簡介

如果你最近有留意 AI 編程工具，很大機會已經在以終端機為本的工作流程中見過兩個名字：Codex CLI 和 Claude Code。

兩者都屬於同一大類：在命令列中運作的大型模型編程助理。兩者都可以讀取檔案、修改程式碼、執行 shell 指令，並協助推進開發工作。

但重點在於，它們並不是圍繞同一種思維模式來設計的。

這正是原本比較的價值所在。它並不是想回答一個含糊的「哪一個更強？」問題，而是想回答一個實用得多的問題：

如果 OpenAI 和 Anthropic 都把 AI 編程助理放進終端機，它們到底想建立的是甚麼？

簡短答案很直接：

• Codex CLI 感覺更像一個以任務為本的執行代理

• Claude Code 感覺更像一個以流程為本的協作夥伴

如果你一開始沒有理解這個分別，很多後續的產品差異看起來會像是隨機出現的，但其實它們非常一致。

1. 背景與定位

最好先從每個工具自然呈現自己的方式開始看。

Codex CLI 是 OpenAI 的命令列編程代理，由 GPT-4o 和 o3 系列模型支援。它的核心定位可以很簡單地概括為：

交給它一個任務，然後讓它執行。

Claude Code 則相反，是 Anthropic 基於 Claude 系列建立的 CLI 編程工具。它的核心定位更接近：

與你一同處理程式碼，同時保持過程可見、可控。

從表面的功能清單來看，兩款工具都可以：

• 讀取專案檔案

• 修改程式碼

• 執行終端機指令

• 參與除錯和實作

但在工作關係上，它們給人的感覺不同。一個更像你把工作交出去的承包商；另一個更像一位與你保持同步的結對編程隊友。

2. 設計理念比較

Codex：任務優先

Codex 是從自動化優先的出發點建立的。

你給它一個目標，它就會規劃、執行，然後回報結果。重心並不在對話，而在於任務能否由頭到尾完成。

為甚麼要這樣設計？因為 OpenAI 背後的押注似乎是：模型能力已經足夠強，所以代理往往應該被允許以較少人手打斷，自主完成工作流程中更大的一部分。

這種設計明顯依賴像 o3 這類模型較強的推理能力。

使用者 -> 描述任務 -> Codex 規劃 -> 執行 -> 返回結果 ^ 較少介入點

好處很明顯：

• 較少阻力

• 更短循環

更適合批量式和結果導向的工作

但取捨同樣清楚：一旦任務開始進行，你就必須更加信任模型。

Claude Code：對話優先

Claude Code 是從協作優先的模式出發。

它不是試圖在一次不被打斷的運行中完成所有事情，而是更自然地圍繞以下方式建立：

• 持續對話

• 較小的執行步驟

• 容易打斷、調整和跟進

為甚麼 Anthropic 會偏好這條路線？答案非常實際：

錯誤的程式碼改動可能比完全不改動更危險。

這意味著在許多專案中，真正的風險不是 AI 甚麼都做不到，而是它做錯了事，而你太遲才發現。因此 Anthropic 似乎把可控性放在最大化自動化之上。

使用者 <-> Claude Code 對話 -> 小型執行步驟 -> 使用者檢查 -> 繼續 ^ 更多介入點

這就是為甚麼原文的總結句如此貼切：

Codex 信任模型。Claude Code 信任使用者。

這大概是整個比較最清晰的表述方式。

3. 關鍵產品決策比較

3.1 沙盒化

沙盒化是最清晰的設計差異之一。

Codex 與沙盒化執行的關聯明顯更強，在這種模式下，網絡和檔案系統存取都會受到限制。這並不是偶然加上的額外功能，而是設計邏輯的一部分。如果你想讓代理更自由地行動，首先就需要限制它所行動的環境。

基本思路是：

如果 AI 將會以更高自主性運作

• 系統邊界必須先變得更安全

Claude Code 採取了不同路線。

它不一定強制所有事情都經過厚重的沙盒模型。相反，它更多依賴細緻的權限提示。高風險操作，例如刪除檔案、推送程式碼，或進行可能具破壞性的事情，都可以暫停並要求確認。

所以兩款工具都在嘗試解決同一個根本問題：

不要讓 AI 搞亂我的系統。

但實作路徑不同：

• Codex 較傾向環境隔離

• Claude Code 較傾向互動式審批

3.2 權限模型

權限模型也遵循同樣的理念分野。

Codex 感覺較粗粒度。很多決策在任務開始前已經作出，而一旦執行開始，系統會盡量避免太頻繁打斷你。

這非常適合以下工作流程：

我已經決定把這個任務交給你。去做吧，完成後再回來告訴我。

Claude Code 則相反，細緻得多。

透過 settings.json 之類的設定，你可以控制：

• 哪些指令會自動允許

哪些操作需要確認

• 哪些行為應該遵循自訂規則

它亦支援 hooks，意思是你可以在某些事件之前或之後插入自己的邏輯。對進階用戶而言，這令它感覺不再只是「終端機入面的聊天機械人」，而更像是「一個可以接入我開發工作流程的 AI 層」。

3.3 上下文管理

上下文管理是那種一開始大家可能會忽略，但之後會非常在意的事情。

Codex 通常感覺較受任務範圍限制。任務開始、使用上下文，然後執行結束。它並不特別強調跨任務的持久記憶。

對於短小、範圍清晰的工作，這通常已經足夠。有些情況下甚至是優點，因為它令工具更輕量。

Claude Code 則更明顯地朝向長期專案協作者的概念發展。

它的行為受以下模式影響：

• 自動對話壓縮，同時保留重點

• 透過 CLAUDE.md 注入專案層級上下文

• 當你重新開啟專案時，重複載入該背景資料

這令它更適合處理不只是「現在做完這件事然後忘記」，而是「留在這個程式碼庫中，並隨時間持續協助」的工作。

3.4 工具生態系統

它們的擴展方式也不同。

Codex 支援 function calling，但它的擴展模型感覺更以 API 為中心。換句話說，開放性是有的，但感覺更像平台能力，而不是以終端機優先的本地工作流程生態系統。

