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如果你还在手动敲代码，或者还在盲目迷信某个AI工具，请停下来看一眼真相。

最近三天，我过着“非人”的生活：每天12小时以上高强度使用AI编程工具。

结果是疯狂的：深度迭代了2个产品，独立开发完了一个代码量接近上万行的APP。

在这个过程中，我发现AI编程的游戏规则已经彻底变了。以下这6条带血的经验，建议每个开发者反复阅读。

一、 永远的王者：Claude Opus 4.5 依然是“天花板”

别争了，Claude Opus 4.5 依然是目前最强的模型，没有之一。

不管是作为内核驱动Claude Code，还是在Cursor里运行，它的表现都是全方位、全时段的稳定。那种理解逻辑的深度和代码输出的强悍，依然让它稳坐在“AI编程之王”的宝座上。

二、 后端神兽：OpenAI Codex 的“变态”思考模式

这次最让我震惊的是OpenAI Codex。

它内置的gpt-5.2-Codex模型，一旦开启High以上的思考模式，后端开发能力简直可以用“恐怖”来形容。

  • 它的极限在哪？一个任务能连续跑一个多小时，最后出来的代码竟然完全没有Bug
  • 它的致命伤？慢，实在是太慢了。而且审美极差，千万别用它做前端或者聊功能需求，它能把你气死。

三、 避坑指南：Cursor 的 Opus 4.5 正在“吃”你的钱

这是很多人的认知误区：同样是 Opus 4.5，在不同平台用的成本天差地别。

在Claude Code里用，性价比极高；但在Cursor里跑，分分钟教你做人。你可能刚跑一个项目，一整个月的用量就直接用废了。记住：想省钱，去用 Claude Code。

四、 “沉浸感”决胜：Codex 的工程优化真的绝

为什么有人能实现Vibe Coding（氛围感编程）？

因为Codex的上下文工程优化做得太好了。它会自动进行高效的Compact（压缩），这意味着你可以在一个窗口下不停地布置任务，完全不用担心上下文撑爆或者任务干扰。

相比之下，Claude Code更像个“独行侠”，每个新任务最好都新开窗口，否则很容易逻辑混乱。

五、 多任务并发：别怕！5个终端同时跑

如果你觉得一个任务一个任务等太慢，那是你不会玩。

我在Cursor内开了多个终端，同时执行Claude Code和Codex。最高纪录是5个不同任务同时跑，只要任务之间保持独立，它们互不干扰，效率直接翻了5倍。

六、 国产之光：glm-4.7 成了“省事神器”

虽然glm-4.7的综合实力不如前两位巨头，但它也有自己的“独门绝技”。

它能连续执行1小时以上的任务，更强的是它在 Claude Code 中管理子Agent的能力。

这种玩法太爽了： 很多批量写作任务，你根本不需要写脚本调用API，直接让 glm-4.7 带着一堆子Agent帮你批量执行，省事到了极致。

AI编程的下半场，拼的不是你会不会写代码，而是你会不会“调遣”模型。

  • 要稳定、全能？选 Claude Opus 4.5。
  • 要硬核、无Bug后端？选 Codex 思考模式。
  • 要批量干脏活累活？试试 glm-4.7。