不追逐單次 benchmark，從執行環境、權限、擴充方式與驗證流程觀察 AI Coding 工具。https://bobochen.dev/https://bobochen.dev/blog/grok-build-cli-intro/https://bobochen.dev/blog/grok-build-cli-intro/Grok Build 是 xAI 推出的 terminal coding agent。這篇依正式文件重新整理互動模式、headless、ACP、Skills、MCP、平行 subagents 與 worktree，也說清楚哪些仍需實測。Sun, 17 May 2026 00:00:00 GMTGrok Build 剛公開時，我最先注意到的不是模型，而是 xAI 幾乎把 coding agent 的主流介面一次補齊：terminal TUI、Plan Mode、headless、平行 subagents、worktree、Skills、MCP，還加上 ACP 讓其他應用程式可以呼叫它。 初稿寫完兩個月後，官方文件已經變動不少。原本流傳的模型名稱、context window、subagent 數量和訂閱價格都不適合繼續寫死。這篇依 2026-07-14 的 [Grok Build 官方文件](https://docs.x.ai/build/overview)重新整理：它現在能做什麼、真正值得看的設計是什麼，以及哪些結論還不能只靠發表文下判斷。 > 這是「AI Coding CLI 觀察筆記」第 1 篇。下一篇會把 autocomplete、IDE agent、CLI 與 cloud agent 放回同一張演化地圖。 ## Grok Build 現在是什麼？ Grok Build 是 xAI 推出的 coding agent。它可以在 terminal 裡互動執行，也能用 headless 模式放進 script 或 bot，或透過 Agent Client Protocol（ACP）接入其他 client。 目前官方入口很簡單： ```bash # macOS / Linux / WSL curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash cd /path/to/your/repo grok ``` 要非互動執行，使用 `-p`： ```bash grok -p "Explain this codebase" grok -p "Review the current architecture" --output-format streaming-json ``` 目前正式文件的互動入口是 `grok`；`-p` 本身就是 headless 入口。安裝後先以 `grok --help` 確認版本，比沿用 beta 初期流傳的指令可靠。 官方文件目前表示，Grok Build 使用的模型是 Grok 4.5，也支援在 `~/.grok/config.toml` 設定自訂模型與相容 endpoint。模型名稱和可用清單會更新，使用時應以 `/model`、`grok inspect` 與當下文件為準，而不是照抄文章裡的固定版本。 ## 第一個值得看的設計：Plan、review、approve Grok Build 把 Plan Mode 放在很顯眼的位置。複雜任務可以先進入 `/plan`，讓 agent 建立工作計畫；你能先審核、對個別步驟留言，或直接重寫計畫，再決定是否執行。 ```text /plan Refactor the authentication flow without changing the public API. /view-plan ``` Plan Mode 不代表完全沒有副作用。依 [Modes and Commands](https://docs.x.ai/build/modes-and-commands)，plan file 的修改會自動通過，其他檔案寫入仍需批准。這是一個「先規劃、再控制寫入」的互動模式，不是獨立容器或作業系統沙箱。 Grok Build 目前有三種可循環切換的模式：Normal、Plan、Always-approve。預設 permission mode 是 `ask`；`always-approve` 會略過工具批准，不該拿來當新專案的預設。 ## 第二個值得看的設計：沿用既有 agent 設定 xAI 在正式發表文中明確寫出，Grok Build 會讀取： - `AGENTS.md`； - plugins； - hooks； - Skills； - MCP servers。 這比「相容 Anthropic Skills」更準確。它採用的不是單一廠商的全部 runtime，而是盡量接住開發者已經建立的 agent 設定與開放格式。 你可以用下面的指令查看它在目前目錄實際發現什麼： ```bash grok inspect ``` TUI 也提供 `/import-claude`，用來開啟 Claude 設定匯入流程。這能降低第一次嘗試的 setup cost，但「能讀」不等於「行為完全相同」： - 權限模式和工具名稱可能不同； - hook event 與 payload 需要逐項驗證； - 同一個 Skill 依賴的 binary、路徑或 MCP server 可能不存在； - project config 的優先順序未必相同。 真正安全的遷移方式，是先用 `grok inspect` 確認來源，再拿一個小型、可回滾的任務測試，不是直接把 production repo 丟進 always-approve。 ## 第三個值得看的設計：平行 subagents 與 worktree xAI 把平行 subagents 和 worktree integration 當成 Grok Build 的主打功能。大型任務可以拆給不同 agent 探索，並讓 subagent 在各自 worktree 工作，減少同時修改同一份 working tree 的衝突。 這個方向很實用，但不是 Grok Build 獨有。Claude Code 目前有 subagents、background agents、agent teams 與 worktree sessions；Codex 也有 subagents 與 worktree 工作流。