Claude Code 教學：是什麼、安裝設定、費用、與 Codex 比較（2026）
Claude Code 是 Anthropic 推出的 AI coding agent，能直接讀取你的專案、修改檔案、執行指令、跑測試。它跟一般聊天式 AI 最大的不同：Claude Code 不是在對話框裡回答問題，而是走進你的開發環境裡動手做事。這篇教學會幫你判斷它值不值得裝、怎麼安裝，以及跟 OpenAI Codex 相比該選哪一個。
TL;DR
Claude Code 的強項是貼近本機開發流程：讀 repo、改檔、跑測試、管理 session 與專案記憶。Codex 的強項是程式介面與任務分派：Codex App / Web / IDE、Cloud task、GitHub / Slack 派工、review pane 與 code review。只想在本機終端機內深度處理一個 repo，先試 Claude Code；想在程式介面中管理多個任務、把工作丟到雲端背景跑、再回來看 diff 或 PR，優先看 Codex。
如果你還不認識 Claude 這個產品，建議先看 Claude 是什麼；如果你想理解 AI 工具內容如何建立可信度，可以延伸看 AI 搜尋 SEO 完整指南。這篇專注在 Claude Code 這個 coding agent 工具。
文章目錄
10 分鐘開始用 Claude Code
如果你想先動手試試再回來看細節，這裡是最快路線。前提：你有 Claude Pro 以上帳號。
- 安裝（1 分鐘）：macOS / Linux / WSL 輸入
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash；Windows PowerShell 輸入irm https://claude.ai/install.ps1 | iex。 - 登入（1 分鐘）：終端機輸入
claude，依引導完成帳號登入。 - 進入專案（30 秒）：
cd your-project然後claude。 - 下第一個指令（2 分鐘）：「請先讀這個專案，不要修改檔案，幫我摘要架構和主要的技術棧」。
- 試一個小任務（3 分鐘）：例如「找出 TODO 註解最多的檔案，列出前 5 個」或「幫 README.md 補上安裝說明」。
- 查看用量（30 秒）：輸入
/usage了解 token、方案用量與活動統計；/cost、/stats是別名。
走完這六步，你就已經用過 Claude Code 了。接下來文章裡的 CLAUDE.md 設定、Plan Mode、進階功能，都是在這個基礎上往上加的。遇到問題隨時可以用 claude doctor 檢查環境，或參考 官方 Setup 文件。
Claude Code 是什麼？不是「更會寫程式的 ChatGPT」
先把最常見的誤解放旁邊：Claude Code 不是 Claude 聊天室的程式設計模式，也不是「比 ChatGPT 更會寫程式的 AI」。它是一個 agentic coding tool，能存取你的專案檔案、終端機、Git 狀態，並在權限允許下直接修改程式碼和執行指令。
定義
Claude Code 是一種 AI coding agent，適用於程式碼閱讀、除錯、重構、寫測試、文件整理、版本控制與開發流程自動化。它不等於 IDE 裡的自動補字工具，也不應被當成能完全取代工程師判斷的自動化方案。
如果你用過 Claude 的聊天介面（claude.ai 或 Claude Desktop 的 Chat 分頁），那你已經體驗過「對話式 AI」：你貼一段程式碼，它解釋給你聽。Claude Code 是另一回事。你打開終端機、進入專案資料夾、輸入 claude，然後用自然語言交代任務，例如「找出登入流程的 bug，先提出修法，不要直接改檔」。它會搜尋相關檔案、分析上下文、提出計畫，等你確認後才動手。
根據 Claude Code 官方文件，Claude Code 目前支援 5 種作業系統（macOS、Windows、Ubuntu、Debian、Alpine Linux），可透過 CLI、VS Code、JetBrains、Desktop App、Web、Slack 與 CI/CD 等 7 種以上介面使用。
換個比喻：聊天式 AI 像你拿食譜去問朋友「這道菜怎麼煮」；Claude Code 更像有人走進你的廚房，幫你找鍋子、切菜、開火、試味道。方便很多，但瓦斯開多大、食材新不新鮮，你還是不能完全不看。
