2026 AI巅峰对决ClaudeCode vs Codex AI 编程进入“下半场” 如果说 2024 年我们还在为 Copilot 的自动补全感到惊艳,那么 2026 年,开发者已经全面进入了 Agent(智能体)时代。我们不再满足于单行代码的生成,而是要求 AI 能够接管整个 PR、重构整个架构。 今天,我们选取了市面上最强的两款产品进行深度横评:Anthropic 的 Claude Code 与 OpenAI 的新一代 Codex (Agent 架构)。一个是深受极客追捧的“本地架构师”,一个是致力于无人值守的“数字员工”。 1. 核心定位:本地协作 vs. 云端自治 Claude Code: 采用了 CLI-First 的逻辑。它像是一个寄宿在你的终端(Terminal)里的高级专家。它拥有对你整个本地代码库的深度访问权限,强调的是实时互动。你改一行,它测一行,开发者始终掌握方向盘。 OpenAI Codex: 演变成了高度集成的 Task-Based Agent。它的主战场在云端 GitHub/GitLab。你只需提交一个 Issue,Codex 就会在沙盒中拉取分支、运行环境、修复 Bug 并提交 PR。它追求的是闭环自动化。 2. 实战评测:重构一个 50 文件的旧项目 为了测试极限,我们准备了一个技术债累累的 Node.js 项目,要求将其全面迁移至 TypeScript,并升级所有过时的依赖。 Claude Code 的表现:“步步为营的优雅” Claude 首先扫描了整个目录,建立了一个依赖关系图。它并没有急着改代码,而是先问我:“我发现你的 auth 模块与外部耦合严重,是先重构接口定义,还是先处理逻辑迁移?” 优点: 生成的代码类型定义极其严谨,几乎没有 any。在处理复杂的泛型嵌套时,逻辑感极强。 缺点: 需要人机高频交互,如果你想“甩手不管”,它会不断停下来等你确认风险。 Codex 的表现:“推枯拉朽的效率” Codex 接收指令后,直接在云端开启了 10 个并行实例。它通过不断尝试 npm install 和编译报错来“暴力”修正类型错误。 优点: 速度极快。对于大规模重复性的代码迁移(如 API 适配),它能在几分钟内处理完上百个文件。 #Gitmeai #AI编程 #AI智能体 #AI写代码 #技术干货
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GPT vs Claude AI编程之王花落谁家 著名 AI 技术博主 Matthew Berman 深度介绍了被誉为最强大的编码模型 Claude Opus 4.6。那么和它同一天发布的 GPT-5.3-Codex 实力如何?究竟谁才是如今的 AI 编程之王? Matthew 认为,两家公司明显都把重心放在了智能体编程这个方向上,又在同一天发布新的模型。这种贴身肉搏式的竞争未来会越演越烈。 GPT-5.3-Codex 这次最大的看点其实不是 “变聪明了多少”,而是 “变快了多少”。之前 Codex 系列被很多人吐槽说虽然写代码厉害,但速度实在太慢了,跟 Opus 比差距明显。这次 OpenAI 宣称速度提升了 25%,但实现方式并不是推理速度本身变快,而是模型学会用更少 Token 达到同样的效果。在 SWE-bench Pro 这个基准测试上,5.3 Codex 只用了大约 43000 个输出 Token,而上一代 5.2-Codex 需要 91000 个,直接砍了一半还多。换句话说,模型变得更 “言简意赅” 了,不再像以前那样啰嗦地绕圈子。 另一个比较引人注目的点是,OpenAI 在博客里直接说 GPT-5.3-Codex 在自身的开发过程中“发挥了关键作用”。团队用早期版本来调试训练流程、管理部署、诊断评估结果。说白了,就是上一个版本帮忙造出了下一个版本。虽然整个过程还是有人类在把控方向和下达指令,但这种“模型参与构建自己” 的趋势已经非常明显,离真正的自主性自我改进又进了一步。 功能层面,5.3-Codex 有两个值得关注的能力。第一个是支持在任务执行过程中进行“中途引导”,也就是说模型在跑一个长任务的时候,你可以随时插话调整方向,这在其他平台上还比较少见。第二个是它对模糊提示词的理解能力明显变好了,就算你描述得不够详细,它也能自己补全合理的默认设置,对新手来说是个好消息。 OpenAI 还展示了用 5.3-Codex 自主构建的两个小游戏,一个赛车游戏,一个潜水游戏,基本上就是给一个简短的提示词,中间偶尔说一句 “修个 bug” 或者 “改进一下”,模型就自己跑了几百万 Token 把游戏做出来了。游戏本身不复杂,但重点是,整个过程几乎不需要人工干预。 …… #GPT #Claude #AI编程 #氛围编程
