夜雨聆风年初老板让我给团队选AI编程方案。我测了两周，交了4套的预算上去。
老板居然批了。
因为我算了笔账：如果非要只买一套，省下的钱，最后都会变成加班时间还回去。
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先说结论
我交了4套预算，但不是买了4个工具。是1个终端工具（Claude Code）加上3个模型的调用费用。
日常主力用 Claude Code，但里面不止一个模型。用 CC Switch 在 Claude Code 里切模型，不同的活，调用不同的底层模型。
不是我想搞复杂，是测完之后发现：一个模型确实干不了所有事。
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Claude Code（终端AI入口）
Anthropic官方出的终端工具，全程命令行交互，没有图形界面。
它本身不生成代码，生成代码的是底层调用的模型。它最厉害的是：能把你整个代码库都索引了，改一个函数，它能自动找到所有调用的地方。这是传统IDE插件做不到的。
而且我们装了 CC Switch 之后，可以在同一个终端里切换不同的底层模型。不用开多个窗口，不用复制粘贴，一个入口搞定所有事。
但它也有问题：毕竟是命令行工具，没有图形界面。我们组那个前端妹子用了10分钟就放弃了，她更习惯鼠标点点点。
另外底层调用 API 的时候，某些境外的模型国内网络访问不太稳定，响应速度取决于网络。有个同事测到一半掉线了，代码写到一半没了。
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重点：我们是怎么用 Claude Code 的
Claude Code 默认调的是 Claude 模型，但我们在里面装了个 CC Switch，可以随时切换底层模型。之所以装这个，是因为一个模型再强，也有它搞不定的事。
我们的做法是：Claude Code 始终开着，里面的模型按需切换。
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Claude 模型：负责想（架构设计）
做系统架构、模块划分的时候，切到 Claude 模型。它想问题想得比较透，能看到我看不到的角度，好几个我没想过的边界条件，它都提出来了。
但架构设计不是天天做，是项目开头或者大重构的时候才用。想清楚了大框架，再切别的模型去写代码。
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GLM-5.1：负责写（编码+文档）
日常编码和写文档，切到 GLM-5.1。对中文理解非常好，写代码注释、生成文档，比国外模型顺手得多。国内网络稳定，不用翻墙。
但复杂逻辑处理不够精准，大项目里上下文容易丢。测到第三天，有个同事反馈说”它好像忘了我在写什么项目”。但没关系，我们自研了一套实操方法论，后续有机会可以专门介绍。
所以复杂逻辑我切回 Claude 模型，日常编码和文档交给 GLM-5.1，各干各擅长的事。
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Codex：负责修（修复调试）
卡bug了、要调优了，切到 Codex。OpenAI官方的代码模型，代码生成质量确实高。但它最强的不是从零写代码，是修复、调试、调优。
同一个bug，Cursor可能给你重写一段，Codex往往能精准定位问题，用最小的改动就能解决。而且调优建议很到位，”这里可以用哈希表优化”“这个查询可以加索引”。
但国内网络不太稳定，企业用的话数据安全也要评估。所以我们只在特定场景调用它：卡住的bug、性能调优，把它当”救火队员”，平时不用一直开着。
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Cursor（全能但不够精）
本质是VSCode套了个AI壳，但套得非常好。代码补全最顺滑，交互体验最好，和VSCode一模一样，团队上手零成本。
缺点是企业版贵，当时单独报 Cursor 预算的时候，老板脸都是绿的。而且它是个”全能选手”，什么都行，但单项不如我们后来选的几个精。所以我们测完没选它做主力，不是不好，是不如 Claude Code + 多模型切换打得准。
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GitHub Copilot（补全太积极）
最老牌的，装在你现有的IDE里，写两行它就猜你要写什么。集成度最高，和GitHub生态无缝衔接。
但有个很烦的问题：补全太积极了。你打两个字它就把整行补完了，有时候我根本没想写那个，它硬给我补上了，打断思路。而且复杂逻辑它就有点懵，生成的代码看着对，一跑就报错。我们测完也没选，不是不好用，是和我们团队的用法不太匹配。
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通义灵码（省心但不够强）
阿里出的IDE插件，国内网络最稳定，不用翻墙。但代码生成质量弱一些，同一个权限模块，它生成的代码能跑，但写法比较啰嗦，需要人工再精简。国内团队用起来省心，但我们已经有GLM-5.1了，功能重叠，就没选。
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为什么非要4套不可
本来我以为，选一两个最好的就行了。测完才发现，有些活儿，一个模型的思路根本不够用，得换不同的脑子来想。
架构设计要大局观，日常编码要中文表达好，修bug要精准定位。一个模型再强，也不可能样样精通。
我们试过 Cursor，它是一个模型打天下，什么都能干，但什么都不够精。我们也试过同时开四五个工具，桌面乱得像菜市场，效率反而更低。
最后 Claude Code + CC Switch 的方案，解决了这个问题：一个终端入口，按需切换模型，桌面干净，活儿一样没落下。
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这个组合的实际效果
说实话，一开始我也觉得切来切去太麻烦了，团队能接受吗？
实际用了两个月，比我想象中顺手。因为切换成本很低，CC Switch 一键切模型，不需要重启工具，不需要复制粘贴。
流程是这样的：
技术方案 - 切 Claude 模型
写新功能 - 切 GLM-5.1
出bug了 - 切 Codex
要重构 - 切 Claude 模型
流程很清晰，反而比”一个工具搞定所有”效率更高。
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选型时容易忽略的点：开放性比模型更重要
最后说一个很多人忽略的点：选AI工具，不是选一个最强的，是选一套最顺的。
Claude Code 的好处，不是它本身多强，是它够开放，能接不同的模型。这给了我们灵活性：哪个模型进步了，就切过去用，不用换工具。比被绑定在一个模型上，自由多了。
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你们团队用的哪种AI编程方案？是一个工具打天下，还是多模型配合？评论区聊聊。
