最近我在同时用三个 AI 编程工具：Codex、Claude Code 和 OpenCode。它们看起来都是"AI 帮你写代码"，但定位和能力差别其实挺大。
这篇文章先把核心差异列清楚，再说说我目前是怎么分工用的。
一、三个工具的核心差异
直接上表格，只列事实：
| 维度 | Codex | Claude Code | OpenCode |
|---|---|---|---|
| 厂商 | OpenAI | Anthropic | 开源社区 |
| 开源 | 闭源 | 闭源 | Apache 2.0 |
| 模型 | GPT 系列 | Claude 系列 | 多模型可选（OpenAI / Claude / Gemini / 第三方） |
| 运行方式 | 云端 | 本地 CLI | 本地 CLI / 服务端部署 |
| 插件机制 | 无 | 无 | 有 |
| MCP 支持 | 不支持 | 支持 | 支持 |
| CI 集成 | 有限 | 有限 | 原生支持 |
| 定价 | API 按量计费 | $20/月 + API 按量 | 开源免费，模型费用另计 |
| 国内访问 | 需代理 | 需代理 | 取决于所选模型 |
| 典型场景 | IDE 内代码补全与生成 | 复杂重构 / 多文件协作 | 自动化 / CI / 服务端运行 |
几个差异展开说一下：
模型绑定：Codex 绑定 OpenAI 的 GPT 系列，Claude Code 绑定 Anthropic 的 Claude 系列。OpenCode 不绑定特定模型，可以自由切换。
运行形态：Codex 目前主要通过 ChatGPT / API 形态提供服务；Claude Code 是本地 CLI 工具；OpenCode 同时支持本地 CLI 和服务端部署，后者适合跑在服务器上做自动化任务。
开源程度：OpenCode 是三者中唯一开源的（Apache 2.0），可以看源码、改源码、自托管。Codex 和 Claude Code 都是闭源产品。
MCP 支持：Claude Code 和 OpenCode 都支持 MCP（Model Context Protocol），Codex 暂不支持。
二、我目前的使用分工
基于上面的差异，我目前的分工是：
- 写代码：用 Codex，GPT 模型的代码生成能力在补全场景下表现不错
- 复杂重构：用 Claude Code，适合跨多文件的 Agent 操作
- 服务端自动化：用 OpenCode，可以跑在服务器上做代码 review，模型选择灵活
三个工具不冲突，各自干各自擅长的事。这个分工以后可能会随着使用深入而调整。
三、关于深度使用
说实话，Claude Code 和 OpenCode 我目前都还没有太深入地使用。Claude Code 刚装上不久，OpenCode 也是最近才在服务器上跑起来，主要任务就是给代码做 review。
等以后有了更多实际使用心得，再单独写后续文章。这次先把差异点和分工逻辑理清楚，算是一个阶段性的记录。