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拆巨资让 Claude Code 和 Codex 住进了我的终端里

luckySnail
luckySnail
2025-09-07 10:08
阅读 3440
luckySnail
2025-09-07 10:08
阅读 3440

大家好，我是 luckySnail，已经和 Claude Code 结伴编程将近半年，深刻感受到终端里的 AI Agent 的强大之处，同时也更加坚定我要不断体验最新的 AI 编程产品。这不最近 chatGPT 5 发布，社区里很多人分享了 Codex 已经不输 Claude Code。看着大伙都使用上了，心里也是很着急，于是就使用这月的零花钱直接订阅了 chatGPT 和 Claude Code，我这里买的第三方服务，是共享 chatGPT pro 和 Claude Code Max 20x 。也就是当前最贵的两档大模型会员。

无论是我个人的使用，还是社区大佬的分享，都承认了一个事实就是：AI 目前写代码的能力已经超过了 99% 开发者！注意这里说是写代码的能力，基于这个认知，让我们看看当下最强大的 AI 的编程能力

实战经验

目前我已经使用 Claude Code 几千刀 token 了！下面分享我使用过程中，总结的一些实用经验！如果你还没有体验过 AI Agent CLI 工具，可以看我上一篇文章：使用两个月的 Claude Code ，总结下我的最佳实践

常用话术

如果把 claude code 和 codex 当做招聘来的两个实习生，那给这两个实习生交代工作肯定是花点心思能得到更好的效果，对于 claude code：

  1. 引导使用 todo：在 prompt 中告诉它制定 todo 进行实施
  2. 引导深入思考：在 prompt 中添加 ultrathink

对于 Codex：

  1. 使用更宽泛的话术：codex 在系统设计和解决难题上比较厉害，这里不告诉它具体如何实现，让它自己去实现，有时候能得到更好的结果
  2. 引导它如何工作：例如：使用网络搜索工具进行搜索；使用 git 命令进行查看暂存区代码；不要运行 pnpm lint 进行校验效果；等等

除了上面，还可以参考官方教程：

  1. https://docs.anthropic.com/zh-CN/docs/claude-code/
  2. https://developers.openai.com/codex/prompting

读代码和查找代码的神器

日常开发中，70% 的需求基本上都是基于已有的代码基础上进行添加，修改。那么先理解当前的逻辑是至关重要的，不先熟悉已有的逻辑，直接开发很容易导致历史逻辑出现问题！这时候，可以在自己阅读前，先询问 AI 相关代码的逻辑，数据流等等问题。对模块先有大致了解，然后再开始阅读源码，我自己感觉是极大的提高了我的效率

除了读代码，查找 xx 功能的实现代码位置也是很高频的需求，正常情况下，我们需要先通过路由或者其他方式找到相关的位置，然后继续找到想要看的代码部分，但是现在直接询问 AI ，它能快速精准找到对应的代码位置，比自己找快多了！而且它还会向你解释对应的代码

bug 修复神器

claude code 和 codex 目前最擅长的估计就是 fix bug 了，在提供精准的报错信息和对应代码上下文后，90% 它们都可以顺利修复 bug，如果 claude code 修复不了，那就 codex 来，他俩总有一个能解决问题

让 claude code 和 codex 合作

很多时候，claude code 会突然变傻，解决不了遇到的问题，codex 也是一样，例如：当我让 codex 修复一个导入问题，它结果使用 python 进行代码重构：

然后我把问题交给 claude code，它很快就帮我修复了问题：

结合强大的 Git

Git 是很强大的代码管理工具，在使用 claude code 和 codex 这种工具的时候它变得比其他时候更加重要，我日常使用会每一次提问前都保证先把代码存入暂存区，保证工作目录是空的，这样方便查看本次 AI 做了哪些改动，并且还可以让 AI 快速进行代码 review：“检查当前工作目录的代码是否有问题？”。并且每次都可以提交一个 commit ，这样也方便快速回退

互相 review 代码

当我使用 Claude Code 开发完成一个能力后，我会让 Codex 来 review 暂存区的代码，让其给出一些意见，这样能极大的减少 bug 的产生，下面是我的提示词：

▼
bash
复制代码
使用 Git 查看当前暂存区的代码，根据 Google code review guide 来 review code 指出代码的问题并给出建议

随着 AI 越来越多代替我们写代码，代码 review 能力也变得越好越重要了！不知道如何 review ，可以看 Google code review guide

