AI编码正从集成开发环境（IDE）的自动补全、聊天界面，迈向全新的终端代理时代。这类代理能直接在终端内编辑代码、运行测试并持续迭代，直到任务完成。其中，Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex CLI是当前最受关注的两款终端AI编码助手。
它们是什么？
Claude Code 是Anthropic提供的命令行工具，将Claude Sonnet/Opus模型直接引入终端。用户在Git仓库中运行claude命令，分配任务后，它便能读取文件、编写代码、执行命令并进行迭代。在执行任何更改前，Claude Code都会明确请求用户许可，这既增加了安全性，也可能影响工作流的流畅度。
Codex CLI 是OpenAI的终端代理，基于GPT-4（及后续GPT-4.1级模型）。其理念相似：在代码仓库中运行，接受任务，并进行代码修改。相较于Claude Code，Codex CLI默认具有更高的自主性，可以无需过多中断地链式执行命令。
核心体验对比
两款工具在处理范围明确的任务时都表现出色，例如“为该函数添加错误处理”、“为该模块编写测试”或“重构以采用策略模式”等。它们能理解自然语言指令，阅读代码并生成合理的实现。
差异主要体现在更复杂的场景中。Claude Code 在理解大型代码库的上下文方面表现更优。Anthropic在Claude处理大量代码上下文并理解文件间关系的能力上投入巨大。当任务涉及多个模块时，Claude Code倾向于更好地理解现有架构，并做出与既有模式一致的修改。
相比之下，Codex CLI 在处理单文件任务时速度更快。它响应迅速，迭代快速，在执行任务时显得更“激进”（褒义）。对于像“修复此函数”或“实现此API端点”这样的聚焦型任务，Codex CLI往往能更快完成。
代理行为模式
Codex CLI 更加自主。它能链式调用工具、运行测试、识别失败并尝试修复，而无需频繁停下来询问用户。这有时非常高效，但也可能导致陷入“死胡同”。用户可以通过设置安全级别（例如--approval-mode标志）来控制其自主行为的程度。
Claude Code 则更偏向协作模式。它会展示其计划执行的操作，并等待用户确认后再执行。虽然这种方式可能较慢，但能确保用户始终了解代理的每一步操作。对于生产环境的代码，这种先审查后执行的方式通常更受欢迎。
模型质量
由于模型更新频繁，这一项很难进行严格比较，因为这两款代理本质上都是强大LLM的封装。模型的底层质量对代理表现的影响远大于代理本身。目前来看，Claude在处理复杂架构问题上的推理能力被认为表现出色。