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Qiuming1周前
硅谷一夜双响!GPT-5.3-Codex vs Claude 硅谷一夜双响!GPT-5.3-Codex 紧急对阵 Claude 4.6,编程AI战火升级 硅谷经历了一个不眠之夜,OpenAI与Anthropic在几小时内相继发布重磅编程AI模型,拉开了AI王座争夺战的新序幕。 事件始于Anthropic毫无征兆地深夜发布Claude Opus 4.6。约半小时后,OpenAI的萨姆·奥特曼紧急回应,仓促推出GPT-5.3-Codex,将AI竞争推向白热化。 OpenAI此次发布的并非通用版GPT-5.3,而是专注于编程的智能体模型GPT-5.3-Codex。它融合了GPT-5.2-Codex顶尖的编程能力与GPT-5.2卓越的推理能力,运行速度提升25%。该模型在评估现实世界软件工程的SWE-Bench Pro评测中创下行业新高,并在Terminal-Bench 2.0中表现远超此前最佳模型。 其核心突破在于能够驾驭涉及深度研究、工具调用和复杂执行的“长程任务”。它像一位并肩作战的同事,允许用户实时引导和交互,且不丢失上下文。演示中,它能从零开始构建功能复杂的赛车游戏、潜水游戏等,并自主进行迭代。 不仅如此,GPT-5.3-Codex在衡量专业知识工作的GDPval中与GPT-5.2持平,在计算机操作基准OSWorld上也表现优异,标志着其正朝着适用于全方位技术工作的“通用智能体”迈进。 该模型现已加入ChatGPT付费计划,覆盖所有Codex应用场景。有趣的是,OpenAI内部已开启“自我进化”:利用GPT-5.3-Codex的早期版本帮助训练、部署和优化其正式版,极大加速了研发流程。此次发布意味着Codex的角色发生质变,从一个编程工具进化为能操作计算机、端到端完成工作的“全能协作者”,重新定义了AI生产力的边界。 https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/ https://x.com/OpenAI/status/2019474152743223477 https://x.com/sama/status/2019474754529321247
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AI编程进入“三足鼎立”时代 微软GitHub宣布正式集成全球两大编程AI——Claude和Codex,与原有的Copilot形成“编程三剑客”组合。这一重大更新标志着AI编程从单兵作战进入多智能体协同新时代,全球1.8亿开发者迎来工作效率的质的飞跃。 智能体指挥中心:Agent HQ实现无缝协同 全新推出的Agent HQ平台作为“指挥中心”,让开发者能够同时调度Copilot、Claude和Codex三大AI智能体。这一设计彻底解决了软件开发中的“上下文切换”痛点,开发者无需在不同工具间反复切换,即可完成从构思到落地的全流程工作。 智能体深度集成到GitHub仓库、Issue和PR评审环节,能够像真人队友一样发表评论、分析漏洞、提交代码草案。所有AI生成内容都保持透明可评审,确保代码质量可控。 多平台全覆盖与灵活工作模式 该系统支持GitHub网页端、移动端和VS Code全方位覆盖。在VS Code中,开发者可选择三种工作模式: 本地模式:快速交互式辅助 云端模式:异步处理耗时任务 后台模式:仅Copilot的异步处理 组织级AI管理新范式 此次升级带来组织层面的规模化效益:管理员可集中管控智能体权限,GitHub Code Quality功能对AI生成代码进行可维护性评估,指标看板则量化AI贡献度。这种设计确保AI能力安全、可控地融入企业工作流。 行业趋势与思维变革 这一变革体现三大趋势:AI竞争从IDE扩展到全平台、作战单位从单兵升级为军团、AI能力从通用转向专精。开发者需要从“代码士兵”转变为“舰队指挥官”,专注于战略规划而非具体实现。 GitHub此次升级不仅重塑了开发工具生态,更重新定义了开发者的工作范式——将重复性任务交给AI智能体,让人力聚焦于更高价值的创新工作。
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