AI 寫程式工具怎麼選？非工程師 3 個月實際分工
文 / Coolkid發布：2026-07-12 · 最後更新：2026-08-16閱讀約 9 分鐘
短答給趕時間的人：不用先找最強的 AI。先問這件事要不要碰你電腦裡的檔案。只要討論、找方向、寫初稿，用 ChatGPT 或網頁版 Claude 就好；要讀專案、改檔案、跑指令，再選 Claude Code、Codex 或 Cursor 這類會動手的 AI 工具。三個都能動手，差別已經不是「誰會不會改程式碼」，而是你想從終端機、桌面版，還是編輯器開始。我不會寫程式，這 3 個月的實際分工是 Claude Code 負責網站長期施工，Codex 負責第二輪審查與局部任務，聊天工具負責先把問題想清楚。Cursor 我沒有實際使用，所以只列官方能力，不把資料整理冒充實測。
這不是一篇工具跑分榜。
我是完全不會寫程式的非工程師。這 3 個月，我用 Claude Code 維護這個網站和自動化工具，後來也開始把局部改稿、檢查與不同做法交給 Codex。
真正讓我卡住的，不是哪一個模型分數最高，而是同一件事到底該丟進聊天視窗、Claude Code，還是 Codex。
用過的部分，我寫自己的工作分配；沒用過的 Cursor，我只照官方功能說明，不假裝有使用心得。
下面先用 3 個問題把選項縮小，再看我目前怎麼分工。
30 秒選擇法：先回答 3 個問題
- 問題 1：這件事要不要碰你電腦裡的檔案？只需要討論、查資料、寫初稿，ChatGPT 或網頁版 Claude 就夠。需要讀專案、改檔案、跑測試或執行指令，才需要 Claude Code、Codex、Cursor 這類會動手的 AI 工具。
- 問題 2：你要一次做完，還是長期維護？只做一個小工具，可以先用聊天工具的畫布或 Artifacts 試做。網站、自動化、固定產出這類會一直改的東西，要把規則、檔案和驗證留在同一個專案裡，AI 工具才不會每次從零開始。
- 問題 3：你想從哪個工作入口開始？已經習慣程式編輯器，可以看 Cursor；偏好在專案資料夾裡直接交辦，可以看 Claude Code 或 Codex。現在三者都能讀檔、改檔和跑指令，選擇重點是工作入口、既有訂閱，以及你願不願意把專案規則整理好。
先看工作要不要碰檔案，再看你想從哪個入口交辦。工具名稱放到最後，選擇會簡單很多。
三題走完，通常只剩一兩個合理選項，不必先把每一套功能研究完。
我以前會卡住，是因為直接比較工具，卻沒有先說清楚這件工作最後要交出什麼。
我現在怎麼分工？先看工作，不看跑分
| 面向 | ChatGPT／網頁版 Claude | Claude Code | Codex | Cursor |
|---|---|---|---|---|
| 類型 | 對話 AI | 會動手的 AI | 會動手的 AI | 編輯器型 AI |
| 能碰本機專案嗎 | ✗ 這裡只當顧問用 | ✓ 讀寫檔案／執行指令 | ✓ 讀寫檔案／執行指令 | ✓ 讀寫檔案／執行指令 |
| 主要入口 | 網頁／桌面版 | 終端機／編輯器／桌面版 | 終端機／編輯器／桌面版 | 編輯器／終端機／雲端 |
| 我會拿來做什麼 | 拆問題／初稿／查資料 | 網站長期施工 | 第二輪審查／局部任務 | 沒有實際使用 |
| 選擇前先看 | 是否真的需要碰檔案 | 既有 CLAUDE.md 與專案脈絡 | 既有 AGENTS.md 與工作階段 | 是否想留在編輯器裡 |
| 這欄的證據 | 我的實際使用 | 我的實際使用 | 我的實際使用 | 官方功能資料 |
表裡的「我的用法」是我的工作現況，不是全工具的客觀排名。
Claude Code 目前仍是主力。不是因為 Claude Code 永遠最強，而是我的網站規則、檔案結構和長期設定已經放進同一個專案，交辦時不用每次重新解釋。Claude Code 現在可從終端機、編輯器、桌面版與網頁使用，這裡寫的是我的入口，不是完整介面清單。
