我把 Claude、Codex、Copilot、Gemini 拼成了一个工作流，接力写代码
现在主流的 AI coding agent 各有所长，Claude 的 plan 能力、Codex 的 debug 精度、Copilot CLI 的 GitHub 工作流熟悉度、Gemini 的 UI 直觉，没一个是真正全能的。把它们拼成一个接力工作流，让一个出方案、一个查 bug、一个写代码、一个补 UI，就能共享同一份上下文，明显比单打独斗效率更高。
这两年 AI coding 工具更新很快，很多人还在纠结“哪个最强”。打开终端同时挂着 Claude Code、Codex、Copilot CLI 和 Gemini 四个窗口，反而成了不少开发者的日常。一开始只是想都试试看，结果用着用着就发现，各自的死角正好被别人补上。
主流 AI coding agent 的真实分工
Claude Code 最适合做主 agent。它在 coding plan 和 codebase analysis 上表现突出，长上下文里追溯多个文件关系也不容易掉链子。遇到架构改动时，让它先判断“该改哪几个模块、依赖会不会出问题、有没有更小的 patch”，经常能给出比自己想得更全面的答案。
真正棘手的 bug 适合丢给 Codex。它对多线程时序、第三方库兼容这类隐性问题更敏感，经常能挖到根因。Codex 的 debug 风格更像在做根因分析，而不是简单修表面。
Copilot CLI 的优势在于对 GitHub 工作流的肌肉记忆。处理 issue、code review、PR 合并这些操作时，它能自然融入现有流程，不需要额外学习成本。
Gemini 则在 UI 草图和交互直觉上经常带来惊喜。虽然调用频率不高，但需要快速验证界面方案时，它往往能给出意想不到的灵感。
如何让它们接力工作
实际操作中可以按任务阶段分配：
- 需求拆解和架构设计阶段用 Claude 先输出完整 plan；
- 进入编码和 review 阶段切换到 Copilot CLI，保持与 GitHub 的同步；
- 遇到测试失败或隐性 bug 时切到 Codex 定位问题；
- 最后 UI 优化或交互细节交给 Gemini 补充。
整个过程共享同一份代码上下文，避免重复解释背景。有人用 CodeMux 这类客户端把终端窗口统一管理，让 agent 之间自动传递上下文，进一步减少手动切换。
这种工作流适合谁
已经在同时使用多个 CLI 工具的开发者最容易上手。它适合经常处理复杂项目、需要把实现、review、测试、UI 拆给不同 agent 的人。本地优先、不想把整个流程搬到云端的团队也能直接落地。
单纯想输入一句话就自动部署的场景则不太匹配。这种接力方式更强调人类在关键节点的 review 和验收，而不是全自动。
把不同 agent 的优势串起来，重点不是比谁更强，而是让每个工具做最对味的事。未来 AI coding 的差距，可能就体现在工作流组织上，而不是单一模型能力。