Claude Code 怎麼運作的？理解 Agent Loop 才能用得好
很多人把 Claude Code 當成「聰明的聊天機器人」在用，問一句答一句。但它的核心運作邏輯不是這樣。了解它背後的 Agent Loop，你會知道為什麼有些任務它處理得很好、有些不行。
Claude Code 的工作方式是一個循環：
- 理解任務：你用自然語言描述想做的事，Claude Code 解析你的意圖。
- 探索上下文：它主動讀取專案檔案、搜尋相關程式碼、查看 Git 狀態，建立對專案的理解。
- 制定計畫：根據收集到的資訊，它擬定執行步驟。
- 執行動作：在權限允許下，它會編輯檔案、執行指令、跑測試。
- 觀察結果：看指令輸出、測試結果或錯誤訊息，判斷是否成功。
- 調整或回報：如果出錯就修正，如果完成就向你報告結果。
這個循環會一直重複，直到任務完成或它遇到無法解決的問題。它不是一次給你一個答案就結束，而是會多步驟地探索、嘗試、修正。這就是為什麼它跟 ChatGPT 的體驗完全不同，也是為什麼它能處理跨檔案、多步驟的任務。
但這也意味著一件事：如果你的專案沒有測試、沒有 lint、沒有清楚的錯誤訊號，Claude Code 在第 5 步會缺乏回饋，就像在陌生城市裡只靠感覺開車。它偶爾會開得很順，但你不會想在尖峰時間這樣試。
Claude Code 能幫你做什麼？7 個真實場景
很多人問「Claude Code 能做什麼」，但更實際的問法是「什麼場景適合交給它，什麼不適合」。以下是常見任務拆開來看的結果：
| 場景 | Claude Code 可以幫忙的 | 你仍然要把關的 |
|---|---|---|
| 修 bug | 搜尋相關檔案、分析錯誤、提出修正方案 | 確認根因判斷是否正確 |
| 寫測試 | 補單元測試、跑測試、修測試失敗 | 確認測試有沒有覆蓋真正的風險 |
| 重構 | 找重複邏輯、拆函式、調整命名 | 避免改壞公共介面 |
| 整理文件 | 依程式碼補 README 和使用說明 | 確認文件符合團隊實際做法 |
| Git 操作 | 整理變更、寫 commit message、開 PR | code review 與合併決策 |
| 學新專案 | 摘要架構、找入口檔案、解釋資料流 | 驗證摘要是否吻合實際行為 |
| 自動化流程 | 用 hooks、MCP 串接外部工具 | 限制權限範圍與機密資料暴露 |
有個常見的情境或許能幫你理解。星期五下午，工程師接到一個老專案的 bug，錯誤訊息指向登入頁，但問題可能藏在三層外的權限 middleware。她請 Claude Code 掃描相關檔案、整理出可能路徑，再要求它只提修法不要改檔。確認方向後，她讓它開 branch 修改，最後自己看 diff、跑測試、補 regression test。這不是魔法，比較像把搜尋和初稿交給一位可靠但仍需審稿的同事。
你會放心讓 AI 直接改你的專案嗎？我的判斷是，可以讓它做，但不要一開始就讓它全自動做。穩健的用法是把 Claude Code 放進既有工程紀律裡，而不是用它取代工程紀律。如果你對 AI 在工作流程中的角色 有興趣，可以參考之前的相關文章。
Claude Code vs Codex：真正的差異在哪？
這篇把比較重點放在 OpenAI Codex。兩者都已經不是單純的補字工具：它們都能讀 repo、修改檔案、執行指令、跑測試，也都能接到 IDE、GitHub 或雲端工作流。差異在於產品重心：Claude Code 更像一個貼著你本機專案工作的 Claude agent；Codex 更像 OpenAI 生態裡的 coding agent 平台，核心入口是 Codex App / Web、IDE extension、Cloud task、GitHub 和 Slack。CLI 可以用，但不應該被當成 Codex 的主要畫面來介紹。
根據 Claude Code 官方文件，Claude Code 可在 terminal、IDE、desktop app 和 browser 使用，能讀 codebase、改檔、跑 commands 並整合開發工具。根據 OpenAI Codex App 文件、Codex App Features 文件 與 Codex IDE extension 文件，Codex App 可用 Local、Worktree、Cloud 模式建立 thread，並在 app 內處理 diff、commit、PR 與 review pane；IDE extension 則可從 VS Code / Cursor / Windsurf / JetBrains 接入。CLI 仍可作為進階入口，但比較 Codex 時應先看 App 與 Cloud 工作流。
