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AI 程式開發工具比較 2026：Codex、Claude Code、Antigravity、Copilot 怎麼選

2026-09-18 · AI 工具

現在的 AI 程式工具不只補一行程式碼。它們會讀整個專案、修改多個檔案、跑測試、開 pull request，甚至把工作拆給多個 agent 同時處理。功能看起來很接近，但實際差異不在聊天回答，而在「工作在哪裡執行、怎麼控管權限，以及你原本把專案放在哪個生態系」。


這篇比較的是四個目前仍在快速更新的產品：OpenAI Codex、Anthropic Claude Code、Google Antigravity，以及 GitHub Copilot CLI。它不是模型排行榜；官方各自公布的 benchmark 使用不同模型、設定與測試環境，不能直接拼成一張公平的名次表。


四個工具先看這張表


工具主要操作介面比較突出的工作方式選它的主要理由
Codex桌面 App、CLI、IDE、雲端多 agent 平行執行、worktree、Skills、雲端任務已用 ChatGPT，想在本機與雲端之間接續工作
Claude CodeTerminal、IDE、Web／Desktop 雲端工作長時間任務、subagents、hooks、Artifacts、新版 Projects重視大型專案拆工、過程可視化與團隊協作
AntigravityCLI、桌面 IDE、編輯器外掛與 Antigravity 2.0 共用 agent harness、背景工作原本使用 Gemini CLI，或工作環境以 Google 為主
GitHub Copilot CLITerminal、GitHub、IDEPlan、Autopilot、GitHub 操作、local／cloud sandbox程式碼與審查流程高度集中在 GitHub

上表是產品定位，不是能力保證。同一個工具換模型、權限、指令和專案環境，結果可能差很多。

Codex：本機、桌面與雲端接得最完整


Codex 的優勢是入口多。官方文件目前列出桌面 App、CLI、IDE extension 與 Codex cloud；雲端任務可以在隔離環境中背景執行，完成後再檢查摘要和 diff。桌面 App 支援多個 agent 平行工作，也用 Git worktree 隔離同一個 repository 裡的不同任務。


2026 年新增的 Skills、Plugins、Sites 與 annotations，又把用途往資料分析、研究、簡報和內部工具延伸。若你已經訂閱支援 Codex 的 ChatGPT 方案，而且常在 Windows、Mac、終端機與 GitHub 之間切換，Codex 通常是最省轉換成本的起點。


要注意的是，Codex 功能散布在不同介面，部分企業功能或預覽功能不一定出現在個人帳號。Agents API 也是給開發者建置自有 agent 的 API，不等於每位 Codex 使用者都需要串接。


延伸閱讀：Codex 2026 新功能整理


Claude Code：適合把大工作拆成多條執行緒


Claude Code 一開始以 terminal 為主，現在已經延伸到 IDE、Web、Desktop 和雲端 session。它有 subagents、hooks、background tasks 與 checkpoint 等機制，也可以把進行中的工作做成只限組織成員觀看的 Artifact。


Anthropic 在 2026 年 9 月 17 日公布新版 Projects beta。使用者設定目標與 repository 後，coordinator 會拆出多個 threads、分派任務、檢查結果並整理回來。這比「同時開幾個聊天視窗」更接近有上下游關係的專案協作。


不過新版 Projects 首波只分批提供給符合條件的 Pro、Max 使用者，Team 與 Enterprise 的時程較後面。看到官方展示，不代表你的帳號當下已經能使用。


延伸閱讀：Claude Code Projects 新版重點


Antigravity：Gemini CLI 個人用戶的新路線


Google 已把個人使用者的 terminal 體驗由 Gemini CLI 轉向 Antigravity CLI。官方公告指出，Google AI Pro、Ultra 與免費個人帳號自 2026 年 6 月 18 日起不再透過 Gemini CLI 提供請求服務，改由 Antigravity CLI 承接；企業授權與特定 API key 使用方式則繼續保留 Gemini CLI。


Antigravity CLI 與 Antigravity 2.0 使用同一套 agent harness 和設定，主打較輕量的 terminal 操作、非同步背景工作，以及 Skills、Hooks、Subagents、Plugins。它不是單純把 Gemini CLI 改名，帳號資格與安裝方式也有變動。


延伸閱讀：Gemini CLI 轉 Antigravity CLI 說明


GitHub Copilot CLI：GitHub 工作流最直接


GitHub Copilot CLI 能在 terminal 裡讀寫專案、執行命令、操作 GitHub，並提供 plan mode 與 autopilot mode。官方也提供 local sandbox 和 cloud sandbox，讓 agent 的檔案、網路與系統權限有較明確的邊界。


如果團隊的 issue、pull request、code review 和權限管理都在 GitHub，Copilot 的優勢是少接一層工具。反過來說，如果工作不以 GitHub 為中心，這個整合優勢就沒有那麼大。


Autopilot 不是「放心全開」。GitHub 文件明確提醒，允許全部工具後，agent 可以執行目前使用者能執行的命令。先用 plan、限制路徑、開 sandbox，再逐步增加權限，比直接使用全自動模式穩妥。


實際怎麼選


你已經付 ChatGPT，想同時做程式與一般工作


先試 Codex。它的本機、雲端和非程式工作功能連得較完整，不需要為了第一個 coding agent 再開一套帳號。


你要處理大型 repository 或跨 repository 改版


Claude Code 和 Codex 都值得實測。新版 Claude Projects 偏向 coordinator 自動拆工；Codex App 則適合同時監督多個隔離 worktree。拿同一個真實 issue 測試，檢查修改正確率、測試結果和人工收尾時間，會比看榜單有用。


你原本依賴 Gemini CLI


個人帳號直接評估 Antigravity CLI，不要再照舊教學反覆嘗試 Gemini CLI 的 OAuth 登入。企業帳號或 API key 使用者，先確認組織授權再決定是否遷移。


團隊所有流程都在 GitHub


Copilot CLI 的整合成本最低。尤其是 issue、PR、review 與 sandbox 都想留在 GitHub 管理時，不一定需要另外導入一套平台。


用同一個任務測，才知道哪個適合你


免費試用或訂一個月時，不要只問它「解釋這個專案」。準備一個大小適中的真實任務，例如修一個可重現的 bug、補測試、更新一個過時套件，再記錄：


  1. 第一次修改是否通過測試。
  2. agent 改了多少不相關檔案。
  3. 權限提示是否看得懂。
  4. 中斷後能不能順利接續。
  5. 人工 review 和修正花了多久。
  6. 同樣任務實際消耗多少方案額度或 API 費用。

最好的工具不是 demo 最華麗的那一個，而是能在你的 repository 裡穩定完成任務，又不把 review 成本轉嫁給你的那一個。


權限設定比模型排名重要


任何能執行 shell、讀取環境變數、連外或建立 PR 的 agent，都比一般聊天機器人有更大的影響範圍。不要把 production 金鑰放進測試環境，也不要在不了解指令時長期開啟全自動核准。使用獨立分支或 worktree、最小權限、sandbox 和可回復的版本控制，是四個工具都適用的基本線。


官方資料




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