同一个任务,失败的地方却不一样
上周,我在调整梦想团队机器人们的排程发送脚本时,做了一个小实验。把同一套自动化逻辑,分别交给两个不同的AI工具处理。一个是用对话方式写代码的工具,另一个是会先读取文件结构才动手的Claude Code。
结果出乎意料。两个工具都完成了脚本,但失败的地方刚好相反。
对话式工具逻辑完全正确,却把文件路径写死了,一换到别的设备就崩溃。
Claude Code的路径处理很安全,却在时区换算上卡了一下。
差异从哪里来
原因其实不复杂。对话式工具只记得眼前这段对话,看不到整个代码库的脉络。Claude Code则会先读懂实际的文件夹结构,所以处理路径问题时特别谨慎,但在需要上下文的时区计算上,反而比对话式工具慢一拍。
最后的答案是搭配使用
最后的结论不是放弃哪一边,而是分工。把路径和结构相关的工作交给Claude Code,把简短重复的文字工作交给对话式工具。对于在Windows设备和Mac mini之间来回运作的梦想团队机器人们来说,把所有任务丢给同一个工具,反而比分开使用更危险。
一个小实验,提醒了非工程师在经营自动化时该先问的问题:「这个工具,是看着什么在做判断?」