Claude、Codex、Gemini 怎么选？一个程序员的 AI 工具极致分工指南

前几天和大家分享了搭建 AI 工作流的工具和方式，收到了很多积极的反响。不过，依然有很多朋友在后台私信，好奇我个人在日常工作和自媒体输出中到底是如何跑通整套流程的。今天这篇文章，就毫无保留地和大家拆解一下我的 AI 工具分工体系。

现在市面上的 AI 工具层出不穷，从 Claude、Codex 到 Google 的 Gemini，很多人看到新工具的第一反应通常是：“到底哪一个最好用？我该选哪一个？”

但在实际生产力场景下，这个问题本身就是一个误区。作为一名在北京工作的程序员，同时也在做自媒体，我的日常工作需要处理大量的代码、文案和策划。在我的真实工作流中，Claude、Codex 和 Gemini 是同时在跑的。因为它们底层的模型能力与适用场景各不相同，全都要用，反而才是更聪明的答案。

一、在构建工作流前，必须搞清的“四层框架”

很多人在选择工具时觉得混乱，本质上是因为没有分清以下这四个层级：

第一层：AI 公司。目前最具代表性的三巨头：Anthropic（亚马逊投资）、OpenAI（微软投资）以及谷歌（Google 自研）。
第二层：大模型（LLM）。这是真正负责理解和深层回答隐形大脑。比如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列、谷歌的 Gemini 系列。
第三层：工具与产品。这是我们每天实际触碰到的前端界面，如网页版、桌面端、浏览器插件或命令行工具（例如基于 Claude 模型的 Claude Chat 或 Claude Code 中端工具）。
第四层：AI 相关概念。包括上下文（Context）、Token 消耗、MCP、Skill 等围绕模型和工具流展开的生态。

在我的电脑上，Claude 桌面端主要被划分为以下几种使用模式：

Cloud Chat（对话模式）：我很少用它问简单的死板问题，而是用它来理清核心思路。比如一篇自媒体视频脚本的逻辑是否通顺、某项产品功能怎么设计。当我手上有两套方案拿不定主意时，我会把想法丢给 Claude，让它帮我“找矛盾、补漏洞”，这比盲目搜索有效得多。
Cloud Project（工作区模式）：更偏向于帮我“干重活”。整理大量资料、用特定的 Skill 自动生成内容。我个人的视频脚本框架大多在这个模式下完成。
Cloud Design（视觉设计）：用于快速生成 UI 设计图、界面草图或者封面视觉构想。

应用核心：把 Claude 用在最需要深度思考、判断和复杂文字输出的任务上。哪怕你不是程序员，在写工作汇报、规划文章结构时，直接告诉它你的资料和受众，它都能给你产出极佳的框架。

Codex 是一个功能强大的 AI Agent 平台，在我的体系中，它更像是一个在后台默默执行具体任务的虚拟 AI 员工。我通常采用“按项目管理”的方式来调用它：

在 Codex 中，每一个独立的模块都是一个独立的项目。核心逻辑在于为每个项目定义一个 agent.md 规范文件，里面清晰写明：这个项目的目的、需要遵守的视觉或文本规则、核心输入是什么、参考资料库在哪，以及具体要调用什么模型（如 ChatGPT Image 模型等）。

以我生成自媒体视频封面的工作流为例：

在 agent.md 中规定好封面的视觉风格、黑色网格背景规范、人物切图参考，以及不同比例（3:4, 4:3, 16:9）的具体生成规则。
此后每次做新视频，我只需要把写好的 Markdown 稿件（包含标题、大纲和时间戳）往该项目里一丢，它就能自动参考规范，在 3 分钟内帮我批量跑出高契合度的封面图。而在以前用 Figma 手动设计，至少需要半小时以上。

应用核心：规则只需写一次，越是步骤固定、需要高频重复执行的标准化任务，越应该交给 Codex 自动化运行。比如每周的会议纪要整理、项目进度表更新等。

谷歌的 Gemini 体系我主要应用在两个关键场景：

日常轻量级、高频杂事：比如写简短文案、快读总结长文章、高频生成单张图片。这类任务虽然不复杂，但频率极高。如果全部丢给 Claude 或 GPT，不仅容易触发模型额度限制，Token 消耗成本也很高。Gemini 的会员额度非常耐用，刷新速度快，是性价比极高的首选。
Project Antigravity（代码与项目分析）：这是谷歌推出的一款类似 Codex 的工具，能够直接打开一整个代码或文本项目进行全量深度分析，帮我辅助编写和梳理底层代码。它与 Codex 之间的项目切换成本非常低，两者可以完美互补。

从真实的使用体验来看，在面对极其复杂的思考和创意输出时，GPT 和 Claude 的大模型底蕴依然略胜一筹。因此，我的最终分工方案是：

🧠 Claude ── 负责“脑力输出”：主导核心规划、逻辑梳理和深度创作。

⚙️ Codex ── 负责“项目执行”：主导流程自动化、规范化重复任务。

⚡ Gemini ── 负责“日常杂事”：高频处理轻量任务、降低资源成本。

到了 2026 年，AI 工具已经不再是单纯的噱头，它正在演变成一种每个人都触手可及的基础能力。如果看完这篇文章你只想记住一件事，那就是：不要再纠结哪个工具是“世界第一”，而是要着手建立属于你自己的 AI 分工体系。

你可以迈出的第一步非常简单：把这三款工具都下载或收藏起来，在接下来的一周里，尝试让它们各司其职，每款工具只专注做一类事情。相信一周之后，最适合你自己的效率答案就会自然浮现。