让 AI 进行逆向分析源码

目前客户端代码基本上都是通过混淆和压缩来保证源码不被泄露，但是有了 claude code 后，直接在压缩代码文件里面打开 claude code 或者 codex ，然后直接询问：“解析源码，帮我找到所有关于 xxx 的代码，查看 xxx 能力是如何实现的，并给出对应逆向的 js 实现源码”

为窗口设置别名

VSCode 或者 Cursor 是可以为窗口创建别名的，很多时候，我们需要打开多个对话窗口，或者同时问 Claude Code 和 Codex ，这时候为窗口命名能够让我们快速找到对应的窗口

做减法变得很重要

AI 返回的内容总是更多的，并且会做一些不需要的能力，但是代码肯定是越少越好，每一行多余的代码都会增加系统复杂度和维护成本，所以在 AI 生成结果之后，我一般会将它添加的多余的代码都删掉，AI 经常犯的错误如下：

  1. 系统已经有的能力，但是 AI 不知道，它又重复写了一个
  2. 可以基于当前已有的逻辑进行开发，但是它从 0 开发
  3. 可以抽离为公共方法，逻辑的地方，它写在了业务逻辑里面

定期更新文档

claude code 和 codex 都有 /init 命令，它会生成一个项目开发指导文档（CLAUDE.md 、 AGENTS.md），然后会在接下来每一次对话都带上这个上下文。所以非常重要的一点是，如果有开发全局的能力，那么就需要及时更新对应的指导文档，要不然还是使用就的指导文档作为上下文进行回答就会不准确

MCP

之前一直觉得 MCP 没有什么作用，但是最近团队同事强烈推荐 context7 这个 MCP，我抱着怀疑的态度使用了一下，就再也离不了了！这是一个能够让你的大模型能够访问到最新代码文档的工具。因为日常 AI 在回答的时候经常会给出旧的代码，从而导致一些问题，但是使用这个 MCP 后它会自动搜索最新的文档资料作为上下文，来保证返回代码是最新的实现方式，使用方法也很简单，在 prompt 中添加上：使用 context 7 访问 xxx 最新官方文档，参考对应的文档进行开发。关于如何使用更详细，查看文档：https://github.com/upstash/context7

claude code VS codex

现在让我们总结对比一下这两款终端 CLI 工具，目前无论从使用体验还是功能支持上 claude code 都是更胜一筹，但是 codex 目前在解决问题方面已经不输 claude code。所以对于有条件的，两个都订阅一下，在 claude code 解决不了问题的时候可以尝试一下 codex 。如果你需要服务，可以联系我

让我们下次见

不知不觉已经使用 Claude Code 1000 + 刀了，虽然跟刘小排那种一天 1000 刀的没法比，但是它真的物超所值，如果让我分享如何进行 AI Coding，秘诀可能只有一个，那就是先用起来吧！就像吕子乔经典语录说的一样：“管他呢！上去啊！火车是朝前开的，去哪不重要，重要的是窗外的风景。”

