这3个AI神器能帮你干活,比ChatGPT还牛! Codex、OpenClaw、Claude Code,普通人也能用!
本文介绍了三款能实际干活的AI工具:Claude Code、Codex和OpenClaw(小龙虾)。它们不同于传统聊天AI,能够操作电脑、自动完成任务。Claude Code适合有一定编程基础的用户,Codex对普通用户更友好,而开源的OpenClaw功能强大但门槛较高。文章建议普通人选择适合自己的AI工具学习使用,强调未来AI应用将更注重任务规划和执行能力。最后提到AI人才需求激增,并提供了大模
如果说传统的AI应用(例如:豆包、DeepSeek)只会陪你聊天,那么Claude Code、OpenClaw(小龙虾)和 Codex 就是另一类帮你干活的AI产品。
它们的相同的是不只会和用户聊天、回答用户问的问题,并且可以帮你操作你的电脑,甚至在你睡觉的时候也可以继续帮你干活。

很多人看到这3个产品的名字就不想去了解,尤其他们还都是英文名字,并且很多人的第一反应是这只是程序员用的工具,普通人很难学会使用。
其实他们不仅仅是程序员使用的代码工具,这些工具虽然可以用来写代码,但对于普通用户和上班族同样非常适用。
今天这篇文章,用通俗易懂的语言带你一次看懂Claude Code、OpenClaw和Codex 到底是什么,以及它们三者的区别。
它们都是会干活的AI
就像DeepSeek一样,我们现在知道它是一个AI工具,Claude Code、OpenClaw、Codex本质上也是AI工具,千万不要被它们的名字吓到。
这三款工具几乎可以代表当今世界上AI领域最强大的工具。
前面说的DeepSeek属于是AI大模型工具,而后面这3个属于AI Agent(AI智能体)。
AI智能体可以理解拥有AI大模型的大脑+会干活的工具,所以不只是可以陪用户进行聊天,它可以帮助用户完成各种复杂的任务。
普通的AI聊天工具更像是一个专家,你问什么问题,专家就可以根据你的问题进行回答,通常是一问一答的形式。

AI Agent更像是一个专家的大脑,另外配备了多个会动手干话的实习生,所以在使用AI Agent这类工具的时候,只需要描述自己的任务,然后AI就可以主动去帮助完成。
例如,AI Agent它自己会去查资料、自己会去网上找工具、自动规划执行任务的步骤…如果遇到问题甚至会自己写代码来解决。
举个简单例子,有些抖音的视频有链接但没办法下载视频内容,这时候就可以直接给到AI,它会自动尝试下载,没办法下载会自动找下载工具,甚至自己写代码完成下载,最后把下载好的视频给你。
作为用户,不需要了解怎么写代码,只需要给它安排具体的任务,它就会自动帮你去完成,这是传统AI大模型通常无法做到的事情。
这三个工具的共同点,一句话就就是总结,它们都在把AI从会说演化到了会做事。
作为过来人,我也是最早一批使用AI工具的人,如今的AI工具已经越来越强大,并且对普通用户也越来越友好,相信未来每个用户都可以使用AI帮自己做事情。
Claude Code像一个懂代码的程序员
Claude Code 是一家美国公司Anthropic推出的AI编程工具。
可以把它理解成,这个工具是放进用户的电脑终端里面,这样用户就可以让它操作电脑、写代码、完成任务等。
如果你没有编程基础,看到“终端”这两个字可能会有点陌生,终端可以简单理解为电脑里一个文字版操作界面。

只不过普通用户是用鼠标点按钮进行操作,而程序员经常在终端里输入命令进行操作。
Claude Code 就是住在这个界面里的AI助手,所有的操作都可以通过这个界面去操作,并且它背后可以接各种不同的大模型。
Claude Code可以真的进入电脑里面,帮助用户干活。
对于零基础用户来说,Claude Code 的价值不是让你马上变成程序员,它更适合已经有一点电脑操作能力、愿意接触终端的人。
如果你完全不想碰代码、不想看命令行,Claude Code 一开始会有一点门槛,那么接下来讲的Codex可能会更适合你。
Codex更适合普通用户使用
Codex是OpenAI推出的AI智能体产品,OpenAI可能有些人会陌生,相信大部分人都听说过ChatGPT,OpenAI就是推出ChatGPT大模型的这个公司。
Codex这个产品名字虽然也是英文,你可以把它理解成ChatGPT家族里更强大的AI工具。
Codex的背后就是使用了ChatGPT模型,但它的作用和Claude Code类似,可以帮助用户在电脑上做任何事情。
但Codex有一个好处,它不是在终端里面去使用,而是可以直接下载APP使用。

Codex 的特点是可以把它想象成一个项目型员工,不同的项目你只要建立不同的项目文件。
然后你给它一个明确任务,它进入工作区,自己会操作你的电脑、搜索资料、读代码、跑测试,然后把结果交给你确认。
如果说Claude Code更像终端里的高手,适合程序员使用,那么Codex更像给普通用户使用的真正会干活的AI助手。

