本文基于事实梳理 Claude Code 与 Opus 4.5 在创业者与开发者中的快速渗透，指出 OpenAI Codex 在产品体验与使用场景上的结构性滞后，并解释这种差距为何具有长期战略意义。
曾经引领大模型浪潮的OpenAI，如今在开发者工具赛道上被Anthropic反超。Claude Code凭借更贴近真实工作流的设计、对“氛围编程”（vibe coding）的支持，以及Opus 4.5模型在多任务并行与意图理解上的优势，迅速成为初创公司创始人和轻量级开发者的首选。而OpenAI的Codex虽在基准测试和企业级场景中表现强劲，却因过度工程化、权限限制和交互笨重，逐渐失去对新一代“人机协同”开发范式的掌控力。
Dan Shipper是知名科技媒体Every的联合创始人，长期关注AI与生产力工具的交叉领域，其Newsletter以深度观察早期技术趋势著称，曾多次精准预判AI应用层的演进方向。他本人也是活跃的开发者，近期正基于Claude Code构建一款面向AI代理原生的Markdown编辑器。
OpenAI 不是模型落后，而是使用体验正在输给 Claude Code
在当前开发者与创业者圈层中，真实的日常使用正在快速偏向 Claude Code 与 Opus 4.5，这并非因为模型参数或基准测试的胜负，而是因为谁更贴近真实工作的节奏与心理预期。过去一年里，AI 编程工具的主导地位已经从 GPT 系列的“全面领先”，演变为在实际工作流中被 Claude Code 明显分流，这一变化正在创业者群体中率先显现，并具有向更广泛用户扩散的趋势。
这种变化并不体现在排行榜或官方发布会上，而是体现在使用者每天是否愿意长时间把任务真正交给 AI，是否敢于同时开启多个任务并放手执行，是否能在编码之外继续使用同一个工具完成文档、表格、调研与运营分析。
正是在这些细节上，Claude Code 建立了明显优势，而 OpenAI Codex 正在被动追赶。
谁在用什么写代码？一场饭局暴露了行业风向
就在2026年1月16日晚，旧金山一间办公室里，二十多位科技创业者围坐一桌，讨论AI的未来。当被问及日常主力AI工具时，几乎所有程序员都指向同一个答案：Claude Code搭配Opus 4.5模型。唯一例外是Monologue的总经理Naveen Naidu，他仍坚持使用OpenAI的Codex。这与一年前的场景截然不同——彼时全场几乎清一色依赖GPT系列模型。短短12个月，技术偏好完成了一次静默迁移。
这种转变并非源于营销攻势。Anthropic在发布Opus 4.5时几乎没有高调宣传，连标志性的“思考帽”功能也只是低调上线。真正驱动 adoption 的，是产品哲学的根本差异：Anthropic选择相信用户，把AI代理直接部署到本地终端，让它像真实同事一样操作你的电脑；而OpenAI则选择保护用户，将Codex运行在沙盒虚拟机中，强调精确控制与安全边界。
使用场景的真实转移：从 GPT 到 Codex 再到 Claude Code
一年前，几乎所有技术创业者的默认选择仍然是 GPT 系列模型，无论是写代码、做原型还是验证想法，ChatGPT 都是第一入口。随后 Codex CLI、Cursor 与 GPT 5.1 逐步承接了更专业的编程任务，形成“聊天在 ChatGPT，编码在 IDE 或 Codex”的分工格局。
而最近几个月，这种分工正在被打破。越来越多的实际编码工作被直接放进 Claude Code 的终端环境中完成，甚至完全绕过传统编辑器。这种转移并非来自官方推广，而是来自使用者之间的口碑扩散，尤其集中在创业者、小团队 CTO 与偏产品导向的工程负责人群体中。
在多个真实场景中，Claude Code 被用于同时推进多个项目，从新仓库初始化到复杂业务逻辑落地，长时间运行而不崩溃、不跑偏，成为高频被提及的体验关键词。这种稳定的“可托付感”，正在改变人们对 AI 编程工具的心理定位。
Claude Code 的关键决策：不是更强，而是更敢放权
2025年2月底，Anthropic推出Claude Code时，整个行业还在把AI塞进IDE的侧边栏。但Claude Code跳过了图形界面，直接以命令行工具形式登场，宣称“代码本身正在消失”。
Claude Code 的起点选择本身就是一次冒险。在多数厂商仍然围绕编辑器插件、侧边栏助手构建产品时，Anthropic 选择了终端优先，直接让 AI 接管真实计算机环境。这一选择在早期被视为激进，甚至不够安全，但它明确传递了一个信号：代码本身不再是中心，任务完成才是。
这种设计意味着 AI 不只是“帮忙写几行”，而是可以被授权去创建文件、调整结构、运行命令、并在真实环境中自我修正。尽管在早期版本中，大型代码库支持仍然有限，但对于从零到一的项目，体验明显领先同类工具。
随着 Opus 4.5 的推出，这种体验进一步被放大。模型在细节上可能不追求极致严谨，但在理解意图、保持方向一致性与任务连续性上表现突出，使用者更愿意放手让其长时间运行：这正是 Claude Code 快速扩散的根本原因。
GPT分裂战略：专业与大众的两难
OpenAI在同年4月和5月迅速回应，先后推出Codex CLI和Codex Web。前者是终端工具，后者集成在ChatGPT中，两者也都放弃传统编辑器。