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day3-如何写出一个高质量的 Skill（组内分享） 高质量 Skill 不是“一个调得很顺的巨型 Prompt”，而是一个可验证、可回归、可维护的能力包。 先定义“什么算好”，再实现“怎么做好”。评估体系先于 Skill 本身成型。 下面用“故障诊断 Markdown 转 YAML”作为例子，但方法是通用的。 --- 一、先想清楚：Skill 到底是什么 一个 Skill 至少包含四部分： 部分 作用 接口 输入什么、输出什么、边界在哪 流程 分几步做，每步的产物是什么 规则 硬约束、经验规则、失败模式 降级策略 不确定时怎么办，而不是硬编一个看似合理的结果 高质量 Skill 的共同点：职责单一、接口清晰、规则可定位、输出可验证。 反例：把几十条经验全塞进一个主 Prompt，改一条规则要重调整个 Prompt，评估时也不知道是哪条规则退化。 --- 二、核心方法：先建评估，再写 Skill 不要先写转换器再补测试。正确顺序是： 1. 定义输出契约：什么算合法、什么算合格； 2. 建金标准集：一小批人工认可“可放行”的样本； 3. 先写评估 Skill：让它在金标准集上跑出基线； 4. 再迭代生成 Skill：每次修改跑同一套评估，无退化且目标维度提升才算正向。 这就是评估驱动开发：评估是 Skill 的单元测试，金标准集是回归锚点。 --- 三、评估 Skill：三层门禁，逐层递进 前一层不过，后一层不跑。每层留可追溯证据。 第 1 层：确定性硬门禁 用解析器、Schema、校验器完成，不消耗模型成本。 · 输出可解析； · 必填字段齐全，类型/枚举合法； · 引用目标存在，无悬空引用、无不可达节点； · 关键路径至少有一条能到达预期出口。 不通过直接打回。 第 2 层：语义断言 用脚本 + 结构遍历检查“逻辑对不对”，仍然保持确定性。 通用检查项： · 覆盖率：源材料里的关键步骤、分支、条件，输出里是否都有对应？ · 完整性：每个判断节点是否都有明确出口？有没有死胡同？ · 可达性：每条路径是否都能到达预期终点？有没有无出口循环？ · 顺序与依赖：有先后依赖的操作，是否保留了顺序？有没有被拍平成无序列表？ 例子：故障诊断转换中，检查“每个判断项是否有是/否/异常出口”“每条路径是否能到根因”。 第 3 层：LLM-as-Judge 只处理解析器表达不了的维度：忠实度、完整性、可执行性。 但 Judge 会漂移，不能单独放行，必须建立在第 1、2 层之上。Judge 的 Prompt、rubric、模型版本都要版本化，换模型必须用金标准集重新校准。 通用 Judge 维度： 维度 问什么 忠实度 输出是否忠实源材料意图？有没有自行发明内容？ 完整性 关键步骤、条件、证据是否保留？隐式知识有没有被压成空话？ 收敛性 输出是否仍指向原目标，而不是发散？ 可执行性 下游不依赖源材料能否直接使用？ --- 四、金标准集：回归测试的锚点 不需要一开始就标注几百份。用已认可的样本当种子，扩到 15～30 份，覆盖失败模式而非随机抽样： · 完整正例：典型流程； · 边界/异常分支：异常路径、循环、前置失败回退； · 已知易错模式：实际踩过的坑； · 留出集：不参与调优，只用于最终验收，防过拟合。 金标准不需要完美，只需要当前标准下认可可放行。 回归指标：关键路径用 pass^k（k 次全过），稳定性用 pass@k。 --- 五、工程约束：让批量产出可重放 · 幂等：同输入 + 同 Skill 版本 + 同规则 → 输出一致，否则无法判断变好是 Skill 改了还是随机波动； · 隔离不阻断：单份失败进隔离队列，记录失败层和原因，不阻塞其余； · 版本绑定：规则、rubric、金标准集进 Git；每份报告绑定“源版本 + 生成 Skill 版本 + 评估 Skill 版本 + Judge 模型版本”； · 抽样人工复核：Judge 临界样本 + 易错模式，人工抽检结果反过来校准 rubric。 --- 六、Skill 本身怎么写 · SKILL.md 控制篇幅，写清：输入约定、输出契约、分步流程、硬规则、降级策略； · 经验规则放 references/ 或 rules/，按失败模式分类，不要全塞进主 Prompt； · 不确定时标 needs_review: true，不要硬编看似合理的结果； · 迭代由评估报告驱动：报告告诉你哪层挂了、哪类失败模式，你改对应规则文件，而不是漫无目的调 Prompt。 --- 七、落地顺序（不要反过来） 1. 固化输出契约：Schema + 结构约束； 2. 建金标准集：从已认可的 + 最易出错的样本开始； 3. 先写评估 Skill：跑出基线报告； 4. 再迭代生成 Skill：每次修改对比逐项通过率，无退化且目标提升才算正向； 5. 批量运行 + 隔离回放：失败进队列，结束后人工抽检； 6. 评估 Skill 自身版本化：换 Judge 模型必须重新校准。 --- 八、给组员的三条硬要求 1. 不许凭感觉说“变好了”：每次修改必须附评估报告对比，逐项通过率说话。 2. 不许跳过确定性门禁直接看 Judge 分数：前两层挂了，Judge 分数没有意义。 3. 不许把规则堆进主 Prompt：规则按失败模式分文件，评估报告要能定位到具体文件。 --- 一句话收尾 生成 Skill 决定“能不能做”，评估 Skill 决定“敢不敢用”。 先让评估体系站稳，再让生成器迭代。这样交付的不是一堆“看起来还行”的产出，而是一套可证明、可回归、可交接的 Skill 质量体系。
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