| 比較面向 | Claude Code | OpenAI Codex |
|---|---|---|
| 核心定位 | 貼近本機專案的 Claude coding agent | OpenAI 生態中的 coding agent 平台，以 App、Web、IDE 與 Cloud 任務工作流為主 |
| 主要入口 | CLI、VS Code / Cursor、JetBrains、Desktop、Web、Slack、CI/CD | Codex App / Web、IDE extension、Cloud task、GitHub、Slack、review pane；CLI 是補充入口 |
| 本機工作 | 很強，適合在目前 repo 裡讀檔、改檔、跑測試、整理 commit | 可用 App 的 Local / Worktree 模式處理本機或隔離分支，也可從 IDE 直接帶入檔案上下文 |
| 雲端背景任務 | 支援 Web、Routines、背景 agents 等工作流 | Cloud mode 是核心賣點，可把任務交給遠端環境並行處理，完成後回到 review pane 或 PR 檢查 |
| 模型與生態 | 以 Claude Sonnet / Opus 等 Anthropic 模型為主 | 以 GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.3-Codex 等 OpenAI 模型與 ChatGPT 方案為主 |
| 專案規範 | CLAUDE.md、settings、hooks、skills、MCP | AGENTS.md、config.toml、permissions、skills、subagents、MCP |
| 安全控管 | Permission modes、Plan Mode、工具 allowlist、商業方案資料政策 | Sandbox、approval policy、permission profiles、Cloud network controls、Codex Security |
| 最適合 | 一位工程師在本機深度處理一個 repo，重視互動式除錯與專案記憶 | 團隊從 App / IDE / GitHub / Slack 分派多個任務，並在 review pane、diff 與 PR 裡驗收 |
該選 Claude Code 還是 Codex？
- 你主要在本機終端機工作，常常需要 agent 深入理解同一個 repo：優先試 Claude Code。它的 CLAUDE.md、Plan Mode、session 管理和專案內互動流程很適合日常除錯、重構、補測試。
- 你想把任務交給雲端背景跑，或讓 agent 從 GitHub issue / PR 進入工作流：優先試 Codex。Codex Web / Cloud 的定位就是把任務丟給雲端環境，之後回來看 diff 或 PR。
- 你已經在 ChatGPT Plus / Pro / Business / Enterprise 生態裡：Codex 的導入成本通常更低，官方文件也列出 Plus、Pro、Business、Edu、Enterprise 方案包含 Codex。
- 你已經在 Claude 生態，且重視 Claude 對大型上下文與程式碼推理的風格：Claude Code 會更自然，尤其適合已經用 Claude 寫文件、讀規格、做技術判斷的團隊。
- 不是二選一的團隊：可以讓 Claude Code 做本機深度任務，讓 Codex 做雲端背景任務和 PR review；但要規定誰負責修改、誰負責審查，避免兩個 agent 同時改同一批檔案。
我會這樣下結論：Claude Code 是「貼著工作目錄工作的 agent」，Codex 是「以 App 和 Cloud 任務為中心的 agent 平台」。如果你的需求是寫完一段 code 就要立即在本機跑測試、看 diff、調整，Claude Code 很順；如果你的需求是從程式介面管理多個 thread、把 issue 丟到雲端背景跑、完成後回到 review pane 或 PR 驗收，Codex 的工作流更完整。
