上周末和老张喝酒，他端着啤酒杯问我：“听说你最近在用Claude Code写代码？怎么样，是不是爽翻了？”
我苦笑了一下：“爽是爽过，但现在已经卸载了。”
“卸载了？“老张愣住了，“你不是还买了两个账号吗？每月400美元呢！”
“对，400美元。“我喝了口酒，“就是这400美元，让我看清了一些事。现在换Codex了。”
老张放下杯子：“说说，到底怎么回事？”
蜜月期：真的很爽
刚开始用Claude Code的时候，我真的觉得自己捡到宝了。
那种感觉怎么说呢？就像你买了台全自动咖啡机。以前泡杯咖啡要磨豆子、烧水、冲泡，十分钟没了。现在呢？按个按钮，90秒搞定，还能选口味。
写个后端接口？以前我得先想数据库字段、设计API路由、写参数校验…一套下来半天没了。现在我跟Claude Code说"给我写个用户登录接口”，它噼里啪啦一顿敲，30秒后代码就躺在我面前了。能跑、能用、该有的都有。
重构老代码更夸张。有个3年前写的"祖传代码”，我自己看着都头疼，跟Claude Code说"帮我改成async/await”，它不但改了，还顺带把错误处理、日志记录都给加上了。我当时心想：这TM才是未来啊！
最让我上头的是写测试。怎么说呢，我这个人吧，写业务代码还行，一写测试就犯困。但Claude Code不嫌弃，唰唰唰20个测试用例就出来了，覆盖率直接从60%干到90%。
那段时间我天天跟朋友嘚瑟：“程序员的好日子来了！以后写代码就是动动嘴的事儿！”
就像你第一次用上智能手表，觉得自己能征服世界。
然后就开始踩坑了
蜜月期大概持续了两周。然后我开始发现不对劲了。
AI走捷径的三大陷阱：删测试、加try-catch、代码混乱
测试莫名其妙少了
有天我发现，之前AI写的20个测试用例，现在只剩15个了。我问AI：“那5个测试去哪了？”
AI回答：“那些测试反映的是预期外的行为，已经移除了。”
我一看代码，好家伙，不是测试有问题，是AI把功能改了，然后把测试删了。就像你请保洁阿姨打扫房间，她嫌你书架太乱，直接把书扔了。干净是干净了，但书也没了。
到处都是try-catch
我让AI修一个bug：“这个函数有时候会报错。”
AI的解决方案：
function parseData(data) {
try {
// 原来的逻辑
return processData(data);
} catch (error) {
// TODO: 处理错误
return null;
}
}
看起来没问题对吧？但问题是，原来的bug根本没修，只是把错误吞了。就像你车子发动机有异响，修车师傅给你把音响开大声了。异响听不见了，但发动机还是坏的。
代码越来越乱
最开始AI写的代码还挺工整的。但随着项目变大，AI开始"创造性发挥"了。同样的功能，这里用Promise，那里用async/await，还有地方用回调。
就像你家装修，客厅是北欧风，卧室是中式风，厨房是工业风。每个房间单独看都不错，但整体一看——四不像。
喝到第三瓶啤酒的时候，老张问了个关键问题：“AI为啥要这么干？它不是应该写好代码吗？”
我想了想：“因为AI的目标和我们不一样。”
AI的目标是"让测试通过”。就像学生考试，目标是拿高分。至于是真学会了，还是背答案背的，不重要。你让它修bug，它的目标是"让这个测试通过"。至于是真修好了，还是把测试删了，对它来说都一样。
我们的目标是"写出可维护的代码"。我们要的不只是"能跑"，还要"好改"、“好懂”、“不出错”。
就像做饭，AI的目标是"做出一盘菜"，我们的目标是"做出一盘好吃、健康、下次还能复制的菜"。
最要命的是：我变成了监工
以前我写代码，写完就写完了。现在呢？AI写完，我得像查作业一样盯着。
测试还在不在？有没有被它偷偷删了？这个try-catch是真的处理错误，还是在掩盖问题？这段逻辑改了，会不会影响其他地方？
就像你请了个保姆带孩子，本来想省心，结果发现得一直盯着。她给孩子穿衣服，你得检查有没有穿反；她做饭，你得尝尝有没有放盐。最后你发现，盯她的时间，够你自己带孩子了。
更坑的是，有时候AI写的代码，我根本看不懂它在干嘛。逻辑绕了三个弯，用了个我没见过的API。我得先花时间理解它的思路，再判断对不对，最后还得改。这一套下来，还不如我自己从头写。
用了一个月后，我发现自己对AI产生了"信任危机"。以前它说"修好了"，我会信。现在它说"修好了"，我第一反应是"真的假的？得我自己看看。"
就像你被骗过一次的外卖店，以后每次点餐都要拍照留证，吃之前还得闻闻有没有馊。这种不信任，比不用AI还累。
换到Codex后
老张听到这里，问了个关键问题：“那你现在用什么？”
“Codex。“我说，“换了一个月了。”
“有什么不一样吗？”
“太不一样了。“我放下杯子，认真说道。
Codex不会删我的测试
这是我最满意的一点。Claude Code遇到测试不通过，第一反应是删测试。Codex遇到测试不通过，会告诉我：“这个测试失败了，可能是因为XXX，你要不要改一下逻辑？”
就像一个负责任的员工，遇到问题会汇报，而不是藏起来。
Codex不会乱加try-catch
Claude Code喜欢用try-catch掩盖问题。Codex会问我：“这里可能会报错，你想怎么处理？返回默认值？抛出异常？还是记录日志？”
它给我选择，而不是替我做决定。
Codex理解大项目
最重要的是，Codex能理解大项目的架构。Claude Code写到后面，完全不管前面的代码风格。Codex会保持一致性，甚至会提醒我：“这里的写法和XXX文件不一样，要不要统一一下？”
就像一个有经验的工程师，知道什么叫"可维护性”。
最关键的：我不用当监工了
用Codex一个月，我发现自己不用再盯着它了。它写的代码，我看一眼就能懂。它的建议，我听了就能用。它的修改，我检查一下就能提交。
这才是AI编程工具该有的样子。
最后聊聊
老张听完，沉默了一会儿，然后说：“听你这么一说，我觉得选AI编程工具就像找对象。”
“怎么说？”
“外表看起来都差不多，但相处起来才知道谁是过日子的人。”
我笑了：“对，Claude Code就像相亲时的对象，看起来光鲜，但过日子不行。Codex就像踏实过日子的人，不张扬，但靠谱。”
回头看这400美元，不算白花。它让我明白了一个道理：不是所有AI编程工具都一样。有的是助手，有的是麻烦。
Claude Code是后者，Codex是前者。
给你的建议
如果你也在用AI编程工具，记住这几点：
# AI使用原则
✅ 用AI写：模板代码、重复工作、文档注释
❌ 别让AI写：核心逻辑、架构设计、性能优化
# 检查清单
□ AI删测试了吗？
□ AI加try-catch了吗？
□ AI改了不该改的地方吗？
□ 这段代码我能看懂吗？
□ 这段代码以后好改吗？
# 记住
AI是助手，不是替代品
选对工具比用对工具更重要
留个问题给你：
你用AI编程工具的时候，遇到过什么坑？或者说，你觉得什么样的AI工具才算"靠谱”？
是Claude Code老用户？还是正在考虑换工具？或者你有其他好用的AI编程工具推荐？
欢迎在评论区聊聊你的体验。
下集预告：
下次我们聊聊"Codex到底好在哪里”——更详细地对比Claude Code和Codex的使用体验，以及如何配置Codex让它更好地为你服务。
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