Claude Code 則更加重視 MCP，即 Model Context Protocol。

這很重要，因為 MCP 令 Claude Code 相對自然地連接到：

• 資料庫

• 瀏覽器

• 文件系統

• 外部服務

• 本地及遠端工具

所以如果你把這些 CLI 工具視為「終端機入面的 AI 工作站」，Claude Code 目前在工作流程層面的可擴展性更強。

4. 用戶體驗比較

4.1 互動方式

互動上的差異，是大家最先實際感受到的事情之一。

Codex 表現得更像一個指令執行器。

你輸入一個任務，它開始執行，然後你等待結果。這令它自然適合以下工作流程：

目標範圍清晰

• 你不想不斷被打斷

• 相比中途解釋，你更重視處理量

Claude Code 相比之下，感覺更像結對編程。

你說一件事，它做一步，你檢視結果，然後再進行下一步。節奏較慢，但也更可控。

如果你正在做探索式開發，這通常感覺更好。

4.2 輸出風格

它們的輸出風格也明顯不同。

Codex 通常更精簡，並聚焦結果。

Claude Code 則更願意解釋：

• 它正在做甚麼

• 為甚麼要這樣做

• 風險在哪裏

• 它在你的程式碼庫中還注意到甚麼

所以自然的用戶偏好分野通常如下：

• 如果你偏好更安靜、更乾淨的輸出，Codex 可能感覺更好

• 如果你偏好過程中的透明度和推理，Claude Code 可能感覺更好

4.3 學習曲線

原文以表格形式很好地總結了這部分，所以這裏保留其結構：

這張表解釋了很多。

Codex 可能較容易上手，但深入使用時會變得更偏向平台層面。Claude Code 可能需要多一點設定方面的理解，但如果你願意投入，它可以更緊密地融入你的日常工作流程。

4.4 回應速度

這不純粹是工具層面的問題，也關乎底層模型。

原文的框架是合理的：

• o3 較慢但更深入

• GPT-4o 較快但相對較淺

• Claude Sonnet 通常感覺像是平衡點

• Claude Opus 較慢但更強

這就是為甚麼真實世界的體驗可能會是這樣：

• Codex 在較困難的任務上會製造更多「等待」，因為它更願意在內部運行更長時間

• Claude Code 通常感覺更順暢，因為工作流程被拆分成較小且可見的步驟

這與其說是絕對速度，不如說是關於互動節奏設計。

5. 最適合的場景

這正是文章變得非常實用的地方。

Codex CLI 更適合的情況

• 任務邊界清晰，而且以結果為導向

• 你想以批次方式處理事情，並減少中斷

• 你願意在合理程度上信任模型自己的判斷

• 你已經身處 OpenAI 生態系統之中，所以轉換成本較低

Claude Code 更適合的情況

• 開發過程具探索性，而且方向可能會在中途改變

程式碼安全很重要，而且不能接受意外修改

• 你需要透過 CLAUDE.md 取得更深入的專案層級語境

• 你想透過 MCP 生態系統連接外部工具及服務

• 你希望過程保持可見及可追蹤

這亦是為甚麼很多進階用戶最後不會永遠只選其中一個。

這些工具並非完美替代品。它們通常更像是不同工作模式下的主要工具。

6. 總結

如果將整個比較濃縮成一句話，基本上就是：

Codex CLI 和 Claude Code 代表了 AI 編程助手的兩個不同方向：自主性與協作。

Codex 押注於模型自主性。它想帶來更低阻力、更短循環，以及更強的「把任務交給 AI」體驗。

Claude Code 押注於人類與 AI 協作。它想保留控制權、過程可見性及持續語境，讓你和模型一同推進。

所以真正的問題不是：

哪一個普遍更好？

真正的問題是：

哪一種工作風格對你來說更自然？

如果你是重度 CLI 用戶，偏好自動化、批次執行及任務交接，Codex CLI 很值得一試。

如果你在更複雜的專案中工作，並需要持續語境、受控權限及透明流程，Claude Code 通常會是更合適的選擇。

最實用嘅建議仍然同原文一樣：

兩個都安裝，並使用兩星期。

呢個層級嘅工具選擇，好多時唔係由規格表決定，而係由工作流程嘅手感決定。

呢對 AI 產品內容同 We0 AI 式增長意味住咩

呢類文章亦係強勁嘅 SEO 素材，因為用戶好少會用「Claude Code 好唔好？」呢類含糊方式搜尋。佢哋實際會搜尋嘅係：

• Codex CLI 同 Claude Code 有咩分別

• 邊一個更適合終端機開發

• MCP 同 CLAUDE.md 值唔值得付出設定成本

沙盒隔離同核准提示係咪真係會改變開發效率

呢點令呢類比較文章非常適合作為展示式內容，而唔只係社交媒體貼文。

呢亦正正係 We0 AI 嘅增長邏輯切合嘅地方：

建立 -> 展示 -> 增長 -> 潛在客戶

簡單講：

建立網站 -> 展示能力同證明 -> 獲取搜尋同 AI 推薦流量 -> 將流量轉化為潛在客戶同客戶

對於開發者工具、AI 產品、自動化服務同顧問方案，高意圖嘅比較內容往往比一般新聞更容易累積成效。

來源

• 原文

• OpenAI Codex CLI 文件

• Anthropic Claude Code 文件

• Model Context Protocol

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