Codex打开页面是这样的,它对零基础用户来说非常友好,就像使用普通AI产品没有太大的区别,除了程序员使用之外,同样非常适合普通办公用户使用。
OpenClaw是开源版的AI助手
OpenClaw也被称作小龙虾,在今年过年期间非常火,但OpenClaw和前面两个产品有个最大的区别。
Claude Code 和 Codex 是闭源产品,OpenClaw是开源产品,OpenClaw更像一个能接入用户数字生活的个人AI助手。
开源意味着所有人可使用,OpenClaw不只是可以在电脑上使用,在手机上也能控制电脑进行使用,OpenClaw可以接入各种社交媒体软件。

另外,OpenClaw还可以尝试接入各种浏览器、插件或者技能,当然也可以配置不同的AI大模型,所有的功能完全由用户决定要接入哪些工具,在什么场景去使用。
它的理念更像是让用户可随时控制AI,用户可以在自己熟悉的聊天软件里,直接对AI下任务,然后让AI帮助干活。
OpenClaw把AI大模型、用户的电脑、电脑生的本地文件、各种插件和技能以及聊天工具都连接起来,具体怎么使用和使用哪些工具也完全由用户自己决定。
通过上面对描述可以发现,OpenClaw灵活性很高,很多配置和功能完全由用户自主决定,所以这也是为什么OpenClaw的使用门槛会更高。
尤其是OpenClaw刚火的时候,网上甚至出现上门几百块钱进行安装,安装后怎么使用依然有很高的门槛,像OpenClaw这类的开源工具,更适合专业用户或程序员去使用。
基于这些特点,这也是为什么我个人不推荐普通用户或者零基础用户去使用OpenClaw的原因。
当然,由于OpenClaw它开源、可接入多种模型、可扩展各种技能,理论上它的使用场景也会更多,用户可以随意去定制编排自己的场景。
既然有可随意编排的优势,就意味着它的门槛相比于前面两款工具也会更高,因为模型、插件和权限等配置,这些操作对零基础用户来说简直就无法接受。
所以不要一看到别人说OpenClaw可以自动24小时干活,就立刻冲进去安装,安装之后会发现和你想象的不一样。
写在最后
很多人可能会问,普通人以上这些工具要不要去学习使用。我的建议是有必要去学一个,不必所有的产品都去学,例如一上来就没必要学如何安装OpenClaw。
当然,也有可能刚开始使用的时候会有一些门槛,但只要打开了去尝试使用,你就会发现AI的另一扇大门完全被打开,AI不仅仅是停留在对话聊天层面。
甚至使用后会离不开它,因为这类工具几乎代表了当下最强大的AI产品工具形态,无论是学习还是工作提升效率还是日常使用,都很有必要提前学习。
AI工具形态的转变,使用方式也发生了很大的变化,在未来,会使用AI工具的人,可能不只是那些会提出问题的人,而是那些会指挥AI去做事的人。

前几年我们说是说提示词很重要,会提问题很重要,随着AI的快速发展,对需求任务的拆分能力和任务的描述同样重要,不仅仅是提问题。
比如同样是让AI帮你写公众号,新手可能会说“帮我写一篇爆款文章”,这样生成的答案大概率会和用户的预期不一致,因为这个任务描述的太宽泛了。
高手可能会说“我的公众号面向AI零基础用户,请帮我先分析最近5类热门选题,再给我3个标题,然后选一个写成公众号文章,要求开头制造冲突,中间用小白能懂的比喻,最后引导收藏和转发。”
在AI智能体时代,使用AI就不是简单的聊天,而是直接清晰地描述任务需求和自己的目标,并且逻辑清晰的表达出来,也就是说要把事情说清楚,这可能也是未来判断人的重要能力之一。
最后,如果你完全零基础,我建议同样可以先使用国内的AI Agent产品,尤其现在国内有很多OpenClaw、Codex和Claude Code的替代产品。
去使用后就会发现AI到底可以做什么,怎么样才可以更好的学习AI,学会游泳最好的方法就是跳进泳池。
如果有条件或者更想体验顶尖产品的话,建议可以尝试去学习使用Codex,因为 Codex有客户端下载APP就能使用,并且有免费额度,使用门槛也更低。
当然,如果你已经愿意接触命令行或者想搭自己的AI助理系统,那么也建议去使用Claude Code或者OpenClaw这类门槛更高的产品。
未来使用AI工具最厉害的人,大概率是看谁能把AI当成团队来指挥使用,发挥出个人的最大价值。
最后唠两句
为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选
很简单,这些岗位缺人且高薪
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证:2025年2月,AI领域求职人数同比增幅突破200% ,远超其他行业平均水平;整个人工智能行业的求职增速达到33.4%,位居各行业榜首,其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张,也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测,到2030年中国AI专业人才需求将达600万人,人才缺口可能高达400万人,这一缺口不仅存在于核心技术领域,更蔓延至产业应用的各个环节。
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