Codex、Claude Code、Cursor……用了半年，说几个真实的感受
有个做后端的朋友上周跟我吐槽：装了Codex，用了两天，删了。
“感觉就是个大号ChatGPT，写个函数还行，但让我做一个完整功能，还是我自己来。”
我问他：你怎么用的？
他说：让它帮我写一个接口。
问题就在这儿。
用AI编程工具写单个函数，和用AI编程工具做一个完整模块，是两个完全不同的使用场景。 大多数人从第一天起就用错了。
技巧一：给它任务，别给它问题
“帮我写一个函数”——这是把AI当字典用。
“帮我做一个用户注册模块：注册、登录、JWT验证、密码加密，提供curl测试命令”——这是把AI当实习生用。
Codex的本质不是代码补全工具，它是一个能执行命令的软件工程智能体。你给它的信息越完整，它完成得越好。功能边界、技术栈、异常处理方式、测试要求，一句话说清楚，它真能跑起来。
技巧二：善用Skill扩展能力
Codex、Claude Code都支持Skill机制——把常用工作流打包成可复用的指令集。
比如你可以让AI帮你生成一个"Code Review Skill"：自动检查代码规范、安全漏洞、性能问题。以后遇到任何模块，直接扔进去出报告。GitHub上有大量社区共享的Skill，Find Skills这类工具能自动识别任务场景并推荐合适的Skill安装。
技巧三：修改前先commit一次
Codex这类工具会直接改文件。它不问你"要不要备份"。如果你在开发分支上让它重构，一旦结果不理想，回滚的成本很高。
习惯性操作：让AI动手之前，先git commit一次。哪怕只是"ai-start"这个message，也能让你随时回到原点。
技巧四：多轮对话迭代，不要一步到位
不要指望AI一次性给你完美的代码。通常的节奏是：第一轮出基础框架，你提问题，第二轮补充边界处理，第三轮优化性能。Codex支持上下文记忆，你可以在同一个对话里不断提要求。
比如：帮我做一个API服务。→ 加个鉴权。→ 把错误处理完善一下。→ 帮我写单元测试。
技巧五：CLI比GUI效率更高
桌面版Codex适合可视化操作，但CLI模式才是真正的效率工具。在终端里直接codex进入交互模式，任务描述、代码生成、执行测试、结果验证，全流程在一个窗口完成，不用切换界面。
国内安装的话，需要配置npm镜像和第三方API中转，Node.js版本建议22以上。
还有一个反直觉的观察：AI编程工具真正提升效率的场景，不是写代码，而是读代码和改代码。
接手一个陌生项目，让AI先读一遍，帮你梳理项目结构和核心逻辑，比你自己啃快得多。代码review、bug定位、代码重构，这些场景下AI工具的表现往往超出预期。
你现在在用哪款AI编程工具？用下来最大的感受是什么？
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