夜雨聆风当一个人同时在用三家公司的 AI 产品时，外人往往会问：你到底觉得哪个最好？
这个问题本身就问错了。
经过大半年高强度使用，我形成了一套明确的分层逻辑：不同认知难度的任务应该交给不同的 AI 系统，而决定分配的因素除了模型智力本身，还包括部署环境和协作成本。
我日常接触最多的编程智能体是 OpenAI 的 Codex 。这个工具的核心优势在于执行力。
我用它搭建了一个商业文案修改软件，从任务拆解到前后端开发，可以一气呵成。
类似的小型工程项目，Codex 几乎可以做到你描述需求后就直接交付成品。我每天都在用，产出稳定，速度快，很少需要人工返工。它更像一个靠谱的工程师，给他明确的指令就能把活干漂亮。
更普通一点的任务我会跑 Kimi K2.6 的智能体集群。
我选它的原因很现实。它能直接自动部署在人人都可以访问的环境的云端，生成的链接可以立刻转发给同事，手机上打开就能用（无需什么黑科技）。
在一个十几人的团队里协作，这种零门槛访问的便利，比模型本身聪明百分之几，更重要得多。省下来的沟通成本是实打实的。
最难的任务我留给 Claude Code 调用 Opus 4.7。所谓最难，指的是比如写复杂算法、设计系统架构这类需要高度创造力的工作。
在这个层面上，Opus 4.7 展现出的思维深度和灵活度确实超过其他模型。它更像一个能跟你对话的研究伙伴，能在你思路模糊时提出意想不到的方案。
当然，代价是它的工程执行力不如 Codex ，给 Claude Code 一个大项目让它从头到尾落地，中间容易出岔子（比如摸鱼甚至罢工）。
但在 Codex（调用 GPT 5.5 时）都不用开到最高推理档位 (Ex-High) 通常可以利索干完活。
所以结论很简单。2026 年 AI 工具的正确用法是组合拳。
把最需要智力的部分交给最聪明的模型，把最需要落地的部分交给执行力最强的系统，把最需要团队协作的部分交给部署最方便的平台。
这三个维度几乎不可能由同一家产品同时满足，承认这一点，才能真正把 AI 的生产力“榨干”。
对不起了 AI ！
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