拒绝单一模型依赖：开发者实测Claude与Codex互补工作流

本文探讨了在AI辅助编程中“兼听则明”的重要性，分享了开发者实战中的多模型协作工作流。作者指出，单一模型存在局限性，因此采用了“Codex负责规划与调试、Claude负责挑刺与执行”的互补策略，有效解决了模型“不喜自审”的问题。此外，文章还引发了关于AI模型是否存在“发布后降智”现象的讨论，质疑厂商是否为了制造新模型的性能提升数据而人为限制旧模型能力。这为过度依赖单一厂商的开发者提供了宝贵的避坑指南。