需求本身已经相对清晰，是一个低熵的场景，那我们就不太需要它是一个很同步、事无巨细都要发问的流程。它完全可以在我们把事情说清楚之后，异步完成这个工作，从而解放我们人类自己的时间。同时我们也不需要给它太多主动发挥的空间,它只需要忠实执行我们给它的需求就可以。

用一个比方总结,如果要打一个比方的话：

Claude Code 更像坐在你隔壁工位的好朋友

你有了一些 idea 之后，它会立马打断你现在的所作所为，跟你探讨一些碎片化的想法。

Codex 更像一个忠实可靠的下属

你交代完任务需求以后，它会可靠地把事情完整办完，再通知你：我已经做好了。

每个模型都有它们自己的性格。

我们也可以顺应这种性格，在不同工作场景中选择不同工具。

以上是我在 2026 年 2 月对 Codex 和 Claude Code 这两个 AI Coding 工具的一些使用场景总结。但我相信这个领域是日新月异的，二者之间大概率在未来也会发生一些融合。不会说一个工具永远只支持一种工作流场景。

那就需要我们未来本身人类自己，有对需求使用场景的预判，从而能告诉模型它应该采用哪种工作流模式。

软件工程永远没有银弹。不可能说我们用一种模式，一条道走到黑，就能得到完美结果。如果你在错误的场景使用了错误的工作模式，那模型给你提供的支持也会非常有限。

结合自己的需求场景，动态切换工作流模式，才是更高效率开发的必经之途。