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技術

Claude Code、Codex、Grok Build 怎麼選?用工作流而不是規格表

Claude Code、Codex、Grok Build 怎麼選?用工作流而不是規格表
Updated: 2026-07-14
AI Coding CLI 觀察筆記 第 3 / 3 篇 ,前往系列總覽

本篇是「AI Coding CLI 觀察筆記」系列的第 3 / 3 篇。你可以從系列總覽開始閱讀,也可以直接接著看本文。

「Claude Code、Codex、Grok Build 該選哪一個?」如果用模型名稱、context window 和月費回答,文章很快就會過期;如果只憑一次 demo 或 benchmark 回答,又很難對應你的 repo。

這篇改用比較耐久的框架:它在哪裡執行、怎麼限制權限、如何讀取專案規則、能不能接上既有工具,以及結果如何被驗證。

先說清楚範圍:這不是市場大全。GitHub Copilot CLI、Cursor CLI、Gemini CLI 等工具也在同一條賽道。這裡聚焦 Claude Code、Codex 與 Grok Build,是因為三者剛好代表三套不同產品生態,而且前兩篇已建立共同背景。

內容依 2026-07-14 官方文件查核。上一篇先解釋了為什麼 IDE、CLI 與 Cloud Agent 不是三代淘汰

先看不容易過期的對照表

能力Claude CodeCodexGrok Build
Local 互動入口claudecodexgrok
非互動入口claude -pcodex execgrok -p
主要專案規則CLAUDE.md,可匯入 AGENTS.mdAGENTS.mdAGENTS.md,並提供 Claude 設定匯入
Plan workflowpermission mode plan/plan 或 Shift+Tab/plan、可檢視與修改 plan
權限控制permission modes、rules、sandboxapproval policy、sandbox mode、rulesaskalways-approve;plan 中非 plan file 寫入仍需批准
Skills支援 Agent Skills支援 Agent Skills支援 Skills
MCP支援支援支援
Hooks/Plugins支援支援支援
平行工作subagents、agent teams、background agents、worktreessubagents、app/cloud worktrees平行 subagents、worktree integration
程式化整合-p、Agent SDKexec、SDK、app server、MCP server-p、ACP
專用 review 入口可用 review Skills/GitHub integration/reviewcodex reviewPlan 與 diff review workflow

這張表刻意不列模型版本、context window、token 額度和固定價格。那些資料適合在購買當天查,不適合拿來當長期選擇框架。

Claude Code:完整的 agent loop 與擴充層

Claude Code 目前不只是一個 terminal CLI。它也有 IDE、Desktop、Web、Remote Control、Slack 與 CI/CD 等 surface;核心 agent loop 和專案設定能在多個介面之間延續。

它的優勢不需要靠「某模型一定寫得更好」來描述,而在於一套相對完整的工作流:

  • CLAUDE.md 與 auto memory;
  • permission modes、allow/deny rules、sandbox;
  • checkpoints 與 session 管理;
  • Skills、hooks、MCP、plugins;
  • subagents、agent teams 與 background agents;
  • claude -p 和 Agent SDK。

這套組合適合已經把專案規則、hooks 和 Skills 建好,希望同一套設定在 terminal、IDE 或遠端介面延續的人。

要注意的是,功能多也代表設定面積大。Permission mode、tool rule、sandbox 和外部執行環境是不同層,不能因為開了 plan mode 就假設所有 shell 行為都已被硬隔離。細節可查 Claude Code overviewpermission modes

Codex:把 approval、sandbox 與自動化介面拆得清楚

Codex 的 local CLI 把兩個問題明確分開:

  • approval policy:何時詢問使用者;
  • sandbox mode:程序實際能讀寫什麼。

這對需要在 CI、review 或不同風險 repo 間切換的人很實用。例如 reviewer 可以用 read-only sandbox,實作者則只取得 workspace write,而不是用一個「全自動」開關涵蓋所有情境。

Codex 現在也有 Plan mode、subagents、Skills、MCP、Hooks、Plugins 與專用 review flow。評估時應以目前版本為準,不要沿用早期 CLI 的功能印象。

codex exec -s read-only -a never "Review the current diff"
codex review --uncommitted

若團隊重視 AGENTS.md、可重現的非互動輸出、獨立 review 入口,或需要明確控制本機執行邊界,Codex 值得放進評估名單。完整入口可參考 Codex CLI commandsapprovals and security