差異不在「有或沒有」，而在： - 何時自動拆任務； - 如何檢視與中止 subagent； - 如何合併 worktree 的成果； - 權限與 context 是否能分別控制； - 失敗時能不能清楚找到是哪一個 agent 出錯。 目前官方發表文沒有承諾固定的最大 subagent 數量。這類限制應從當下版本與帳號方案查詢。 ## ACP 解決的是 client integration，不是 agent 品質 ACP 讓 Grok Build 可以被編輯器、bot 或 orchestration app 當成 agent backend。這對想做自訂介面的人很有用，例如把任務從內部工具送入 agent，再把進度顯示在自己的 dashboard。 但協議支援只回答「怎麼連」，不回答： - agent 會不會改對； - 權限邊界是否足夠； - session 中斷後能否可靠恢復； - 大型任務的 cost 和 latency； - 外層 client 能否完整呈現批准、diff 與錯誤。 評估 ACP 時，應該測完整生命週期，而不是只確認連線成功。 ## 三分鐘上手，任務要刻意選小 第一次測試，我會用一個不牽涉 secrets、部署或資料庫的任務： ```text Read AGENTS.md and the package scripts. Plan a README update that documents install, check, and build commands. Do not edit files until I approve the plan. After editing, show the diff and list what you verified. ``` 觀察五件事： 1. 是否讀到正確的 project instructions； 2. Plan Mode 是否真的在寫檔前停下； 3. diff 有沒有超出需求； 4. 指令失敗時會不會自行擴大範圍； 5. 最後是否誠實區分「已驗證」和「尚未驗證」。 這比一開始就測跨 20 個套件的 monorepo refactor 更容易看出工具的基本行為。 ## 訂閱與認證：只寫官方目前保證的部分 xAI 在[正式發表文](https://x.ai/news/grok-build-cli)中說明，early beta 開放給 SuperGrok 與 X Premium Plus 訂閱者。第一次啟動會透過瀏覽器登入；沒有瀏覽器的環境可以使用 `XAI_API_KEY`。 價格、額度和 beta 資格都可能調整，因此這篇不再維護固定月費表。決定前請直接查看帳號頁面的即時方案，並分開計算訂閱額度與 API key 用量。 ## 現階段我的結論 Grok Build 值得注意的不是「又多一個模型」，而是 xAI 選擇跟進一套已經被驗證的 coding-agent 工作流：project instructions、Plan Mode、Skills、MCP、hooks、subagents、worktrees，再用 ACP 和可切換模型增加整合彈性。 它仍是 early beta。官方發表文能證明功能存在，不能證明它在你的 repo 裡比 Claude Code、Codex 或 Copilot CLI 更可靠。真正有意義的比較，仍然要在同一個 repo、同一組需求、同一套測試下進行。 下一篇先把「為什麼工具都走向 agent」講清楚，第三篇再提供一套不靠固定模型和價格表的選擇方法。 _下一篇：[AI Coding 工具不是三代淘汰：從補全、IDE Agent 到 CLI 與 Cloud Agent](/blog/agentic-coding-cli-evolution-from-copilot-to-claude-code/)_AIGrokxAIClaude CodeAgentic CodingCLIhttps://bobochen.dev/blog/agentic-coding-cli-evolution-from-copilot-to-claude-code/https://bobochen.dev/blog/agentic-coding-cli-evolution-from-copilot-to-claude-code/AI Coding 從 inline completion 走向能讀檔、執行指令與驗證結果的 agent，但 IDE、CLI、Desktop 與 Cloud 並不是前後淘汰。這篇用執行迴圈重新理解工具演化。Sun, 17 May 2026 00:00:00 GMT我以前會把 AI Coding 工具分成三代：Copilot 補字、IDE Chat 給 diff、CLI agent 直接做完。這個分類很好懂，但到了 2026 年已經不夠準確。 GitHub Copilot 現在有完整 CLI 和 coding agent；Cursor 也能在 terminal 執行 agent；Claude Code 與 Codex 同時存在於 CLI、IDE、Desktop 和 Cloud。後來的介面沒有消滅前面的介面，而是把同一個 agent loop 放到不同執行環境。 真正的演化不是「大家最後都跑去 terminal」，而是 AI 從**產生文字**，走到能**取得 context、採取行動、驗證結果**。 > 這是系列第 2 篇。上一篇介紹 [Grok Build 的 Plan Mode、相容性與 early beta 邊界](/blog/grok-build-cli-intro/)。 ## 起點：inline completion 把等待變成預測 [GitHub Copilot 在 2021 年公開 technical preview](https://github.blog/news-insights/product-news/introducing-github-copilot-ai-pair-programmer/)時，最有代表性的體驗是 inline completion：你在 IDE 裡打字，它根據目前檔案和游標附近內容預測下一段程式。 這個模式的分工很清楚： - 人決定要編輯哪個檔案； - 人把問題拆成函式或片段； - AI 提供候選內容； - 人逐段接受或拒絕； - 人負責執行與驗證。 