Сводка личных впечатлений: использование Codex и Open Code в личных проектах и Claude Code в работе
Привет, на связи Munou.
Мне кажется, что комплексных обзоров не так много, поэтому я решил написать (насколько это возможно беспристрастно) о своих мыслях после использования разных инструментов. Будет много субъективного мнения.
Вопрос в том, можно ли вообще давать справедливую оценку, когда способы использования каждого инструмента различаются?
Впечатления о каждой модели
Codex
В основном я использую Codex.
Интеллект в предложении исправлений багов и их реализации — это заслуга LLM-моделей OpenAI, а благодаря мощной инфраструктуре скорость отклика высокая, что не вызывает раздражения. Он делает минимальные правки, поэтому git diff выглядит аккуратно, хотя сейчас и другие модели стали умнее, так что это преимущество уже не так очевидно.
Обычно, если передать лог отладки с проблемой, он почти всё решает, и затыков практически не бывает.
Лично мне кажется, что возможности ревью у веб-версии ChatGPT очень сильные, поэтому в моей личной среде я часто переключаюсь между ревью в ChatGPT и работой в Codex. Результаты обсуждения можно сразу перенести в код, что в итоге уменьшает количество лишних коммитов.
К тому же, это не расходует лимиты Codex, так что рекомендую использовать их вместе с веб-версией ChatGPT.
Мое личное предположение: возможно, они увеличат количество шансов на сброс лимитов для поднятия оценки перед IPO, но на данный момент потребление токенов при переключении с веб-версией меня совершенно не беспокоит.
Я считаю, что нативное использование в мультиагентном режиме практически невозможно, поэтому в таких случаях лучше использовать другие кодинг-агенты.
Open Code
Я использую его для простых задач или исследований: например, создать одноразовый bash-скрипт, проанализировать сырые логи или применить простые Github Actions к нескольким репозиториям. В качестве основной модели я использую Mimo V2.5 от Xiaomi (которая до сих пор бесплатна), и она особенно эффективна при выполнении исследовательских задач в мультиагентном режиме.
Я прошу его собрать данные о реальных ответах API-эндпоинтов, а затем реализую это в Codex. Поскольку модель обучается на данных, я сразу отзываю (revoke) API-ключи в таких случаях.
С точки зрения безопасности это выглядит беспечно, но это проще всего и лучше, чем придумывать сложные обходные пути для защиты ключей.
В основном для написания кода я его почти не использую.
Что касается лимитов, кажется, там есть 9-часовое окно, но пока я достигал лимита всего один раз, так что для бесплатного уровня ресурсов вполне достаточно.
Однако, если говорить о кодинге, сейчас я использую GLM-5.2 через Neuralwatt. Благодаря огромному контекстному окну она находит проблемы безопасности, которые не видит даже Codex, что очень выручает. Помимо безопасности, GLM-5.2 кажется мне весьма практичной и для написания кода. Про Kimi ничего не знаю, не пробовал.
Из минусов: если часто открывать и закрывать приложение, оно забивает /tmp/ временными файлами, и в какой-то момент оно перестает запускаться.
Claude Code
В целом, выдает слишком много текста, буквально заваливает (flood). Это может быть полезно при создании приложения с нуля, но я не уверен, что хочу использовать это для личной разработки. Иногда он пишет лишний код, что доставляет неудобства.
Задачи по исследованию безопасности сейчас невыполнимы из-за слишком жесткой цензуры Fable.
И еще, кажется, в персональном плане лимиты общие с веб-чатом, так что если они закончатся, работа встанет. Впрочем, в бизнес-планах ChatGPT/Codex лимиты тоже могут считаться отдельно, так что, возможно, разницы нет.
Однако, мой любимый разработчик xroche возобновил поддержку HTTrack (который долго не обновлялся), используя Claude. Так что, возможно, мой негатив вызван просто привычкой к Codex.
Еще один негативный момент: Anthropic очень хороши в маркетинге, но иногда кажется, что реальность расходится с их заявлениями. Возможно, это делается для раздувания оценки перед IPO, но их деятельность вызывает вопросы:
Деятельность по поддержке политики сдерживания темпов разработки ИИ в Китае
Деятельность по предотвращению несанкционированного использования вычислительных ресурсов китайскими компаниями
Возможно, это работает как роль представителя по защите американской промышленности, но ограничения в отношении китайских полупроводников вызывают у меня сочувствие. Это кажется политически неуклюжим, и я сомневаюсь в устойчивости такого подхода.
Также немного настораживает тот факт, что в прошлом FTX / Alameda владели их акциями. Хотя это уже урегулировано в рамках банкротства и они были просто одними из инвесторов, осадочек остается.
Заключение
Честно говоря, сейчас большинство моделей отличные, и при правильном использовании разница в реализации не так велика. Но тем, кто держится только на Open Code, я бы очень советовал хотя бы раз попробовать Codex.
Конец.