不是统计，而是工作里程

最近打开 Codex 个人资料，愣了一下：累计29亿 token, 峰值日1.175亿 token, 417个任务对话，使用306项 skills, 探索49项 skills，最长任务为 4小时11分钟。

乍看只是界面里的数字。对我更像工作里程：不是“玩玩神经网络”或“随便生成个落地页”，而是真正在 AI 开发里生活了几个月：网站、应用、原型、Swift 项目、MVP、内部工具、架构、重构、部署、错误、修复，再到错误。

以前设计师有 Figma、浏览器和笔记。现在工具箱变了：306项 skills、项目关系图、浏览器、部署、重构，以及不仅帮思考、更帮搭建的 AI

算多还是少

普通 ChatGPT 用户看起来可能觉得多得疯狂；对几乎每天用 AI 编程工具做东西的人，已像正常工作记录。

这种模式下，token 不再只是“消耗”，而是思考的痕迹，记录多少次你没有停在“点子不错以后再做”，而是真正开始搭建。

测试了什么

这段时间深入使用了 Codex, Claude Code, 搭配 Composer 2.5 的 Cursor IDE 以及新的 Antigravity.

我没有把工具当信仰，不关心哪个标志更好、哪家模型在 X 上更热。关心的是项目前进：代码能构建、架构不散、应用能启动，早上提出任务，几小时后拿到的是运行结果，而不是一段讨论。

为什么主力变成 Codex

最终主力组合是 Codex + GPT-5.5，High Effort。需要先充分考虑架构再写代码时，就进入 Plan Mode，Extra High.

Codex 在这里最实用。不总是最神奇，也不总是第一答最好看，却最适合真实工作：能维持长流程、迭代推进，不会总让人觉得快没氧气。

Skills、插件与项目的新操作系统

最有意思的不只是 token，还有这些 306项已使用 skills 和 探索49项 skills。某个时刻，AI 从提示词窗口变成工作系统：skills、插件、项目记忆、规划、代码、浏览器、部署、项目图与重构。

以前设计师有 Figma、浏览器和笔记。现在 AI 能读项目、画关系图、在浏览器检查结果、协助部署、整理架构。不再只是聊天，几乎是搭建想法的操作系统。

Claude Code：强架构师，但很耗 token

Claude Code 我也很尊重它，尤其搭配 Opus 4.8，适合做第一轮架构审视，从上方看项目、找弱点、划分合理模块。

但 Claude Code 消耗 token 太快，即使有项目记忆、最谨慎模式，甚至使用 graphify skill，建立项目图后，本该更可控。

所以现在对我来说，Claude Code 不是主力建造者，而更像昂贵的架构顾问：请来，获得有力的初步判断，拿走计划，再到别处继续构建。

Cursor + Composer 2.5：完善产品的工坊

Cursor + Composer 2.5 是很好的工作坊，没有烦人的五小时窗口，token 消耗慢，完善和重构质量很强。

能很好地接手 Claude Code 或 Codex 项目：收尾、整理代码、谨慎重构，在只需打扫时不闹革命。

这种模式很重要，因为现在几乎任何 AI 都能生成 MVP，但完善到能放心打开、展示、继续发展，是另一项任务。

Antigravity 与 Swift 项目

另外让我惊喜的是 Antigravity。还没准备下最终结论，但在个人应用的 Swift 项目中， Nevsky OS 表现很好。

尤其在完善实时转写英语和提供脚本提示的桌面应用时，Antigravity 不只是写了段代码，而是真正推动应用。因此值得单独花时间认真测试，特别是 Swift、macOS 和 iOS。

这对我改变了什么

做产品设计多年，习惯以界面、场景、逻辑和系统行为思考。但设计与真实产品之间一直有堵墙：工期、开发者、预算、待办，以及别人的速度。

现在墙低多了。我能自己做落地页、MVP、内部工具、Swift 应用、可用原型。思维从“以后某天做”，变成“今晚做出来怎么样？”

AI 开发最有意思的，不是写代码瞬间，而是开始把整个项目作为系统来把握：上下文、架构、错误、UI、API 和下一步

我的结论

目前的工具组合：

  • Codex + GPT-5.5 High Effort ——主力工作和项目发展。
  • Codex Plan Mode / Extra High Effort ——在计划模式中处理架构和复杂决策。
  • Claude Code + Opus 4.8 ——针对性的首轮架构审视，特别是带管理后台和用户账户的响应式交互网站。
  • Cursor + Composer 2.5 ——接手 Claude Code 或 Codex 后的完善、重构与清理。
  • Antigravity ——有潜力的工具，特别适合 Swift/macOS/iOS，还想继续充分测试；它给出不错结果，项目能在 Xcode 顺利构建，并在真实设备上测试。

去掉名字，结论很简单：赢的不是找到“最聪明工具”的人，而是能快速思考、搭建、验证，不困在永无止境选择里的人。目前对我的头脑和节奏，最实用的是 Codex. 🚀