如果你之前看過我的 Claude Code 入門教學影片，內心一直浮現終端機看起來好可怕，會不會很難？
我現在會直接建議：先從「桌面版」開始！
一個月前，Claude Code、Codex 的桌面版，離「我可以放心推薦給小白」差蠻多的。
但 AI 時代變化很快，Claude Code 桌面版不斷更新，OpenAI 的 Codex 桌面版也急起直追，後者甚至在中文介面、手機遠端控制、生圖、Computer Use 這些地方，做出很明顯的優勢與差異。
所以，我直接拍了一支完整影片，將 Claude Code 和 Codex 桌面版做比較，告訴你可以怎麼選擇？
這支原本想說簡單錄個 20 分鐘就好，結果最後變成 51 分鐘完整教學，剪完還整理出 68 個知識點、28 個小章節。
拍到後面我自己都覺得：比起單純的工具比較影片，這更像一堂免費直播課了 XD
這篇文章我會先幫你整理最重要的選擇邏輯，讓你知道自己該先用 Claude Code、Codex，還是兩個都用？
先說結論：新手先從 Codex 桌面版開始
如果你完全不熟終端機，想開始養自己的 AI Agent，建議你直接下載 Codex 桌面版開始。
原因很簡單：它的摩擦力、學習曲線比較低！
Codex 有繁體中文介面，整個操作邏輯也比較像你熟悉的 ChatGPT。中間是對話框，左邊是專案和設定，右邊則可以看它做了哪些檔案與任務。
對很多非工程師來說，比起一打開就看到佈滿密密麻麻英數字的黑色終端機，親切很多。
如果你是使用 Claude Code，它的桌面版也越來越好用，甚至多視窗分割和專案管理上有一些我很喜歡的地方。
只是目前很多介面文字、任務標題、說明還是英文，對完全新手來說，摩擦力會比較大。
簡單比較：
| 你的狀況 | 我會建議 |
| 完全不想碰終端機 | 先用 Codex 桌面版 |
| 想做檔案整理、圖卡、生圖、手機遠端控制 | Codex 很適合 |
| 想多開很多任務、做比較重的專案開發 | Claude Code 桌面版或終端機 |
| 已照我的迷你課建立 AI Agent 架構 | 兩邊都可以用，重點是做好雙棲配置（搭配 ProKit 08） |
| 追求最高自由度、要寫外掛和自動化 | 終端機還是最自由 |
AI 時代，工具會一直不斷變化，今天 Codex 領先，明天 Claude Code 可能又追上來，下次可能換成 Gemini，所以真正重要的是，不要把自己整套工作流綁死在某一家公司。
我在影片最後也一直強調的：你要擁有屬於自己的 AI Agent，而不是某一家公司的工具信仰。
Claude Code 和 Codex 的差異？
Claude Code 背後主要是 Anthropic 的 Claude 模型（像是 Sonnet、Opus 等等）。
你也可以透過一些方式接其他模型，但就一般使用者來說，你大多還是會用 Claude 自家的模型，因為整體配合度最好！
Codex 是 OpenAI 這邊推出的工具，背後是 GPT 系列模型，它像是「ChatGPT 長出手的版本」。
以前你用 ChatGPT，要讓它看你電腦裡的資料，通常要把檔案轉成它能讀的格式，再一份一份上傳。遇到特殊格式、不只一個資料夾、或上百個檔案，你就會開始很痛苦。
Codex 的差異在於：你可以先選一個本地專案資料夾，讓它在工作範圍裡幫你找檔案、整理資料、產出草稿、修改文件。
用白話講，Codex 能直接著把答案變成行動。
AI Agent （Codex、Claude Code）實戰案例
影片裡，主要有這幾個實戰案例：
1. 整理旅行照片與影片素材
我把紐西蘭旅行第一天的照片和影片交給 Codex，請它幫我整理成剪輯師可以使用的素材資料夾。
重點不只是「分類」，我會先告訴它背景和目的：這些素材之後要剪成旅行小短片。
所以它不會隨便把照片分成「圖片」「影片」「其他」，而是依照時間線、場景、剪輯用途、封面候選、人物照片等角度整理，甚至產出一份給剪輯師看的素材說明。
這件事如果交給人類來做，可能要一個下午。交給 AI，它幾分鐘就能整理出一個至少可用的版本。
這裡也有一個很重要的提示詞原則：不要只說「幫我整理影片」，你要說清楚目的、整理完要拿來做什麼？
2. 用 AI 做影片剪輯規劃
影片中我接著用 Video Spec Builder 這類 Skill，讓 AI 根據素材資料夾，問我影片目的、風格、音樂、旁白、敘事方向，就像是跟一位專業剪輯師討論。
透過來回的問答，它會先幫你把需求整理成一份 video spec（影片剪輯規格），而不是亂剪。
規劃完後，我再開一個新對話，請另一個 AI 根據這份規格去執行！
💡 小技巧：讓「規劃」和「執行」分開，第一個對話視窗負責跟 AI 討論規格，第二個對話則負責執行。
3. 透過 AI 剪輯短影片，將個人、品牌偏好沉澱成 Skill
我示範了用 HyperFrames 類型的工具，如何讓 AI 根據規格做出旅行短影片的草稿。
第一版不會完美，很正常。
我會像對剪輯師一樣給回饋：橫幅素材不要硬裁滿版、人物不要被切掉、不要給我無聲 rough cut，因為有些原聲很重要。