這個網站（131 篇文章）和 12 個自動化工具，是我用會動手的 AI 工具一段一段做出來的。
Codex 現在是第二條路。我會把局部改稿、程式檢查或同一需求的另一種做法交給 Codex，再回頭比對兩邊結果。第二套工具對我最有價值的地方，不是多一個聊天視窗，而是多一雙會讀檔、會驗證的眼睛。
ChatGPT 和網頁版 Claude 我仍當顧問用。事情還沒想清楚時先在聊天視窗拆問題；要真的改網站，再把定案交給會動手的 AI 工具。
Cursor 我沒有實際使用。官方文件顯示 Agent 模式（自動執行模式）也能探索專案、修改多個檔案和執行指令，所以不能再簡化成「Cursor 只適合補程式碼」。這一欄只能當入口差異，不是我的實測結論。
OpenAI 的 Codex 實測對照已經另外整理。現在我會同時用 Claude Code 和 Codex，選擇不只看訂閱哪一家，也看這次需要延續既有專案脈絡，還是想換一套工具重新檢查。
Claude Code 和 Codex 都能讀取、修改並執行本機專案，但操作介面、規則檔與工作延續方式不同。對我來說，兩套工具比較像兩條施工路線，不是完全相同的替代品。
Google 的 Gemini CLI（終端機 AI 工具）也仍在維護，官方專案提供檔案操作、終端機指令與 MCP。
我目前沒有 Gemini CLI 的實際使用經驗，所以不把 Gemini CLI 塞進推薦排名。
這篇要回答的是我怎麼選，不是把每個有名字的工具都湊進表格。
四篇延伸對照，你現在該看哪一篇？
- Claude 跟 Claude Code 差別：最多人混淆的一組，同一家公司，名字只差一個字。搞不清楚「我訂的 Pro 到底涵蓋哪個」就看這篇，3 分鐘解惑。
- Claude Code vs ChatGPT：已經會用 ChatGPT 的人看這篇，講的是為什麼還要多學一個，還有兩個怎麼分工。我 80% 的時間是先用 ChatGPT 想策略，再交給 Claude Code 實作。
- Claude Code vs Cursor：兩個都能動手改專案，但工作入口不同。那篇保留我當時從非工程師角度整理的差異；Cursor 的現行能力仍要以官方文件為準。
如果你已經在 Claude Code 和 Codex 之間猶豫，直接看 Claude Code vs Codex 實測。那篇談的是我兩邊都用過後，實際怎麼分配工作。
這四篇不用全部看完。
挑你現在最混亂的那一組就好。看完回到這頁，再決定下一件工作從哪個入口開始。
選工具最常犯的 3 個錯誤
- 一直問哪個 AI 最強：「最強」沒有固定答案。換成「我要讓 AI 讀這個網站專案、改完後自己跑檢查」，需要的能力和入口才會浮出來。
- 只看功能表，不看自己的工作方式：同樣能改檔案，有人想留在編輯器，有人想直接對資料夾交辦。入口不順，再多功能也只會放著。
- 把資料整理寫成實測：我沒有用過 Cursor 和 Gemini CLI，就不替這兩套工具下好不好用的結論。官方能力可以查，使用感受不能靠想像補完。
前兩個錯誤我都犯過。
最浪費時間的不是選錯一次，而是每看到一個新工具就重做整套工作方式。
先拿下一件真實工作試一套：能交付、能驗證、下次接得回來，再決定要不要長期用。
AI 寫程式工具不用先比誰最強。第一步先看工作要不要碰本機檔案：討論、找方向、寫初稿，用 ChatGPT 或網頁版 Claude；要讀專案、改檔案、跑測試與指令，再看 Claude Code、Codex、Cursor 這類會動手的 AI 工具。現在三者都能動手，差別主要在工作入口、既有訂閱與專案規則。我的實際分工是 Claude Code 負責網站長期施工，Codex 負責第二輪審查與局部任務，聊天工具負責先把問題想清楚。Cursor 與 Gemini CLI 沒有實際使用，所以只列官方能力，不下使用結論。
