Codex 实测:7 个并行 25 分钟干完 3 天活
文章对比了作者每月 $600 的 AI 编程工具开销,重点评测了 OpenAI 的 Codex。结论显示,Codex 在资源消耗上远低于 Claude Code,且支持多路并行,大幅提升效率。作者详细介绍了安装配置、权限管理、任务分配策略及 Superpowers 等实用工具,指出除了爬虫逆向外,Codex 已完全具备平替 CC 的能力。
文章对比了作者每月 $600 的 AI 编程工具开销,重点评测了 OpenAI 的 Codex。结论显示,Codex 在资源消耗上远低于 Claude Code,且支持多路并行,大幅提升效率。作者详细介绍了安装配置、权限管理、任务分配策略及 Superpowers 等实用工具,指出除了爬虫逆向外,Codex 已完全具备平替 CC 的能力。
作者经过一个月实测,发现 Codex 在常规自动化任务上仅需 Claude Code (CC) 十分之一的花费($15 vs $155),且通过并行工作流效率提升显著。文章对比了两者优劣:Codex 依托 GPT-5.5 速度快、生态开源、中转稳定,但安全审核严格;CC 擅长复杂重构和逆向工程。作者还分享了权限配置、Superpowers 技能安装及多任务并行等实战技巧。
作者分享了使用 Claude Code 四个月以来的实战经验。文章详细介绍了 Claude Code 的三种形态(CLI、Desktop App、VS Code 扩展)、订阅方案选择及风控成本。重点讲解了提升效率的核心配置:编写 CLAUDE.md 规范项目行为,以及利用 Skill 实现自动化流程(如部署、SEO 审计)。同时总结了新手常见的坑,如任务拆解过大、数据备份缺失及 IP 风控问题。