用 Claude / Codex，把「写代码」这件事真正变简单
不是所有人都会写代码，
但越来越多的人，开始需要“属于自己的工具”。
这两年 AI 写代码的讨论很多，但真正落到实践里，很多人会发现一个问题：
AI 好像很强，但用起来并不轻松。
- 新手不知道怎么问
- 老手觉得生成的代码“不对味”
- 真正复杂一点的业务逻辑，AI 经常答得很表面
这篇文章想聊的不是“AI 能不能写代码”，
而是：如何用 Claude / Codex，把学习和开发的门槛真正降下来。
一、真正花时间的，从来不是写代码
先放一段真实项目里的代码场景。
这是一个内容管理 + 审核系统的一部分，
使用的是 NestJS + TypeORM，
涉及到的不是简单 CRUD，而是：
- 多条件 QueryBuilder
- 状态流转（审核 / 驳回 / 发布）
- 审核日志记录
- 可维护的 Service 结构
做过后端的都懂：
最难的不是把代码写出来，而是想清楚。
- 逻辑怎么拆？
- 这个判断放在 Service 还是 Repository？
- 将来需求变了好不好改？
二、Claude 和 Codex，各自擅长什么？
很多人会把所有 AI 都当成“写代码的工具”，
但在实际使用中，不同模型的侧重点非常明显。
Claude：更像一个“会讲清楚的合作者”
Claude 在复杂逻辑场景下的优势非常明显：
- 能把一大段业务逻辑拆开解释
- 会指出潜在的逻辑问题或设计隐患
- 对 Service 层、状态机、流程设计非常友好
特别适合用来做：
- 代码讲解
- 逻辑推演
- 设计讨论
Codex：更偏执行和落地
Codex 更擅长的是：
- 把想法快速变成代码
- 生成结构清晰的函数或模块
- 对已有代码进行重构、补全
一个偏“讲清楚为什么”，
一个偏“直接帮你把事情做完”。
三、对新手来说，AI 是一位“不会嫌你烦的老师”
很多人觉得“我不懂代码，用这些有什么意义？”
但真实体验恰恰相反。
你可以这样用 AI：
- 先描述你想做的事情（哪怕很模糊）
- 让 AI 给你一个最简单的实现
- 逐行问它：这段代码是干嘛的？
- 再慢慢加需求、改逻辑
这个过程里，
你不是在“照抄代码”，
而是在一边用，一边学，一边改。
学习成本被明显拉低了。
哪怕你不是专业程序员，
也能慢慢写出一个真正属于自己的小工具。
四、为什么很多人用 AI 用得很痛苦？
一个很现实的问题是：
模型本身很强，但使用方式很碎。
- 平台来回切
- API 配置复杂
- 不同模型调用方式不一致
- 学习成本被“工具本身”吃掉了
这也是为什么现在越来越多人选择统一接入的方式。
五、更省心的使用方式
现在可以通过统一入口，
接入 Claude / Codex 等多个模型，
不用反复切换平台，
把注意力放在真正重要的事情上：
你想做什么，而不是怎么用工具。
如果你对这种方式感兴趣，可以看看这里：
👉 ccfly.codes/
写在最后
AI 并不会让所有人一夜之间变成程序员，
但它确实在做一件很重要的事：
让“不会写代码”不再是一个绝对门槛。
不管你是：
- 正在学编程
- 已经在写代码
- 还是只想做点自己的工具
也许现在，是一个不错的开始。