它很適合樣板、重複片段與熟悉 API 的補全。它沒有消失，因為「我知道要寫什麼，只想少打一些字」至今仍是高頻需求。 ## 下一步：Chat 與 IDE Agent 擴大 context 和 action 接著，Cursor、Continue、GitHub Copilot Chat 與其他 IDE 工具把自然語言對話放進編輯器。AI 不只看游標附近，也能讀多個檔案、理解錯誤訊息、產生跨檔 diff。 早期 IDE Chat 多半停在「建議—套用」；現在的 IDE Agent 已能呼叫 terminal、跑測試、搜尋整個 repo，甚至把任務交給 cloud agent。把它們一律描述成「只能給建議、不能做事」已經過時。 IDE 的持續優勢是視覺 context： - 目前選取範圍； - type error 和 diagnostics； - definition、reference 與 symbol； - inline diff； - breakpoint 和測試 UI。 當任務需要人持續看著程式、逐段調整，IDE 仍然比純 terminal 更自然。 ## Agentic 的關鍵：把執行迴圈交給工具 Claude Code 官方把 agentic loop 拆成三段：**gather context、take action、verify results**。這個模型比「第幾代工具」更有用。 以「修好登入測試」為例： 1. 找出測試與實作位置； 2. 執行測試取得真正錯誤； 3. 讀取相關程式和 repo instructions； 4. 提出或確認修改計畫； 5. 編輯程式； 6. 再跑測試； 7. 失敗就回到前面，成功才回報。 Autocomplete 只參與第 5 步。Agent 則被允許推動整個迴圈，但人仍要決定它能讀什麼、寫什麼、是否能連網，以及什麼才算完成。 「Agentic」不是 AI 變得不用管，而是 action 和 iteration 的責任重新分配。 ## 為什麼 terminal 仍然重要 CLI 沒有成為唯一答案，但它確實解決幾個 IDE 不容易單獨處理的問題。 ### 1. 它靠近真正的執行環境 Build、test、git、Docker、資料庫 migration 和雲端 CLI 原本就在 shell。Local coding agent 可以直接使用 repo 現有工具，不必為每一個動作設計新的 UI。 這同時也是風險：agent 看到的 credentials、Docker socket、SSH agent 和家目錄，可能比你以為的更多。Terminal-native 不等於安全；權限、沙箱和隔離環境反而更重要。 ### 2. 它容易被 script 化 幾個目前常見的非互動入口： ```bash claude -p "Review the current diff" codex exec "Review the current diff" grok -p "Review the current diff" ``` GitHub Copilot CLI 與 Cursor CLI 也提供 terminal agent 和 programmatic workflow。這表示「可組合」已從少數 CLI 的賣點，逐漸變成 coding agent 的基本能力。 自動化時不能只把 prompt 塞進 CI。還要固定工作目錄、輸出格式、timeout、權限、secrets 和失敗策略，否則只是把互動時的不確定性搬進 pipeline。 ### 3. 它適合遠端與沒有 GUI 的環境 SSH、dev container、CI runner 和臨時 VM 不一定有完整 IDE。CLI 可以在相同 shell 裡讀 log、跑指令和查看 diff，對基礎設施與後端除錯很方便。 但若任務需要長時間執行，cloud agent 往往比自己維護 tmux session 更穩定。介面選擇應從「程式在哪裡執行」開始，而不是從個人 CLI 偏好開始。 ## Cloud Agent 又改變了什麼 Local agent 使用你電腦的 repo、工具和 credentials；cloud agent 則在供應商管理的環境裡 checkout repo、執行任務，再交付 diff 或 PR。 Cloud 的優點： - 斷線後仍能繼續； - 容易同時跑多個任務； - 執行環境較容易重建； - 適合 issue 到 PR 的非同步工作。 代價則是環境重現：private dependency、內網服務、測試資料和 secrets 都要重新配置。Local 能跑，不代表 cloud 也能跑。 Claude Code、Codex、GitHub Copilot 等工具現在都跨越多個 surface。官方產品也不再把 CLI 當唯一終點，而是讓 session、project instructions 與任務能在 terminal、IDE、Desktop、Web 或 Cloud 之間移動。 ## 不要再用「三代」選工具，改看五個軸 | 問題 | 你真正要決定的事 | |------|------------------| | Context 從哪裡來？ | 游標、選取檔案、整個 repo、issue、PR、外部 MCP | | Action 在哪裡執行？ | 本機、container、cloud VM、CI runner | | 自主程度多高？ | 每步批准、先審 plan、允許工作區寫入、完全自動 | | 如何驗證？ | diagnostics、測試、build、review、人工驗收 | | 結果如何交付？ | inline completion、diff、commit、PR、結構化輸出 | 同一個人可能在一天內使用三種模式： - 寫熟悉的函式時用 inline completion； - debug 型別錯誤時用 IDE agent； - 執行跨檔 migration 時用 local CLI； - 把獨立 issue 交給 cloud agent； - 最後再用另一個 agent review diff。 這些不是互斥世代，而是不同粒度的控制面。 ## 從「寫 code」到「設計可驗證的任務」 工具越能自主執行，人越需要把需求寫得可驗證。