來回幾版之後，如果某個版本接近我想要的味道，我就會請 AI 把這些修正和偏好整理成 Skill。
你一定要把經驗、滿意的工作流收斂成下一次可複用的工作說明！如果只是純粹叫 AI 做事，它並不會變聰明。
4. Computer Use：讓 Codex 操作你的電腦
影片中，我也示範 Codex 的 Computer Use，也就是讓 AI 直接操作 Mac 上的畫面。
最有趣的是，我讓它透過 iPhone 鏡像去打手遊。
這絕對不是鼓勵你拿 AI 去打競技遊戲，而且現在畫面控制會有延遲，LoL 或傳說對決這種即時操作，你大概會死得很難看 XD
但它很適合「重複性低風險的任務」，例如單機遊戲每日任務、活動表單填寫、問卷回饋、一些沒有 API 也沒有 CLI 的老舊工具。影片裡我也強調：Computer Use 是最後手段。
如果一個工具有 API、CLI 或 MCP，通常讓 AI 走那些路線會更快、更穩、更省額度。真的沒有其他路，才讓 AI 看螢幕、點滑鼠。
你可以參考，我之前寫過的《AI 怎麼幫你做事？API、CLI、MCP、瀏覽器控制的選擇邏輯》。
5. 手機遠端控制 Codex
這是我覺得 Codex 目前很強的功能、連線速度很快、不容易斷線，比 Claude Code 的好用多了。
讓你可以用電腦、手機綁定 Codex，當人在外面時，直接用 ChatGPT App 進入 Codex，接續原本的任務、下達指令，就像一個遠端 AI 助理。
例如：你人在外面想到一件事，可以直接請 Mac 上的 Codex 幫你整理電腦資料、查東西、寫草稿。
6. Pro-Kit 08：AI Agent 雙棲健檢助手
最後，影片也帶到我在 AI Agent 迷你課（Claude Code & Codex） 裡新增的 Pro Kit 08。
如果你一開始就把規則、技能、記憶、工作流程都放在自己的本地資料夾裡，搬家會輕鬆很多。
這新增的課程章節，就是幫你檢查目前你的 AI Agent 結構，有沒有辦法從 Claude Code 順暢搬到 Codex？
🔥 6/13 直播問答：怎麼讓 AI Agent 跨 Claude Code、Codex 都好用？
過去一年，我從「用 AI 寫 code」一路走到「用 AI Agent 接管整個專案」，讓 Claude Code、Codex 同時運作，四月製作了迷你課：24 小時開始活用 AI Agent（Claude Code、Codex），就是想把這套實戰方法論濃縮給想學習的人。
如果你已經在用 Claude Code 或 Codex、想把 AI Agent 從單檔升級到跨專案工作流？或想打造一個專屬自己的 AI 工作流？不是工程師但想用 Coding Agent 處理日常雜事的人？
新手流程建議，怎麼開始打造 AI Agent？
如果你現在完全是新手，我會建議照這個順序：
- 先裝 Codex 桌面版，熟悉中文介面和專案資料夾概念。
- 開一個資料夾（例如我的叫做 Raymond-Agent），不要一開始就想要做太複雜的系統。
- 先試三種任務：整理檔案、寫草稿、根據你的資料做摘要
- 每次下指令都說清楚要拿去做什麼，包含下面這些內容：背景、目的、結果。
- 開始有固定流程後，再慢慢請 AI 幫你把流程寫成 Skill，之後直接呼叫 Skill 就可以省下很多時間。
很多人會想一開始就一步到位，直接打造一個很完整的 AI 分身。
但我自己的經驗是，AI Agent 不會一開始就能「完美」，而是從真實工作流裡，慢慢的持續更新、優化而來的。
什麼時候該用 Claude Code？
Codex 現在很適合新手入門，但 Claude Code 還是有它的強項。
如果你要做比較深的開發工作、希望多開任務、需要跟既有 Claude Code 生態的 Skills、Hooks、Plugins 深度整合，Claude Code 仍然非常值得用。
我自己也是 Codex、Claude Code 兩個都用！
有些任務我喜歡 Claude 的判斷和寫作深度，有些任務我喜歡 Codex 的中文介面、手機操作和生圖能力。
這也呼應我之前寫過的 Notion、n8n 和 AI Agent 三者關係：別急著選邊站，先把自己的系統養成可以組合、也可以換大腦的狀態。
Claude Code 保姆級入門手把手教學：
工具會隨著時代更換，工作流才是你真正累積的資產
這支影片想講的，除了 Codex 桌面版很好用，還有一個感受：AI Agent 的門檻真的下降了！
以前你可能要碰終端機、懂一點 Git，才比較容易把 AI 放進自己的工作流。
但現在桌面版成熟後，很多非工程師也可以更快上手讓 AI 讀你的資料夾、整理你的檔案、幫你產出實際成果，直接降低了很多摩擦力。
與 AI 協作的過程中，慢慢知道自己喜歡、不喜歡什麼？哪些流程對你有用？再把這些偏好寫下來，變成你的 AI Agent 可以讀懂的規則和 Skill。
模型會換，工具會換，公司也會互相超車，但你的工作流、偏好、個人知識庫，才是你真正該累積的資產！
這支影片如果可以讓你少走一點彎路，很值得。
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