AI编程别只用一个工具

最近把自己的 AI 编程方案基本稳定下来了，简单记录下现在的主力组合。

日常开发我还是用 Codex 为主。
写核心业务、复杂逻辑这块，它的稳定性和代码质量还是更放心一点，中等难度的任务基本都能顺利完成。

但最近我把一部分任务“拆”出来了，交给另一套方案去跑：
OpenClaw + DeepSeek V4 Pro（部署在阿里云99一年服务器上）
这套不是用来替代 Codex，而是专门用来“干活”的。

我现在主要用 OpenClaw 做这些事情：
打通飞书，拉任务和会议数据
拉 Git 提交记录，做研发数据统计
自动生成团队月度总结
一些 CRUD 数据整理、批处理
这类任务有个特点：流程长、步骤多，但逻辑相对固定。
用人手做很烦，但特别适合丢给 Agent。

我的实际用法很简单：
先用 Codex 把方案设计清楚（数据结构 + 流程）
再整体丢给 OpenClaw + DeepSeek 去执行

目前跑下来一个很直观的感受是：
大部分任务基本都能一遍过
尤其是数据整理、报表生成这种场景，稳定性比预期好很多。

再加上最近 DeepSeek 在打折，这套方案的性价比也变得很高。

现在我的组合基本是：
Codex：负责核心开发
OpenClaw：负责并行执行任务