名詞解釋
- AI 代理（AI agent）
- 會「動手做事」的 AI：自己讀檔案、寫程式、跑指令、修錯誤，你只負責描述需求跟監督方向。跟只會「回答問題」的聊天機器人是兩種東西。
- Claude Code
- Anthropic 推出的 AI 寫程式工具，裝在自己電腦的終端機裡，能直接讀寫你的檔案、跑指令，把你用中文描述的需求做成真的網站或工具。
- ChatGPT
- OpenAI 的對話式 AI。本站常拿它跟 AI 代理對比：ChatGPT 給你答案、你自己動手；AI 代理直接幫你把事做完。
- Cursor
- 內建 AI 的程式編輯器，跟 Claude Code 同類，但走「圖形介面編輯器」路線而非終端機路線。
- Codex
- OpenAI 的程式型 AI 代理，跟 Claude Code 同類：能讀寫你的檔案、跑指令、動手把功能做出來。
- 命令列（CLI, Command Line Interface）
- 用打字指令操作電腦的方式，沒有按鈕跟視窗。Claude Code 就是命令列工具。
- 終端機（terminal）
- 「用文字指令操作電腦的視窗」的統稱。Mac 叫 Terminal，Windows 上就是 PowerShell，兩者角色相同。
- MCP（Model Context Protocol）
- 讓 AI 工具安全連接外部服務（瀏覽器、行事曆、資料庫）的通用接口標準，由 Anthropic 推出。
- hook（掛鉤）
- 在工具的固定時機（開始對話、寫完檔案、結束回合）自動執行你指定動作的機制。像是幫 AI 設「進門要換鞋」的家規，設一次每次都自動生效。
如果內容對你有用就太好了
隨喜斗內
▸ 常見問題
AI 寫程式工具這麼多，非工程師該怎麼選？
先問工作要不要碰你電腦裡的檔案。只要討論、查資料或寫初稿，用 ChatGPT、網頁版 Claude 這類聊天工具；需要讀專案、改檔案、跑測試或執行指令，再選 Claude Code、Codex、Cursor 這類會動手的 AI 工具。三者現在都能動手，差別主要是終端機、桌面版或編輯器等工作入口，以及你的既有訂閱和專案規則。
Claude Code、Cursor、ChatGPT 可以只用一個嗎？
可以，但先分清楚你選的是聊天工具，還是會動手的 AI 工具。我的配置不是平均使用每一套：Claude Code 負責網站長期施工，Codex 負責第二輪審查與局部任務，ChatGPT 和網頁版 Claude 負責把問題想清楚。Cursor 我沒有實際使用，所以不把官方功能整理寫成心得。
免費能用到什麼程度？什麼時候該付費？
先用聊天工具的免費方案練習把需求說清楚，也可以用官方提供的免費或試用額度測一個小任務。當你需要 AI 長期讀取同一個專案、修改多個檔案、執行測試或自動化流程，再評估付費的 AI 執行工具。不要只看月費，還要看用量限制、模型成本與你是否真的會把這套工具接進工作。
為什麼工程師都推 Cursor，這裡卻推 Claude Code？
因為每個人的工作入口不同。我不會寫程式，Claude Code 又已經累積這個網站的規則與專案脈絡，所以 Claude Code 目前是我的主力；這不等於 Cursor 只能給工程師。Cursor 官方的 Agent 模式（自動執行模式）也能探索專案、修改多個檔案和執行指令。我沒有實際使用 Cursor，因此只說入口差異，不替 Cursor 下使用結論。
看完這篇之前先確認:
- 工具名字聽了一堆(Claude Code/Cursor/ChatGPT)不知道從哪個下手
- 想要一張表看完所有選項再決定
- 已看過單篇對照 想要一個總覽入口
- 已經選定工具在用 (直接看該工具的教學)
- 想看跑分 benchmark (這是非工程師的選擇視角)
- 在找免費仔套利組合 (這裡講的是正常訂閱使用)