好的任務至少包含： - **Goal**：要改變什麼行為； - **Context**：哪些檔案、錯誤、issue 或文件重要； - **Constraints**：不能改什麼、權限到哪裡； - **Done when**：哪些測試、輸出或人工驗收代表完成。 這四項也是 Codex 官方 best practices 建議的 prompt 結構。它們不只適用 Codex，放在任何 coding agent 上都能降低猜測。 AI Coding 的演化沒有把工程師變成只會按批准的人。它把工程師的重心往前移：先定義邊界與證據，再讓 agent 跑迴圈，最後根據 diff 和驗證結果做決定。 下一篇不再比固定模型名稱或月費，而是用這五個軸比較 Claude Code、Codex 與 Grok Build。 _上一篇：[Grok Build CLI 是什麼？](/blog/grok-build-cli-intro/) · 下一篇：[Claude Code、Codex、Grok Build 怎麼選？](/blog/claude-code-vs-codex-cli-vs-grok-build-2026-comparison/)_AIClaude CodeGitHub CopilotCursorAgentic CodingCLI工具演化https://bobochen.dev/blog/claude-code-vs-codex-cli-vs-grok-build-2026-comparison/https://bobochen.dev/blog/claude-code-vs-codex-cli-vs-grok-build-2026-comparison/比較三個 coding agent 時，固定模型、context window 和價格最容易過期。這篇改看執行環境、權限、專案規則、擴充方式、平行工作與驗證流程。Sun, 17 May 2026 00:00:00 GMT「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](/blog/agentic-coding-cli-evolution-from-copilot-to-claude-code/)。 ## 先看不容易過期的對照表 | 能力 | Claude Code | Codex | Grok Build | |------|-------------|-------|------------| | Local 互動入口 | `claude` | `codex` | `grok` | | 非互動入口 | `claude -p` | `codex exec` | `grok -p` | | 主要專案規則 | `CLAUDE.md`，可匯入 `AGENTS.md` | `AGENTS.md` | `AGENTS.md`，並提供 Claude 設定匯入 | | Plan workflow | permission mode `plan` | `/plan` 或 Shift+Tab | `/plan`、可檢視與修改 plan | | 權限控制 | permission modes、rules、sandbox | approval policy、sandbox mode、rules | `ask`／`always-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、worktrees | subagents、app／cloud worktrees | 平行 subagents、worktree integration | | 程式化整合 | `-p`、Agent SDK | `exec`、SDK、app server、MCP server | `-p`、ACP | | 專用 review 入口 | 可用 review Skills／GitHub integration | `/review`、`codex review` | Plan 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 overview](https://code.claude.com/docs/en/overview) 與 [permission modes](https://code.claude.com/docs/en/permission-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。 ```bash 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 commands](https://learn.chatgpt.com/docs/developer-commands?surface=cli) 與 [approvals and security](https://learn.chatgpt.com/docs/agent-approvals-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 overview](https://docs.x.ai/build/overview)、[Modes and Commands](https://docs.x.ai/build/modes-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 CI | headless、結構化輸出、exit code、timeout、secret isolation | | 需要逐行看 diff | IDE／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／MCP | discovery 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： ```text 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。 _上一篇：[AI Coding 工具不是三代淘汰](/blog/agentic-coding-cli-evolution-from-copilot-to-claude-code/)_AIClaude CodeCodex CLIGrok BuildAgentic CodingCLI工具評測