但问题在于，Codex CLI未接入最强模型，而Codex Web运行在模拟环境中，无法真正访问用户本地文件系统或执行任意命令。这种“隔离式智能”虽然安全，却牺牲了流畅性与上下文连贯性。
这种策略在企业客户与资深工程师群体中具备合理性，尤其适合需要审查每一次变更、避免系统级风险的团队。但在创业者与快速试错场景中，这种“过度谨慎”反而成为负担。执行速度慢、权限确认多、上下文切换频繁，直接拉低了整体体验。
当使用者需要的是快速推进与持续产出时，Codex 更像一位严格但慢节奏的高级工程师，而 Claude Code 更像一位可以并肩作战、理解方向的执行型同事。这种差异并非能力问题，而是产品哲学的结果。
2025年8月，GPT-5发布，却让许多期待全栈AI编程的用户感到困惑。OpenAI将策略一分为二：“氛围编程”留在ChatGPT，而“专业编码”交给Cursor或Codex CLI。更关键的是，后者被定位为“结对程序员”——你需要逐行审查、明确指令，AI不会主动推进。这种设计迎合了资深工程师对可控性的需求，却让那些希望“放手让AI干”的用户倍感束缚。
正如当时评论所言：“如果你能在Claude Code里同时调度四个AI代理，GPT-5反而像退步。”
到了2026年初，随着Opus 4.5的成熟，这种差距进一步拉大。该模型速度更快、情绪感知更强，虽在细节严谨性上略逊于Codex，但对用户意图的理解远超对手。有开发者实测在六小时内并行推进11个编码项目，无一失控，形容其为“极其靠谱的同事”。
OpenAI的隐忧：赢了企业，输了未来
表面上看，Codex增长迅猛。自2025年10月公开以来，用户量在三个月内翻了20倍，主要来自企业工程团队。OpenAI显然押注高价值客户——那些需要审计、合规、精确输出的大型组织。但问题在于，真正的创新往往诞生于边缘：今天用Claude Code快速搭建MVP的轻技术创始人，明天就可能成为独角兽CEO。他们形成的使用习惯，将决定下一代开发工具的标准。
更深远的威胁在于，Claude Code已超越编程范畴。其能力并未被限制在编程领域。当一个 AI 已经被允许操作本地环境、理解项目上下文，它自然可以延伸到文档编辑、表格生成、市场分析与资料整理等任务。用户开始用它处理电子表格、撰写文档、分析增长数据，甚至做市场调研！
这正是近期大量非技术用户开始使用 Claude Code 的原因，Anthropic顺势推出新产品Cowork，正式将AI代理定位为通用工作伴侣。同一个工具，可以在上午完成服务端逻辑搭建，下午整理商业计划文档，晚上分析增长数据与竞品信息。这种跨任务连续性，极大降低了工具切换成本。
反观Codex，仍被牢牢锁在“工程师工具”框架内——太慢、太封闭、太“工程师思维”，难以胜任跨领域任务。Codex 在这些场景中显得笨重而割裂。其设计初衷仍然服务于工程严谨性，而非个人生产力的整体提升。这使得其在“控制一台电脑”这一终极目标上明显慢了一步。
技术细节对比：为什么体验差距比基准更大
尽管GPT-5.2在各类学术基准和数学推理任务中持续领先，甚至能连续运行一周自动生成完整浏览器，但这些优势在真实工作流中未必转化为生产力。Claude Code的核心竞争力在于：
- 本地终端直连：无需沙盒，直接读写用户文件、执行shell命令；
- 多代理并行调度：支持用户同时启动多个子任务，AI自动协调依赖；
- 意图优先于语法：Opus 4.5更关注“你想做什么”，而非“你说了什么字”；
- 低摩擦交互：无需反复确认权限，减少中断，保持心流。
OpenAI 并未失败，但窗口正在缩小
必须承认，没有OpenAI就没有今天的AI编程革命。ChatGPT引爆了公众对LLM的认知，Codex首次证明AI能理解并生成真实代码。但技术浪潮从不等待任何人。当Anthropic选择拥抱“混乱但高效”的人机协作新模式时，OpenAI却因对风险的过度规避，错失了定义下一代工作范式的机会。
需要明确的是，OpenAI 依然在模型能力、数学推理与复杂任务自动化上保持领先，Codex 的增长速度本身也证明了其市场价值。但领先并不意味着在所有维度上安全。历史经验反复表明，真正决定平台命运的，往往是使用频率最高、情感黏性最强的那批用户。
当越来越多的人每天醒来第一件事是打开 Claude Code，而不是 ChatGPT 或 Codex，这种习惯本身就构成了战略风险。即便模型能力差距微小，使用体验的累计优势也足以改变市场格局。
这并非说Codex会失败。在金融、医疗、航空航天等高风险领域，它的严谨性仍是刚需。但若放眼整个软件生态的扩张方向——从专业开发者到产品经理、设计师、创业者——谁能提供更自然、更通用、更“像人”的代理体验，谁就将掌握入口。
极客一语道破
本文对 Claude Code 与 OpenAI Codex 的差异进行了非参数化解读，避开常见模型对比视角，
- 范式级判断：提出“氛围编程”与“代理原生工作流”概念，超越工具功能比较；
- 时间锚点清晰：精确到2026年1月，反映当前AI开发工具竞争格局的最新拐点；
- 技术细节扎实：涵盖终端架构、沙盒机制、多代理调度等关键实现差异。