Grok Build:相容既有設定,主打 TUI、Plan 與 ACP

Grok Build 仍是 early beta,但 xAI 沒有要求使用者從零建立生態。官方發表文表示它能讀 AGENTS.md、plugins、hooks、Skills 與 MCP servers,TUI 也提供 /import-claude

目前最值得觀察的幾點:

  • 可用 /plan 建立並檢視工作計畫;
  • 平行 subagents 與 worktree integration 被放在核心體驗;
  • grok -p 可用於 script 和 bot;
  • ACP 可讓其他 client 把 Grok Build 當 agent backend;
  • ~/.grok/config.toml 可設定自訂模型與 endpoint;
  • grok inspect 能列出實際載入的 instructions、Skills、plugins、hooks 和 MCP。

它的主要不確定性也來自 early beta:穩定性、企業控制、跨平台細節、額度與相容行為都可能快速變動。不要因為「out of the box」就假設 Claude 或 Codex 的設定可以完全無差異執行。參考:Grok Build overviewModes and Commands

三者都有的功能,差異通常藏在第二層

看到三邊都打勾,真正的比較才剛開始。

都有 Plan Mode

要比較的是:

  • plan 能否在寫檔前被逐項檢查;
  • 是否能針對某一步留言或重寫;
  • plan mode 限制的是模型行為、tool approval,還是 OS 層權限;
  • 從 plan 進入實作後,權限會不會改變。

都有 subagents

要比較的是:

  • 誰決定拆任務;
  • subagent 能取得哪些 context 和工具;
  • 是否使用獨立 worktree;
  • 能否中止、重導或檢視中間結果;
  • 多個結果如何整合;
  • 並行是否增加 token、衝突和 review 成本。

都有 Skills、MCP、Hooks

要比較的是:

  • discovery 路徑和優先順序;
  • 支援哪些標準欄位與 client 專屬欄位;
  • MCP credential 如何保存;
  • hook 是否有 trust review;
  • project 設定能否被組織政策限制;
  • 同一份設定在實際 task 中是否真的被使用。

「支援」只是起點,runtime behavior 才是遷移成本。

不要先問誰最強,先問任務在哪裡執行

你的限制評估重點
必須使用本機完整工具鏈local CLI 的 sandbox、credentials 與 shell 相容性
任務要在斷線後繼續cloud/background execution 與環境重現
要放進 CIheadless、結構化輸出、exit code、timeout、secret isolation
需要逐行看 diffIDE/Desktop review 體驗與 checkpoint
大量獨立任務並行worktree、session 管理、合併策略與成本
已累積 Skills/MCPdiscovery 相容性與 runtime 實測
高風險 production repo最小權限、外部隔離、人工批准與 audit trail

一個工具在 local monorepo 很順,不代表它在 cloud 或 CI 也最合適。先選 execution environment,再比較模型和介面,順序通常更合理。

用同一個 repo 做小型評估

我的建議不是同時訂三個最高方案,而是選一個有完整測試的小任務,讓候選工具在相同條件下完成。

任務範例:

Fix one reproducible bug in the authentication module.
Do not change the public API.
Add a regression test that fails before the fix.
Run the focused test and the project type check.
Report changed files, commands run, and remaining uncertainty.

記錄這些結果:

  1. 第一次正確修改前花多少時間;
  2. 是否遵守 repo instructions 和修改範圍;
  3. 指令或測試失敗後如何修正;
  4. 最終 diff 是否容易 review;
  5. 有沒有把未驗證的內容說成已完成;
  6. 權限、context 和費用是否能被理解與控制。

同一個 prompt 不保證完全公平,但至少比拿三段不同 demo 下結論更接近你的真實工作。

我的選法:一個主力,加一個不同角色

如果已經有一套成熟工作流,不必為了新功能全部搬家。先保留主力工具,再讓第二個工具負責一個明確角色:

  • 唯讀 review;
  • 獨立 issue;
  • plan critique;
  • cloud background task;
  • 特定 repo 或特定 runtime。

這樣才能看出切換帶來的是新能力,還是只是多一份設定和帳單。

Claude Code、Codex 與 Grok Build 都已跨過「能不能改 code」這個門檻。真正拉開體驗的,是它們如何取得 context、限制 action、呈現進度、驗證結果,以及在失敗時讓你接手。

工具名稱會繼續增加。只要比較框架放在這些責任邊界上,下一個 CLI 出現時,也不用整篇重寫。

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