另外一個容易混淆的問題：Claude Code 和 Claude Cowork 有什麼不同？Claude Cowork 是 Claude Desktop 裡的視覺化協作介面，適合產生文件、建立內容。Claude Code 則是專門處理程式碼和開發任務的 agent。如果你只是想讓 AI 幫你寫一份企劃書，用 Cowork 或 Chat 就夠了；如果你要讓 AI 讀你的程式碼並修改，那才是 Code 的場景。
如何安裝 Claude Code？CLI、VS Code、Desktop、Web 四種方式
這篇 Claude Code 教學的安裝段，會依序介紹四種使用方式。安裝前先確認：你需要 Claude Pro、Max、Team 或 Enterprise 帳號，免費方案不含 Claude Code。
CLI（命令列）
適合習慣終端機的開發者。根據 Claude Code 官方 Setup 文件，目前推薦使用 native install（原生安裝），npm install 已被官方標為不建議。
- 打開終端機：macOS 用 Terminal 或 iTerm2；Windows 用 PowerShell、Git Bash 或 WSL。
- 執行官方安裝指令：macOS / Linux / WSL 輸入
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash；Windows PowerShell 輸入irm https://claude.ai/install.ps1 | iex。 - 確認安裝成功：輸入
claude --version，也可用claude doctor檢查環境。 - 登入帳號：輸入
claude，依引導完成登入。 - 進入專案資料夾開始使用：輸入
cd your-project然後claude。第一次建議先下低風險指令：「請先讀這個專案，不要修改檔案，幫我摘要架構」。
VS Code 擴充功能
在 VS Code 擴充功能市集搜尋「Claude Code」安裝。裝好後按 Cmd+Shift+P（Mac）或 Ctrl+Shift+P 打開命令面板，輸入「Claude Code」選「Open in new tab」。這個擴充功能也能在 Cursor 裡使用。好處是你不用離開編輯器，可以直接在側邊看到 diff、用 @ 提及檔案。
Desktop App 與 Web
Desktop App 到 Claude 官方下載頁 下載，支援 macOS 和 Windows。開啟後選 Code 分頁，這才是 Claude Code 的入口（不是 Chat 分頁）。Web 版直接用瀏覽器打開 claude.ai/code，免安裝、可處理遠端 repo、同時開多個 session。
| 方式 | 適合誰 | 優點 | 限制 |
|---|---|---|---|
| CLI | 習慣終端機的工程師 | 快、直接、容易接進既有工作流 | 不熟終端機的人門檻較高 |
| VS Code | 在 VS Code / Cursor 裡寫程式的人 | 不用離開編輯器、inline diff 直覺 | 需要額外安裝擴充功能 |
| Desktop | 不想用終端機的人 | 視覺化程度最高 | 不支援 Linux、方案限制較多 |
| Web | 不想安裝本機工具 | 免安裝、多 session | 功能比 CLI 少一些 |
一個重要提醒：這些介面背後都是同一個 Claude Code 引擎。你在 CLI 設定的 CLAUDE.md、MCP server、權限設定，在 VS Code 和 Desktop 裡也會生效。不需要分別設定。
Claude Code 常用指令與快捷鍵
這段是這篇教學的速查區。先熟悉這幾個就夠了。
啟動與執行
| 指令 | 用途 | 什麼時候用 |
|---|---|---|
claude | 啟動互動模式 | 進入專案資料夾後直接輸入 |
claude "任務" | 一次性任務 | 快速跑一個小任務 |
claude -p "查詢" | 管道模式，跑完就離開 | 搭配其他指令，例如 git diff | claude -p "explain" |
claude -c | 繼續最近的對話 | 不小心關掉了想接著 |
claude commit | 讓 Claude 寫 commit | 快速整理變更並提交 |
對話中的斜線指令與快捷鍵
| 指令 / 快捷鍵 | 用途 | 為什麼重要 |
|---|---|---|
/clear | 清除對話歷史 | 不同任務之間一定要用 |
/compact | 壓縮對話歷史 | 對話太長時省 token |
/model | 切換模型 | Sonnet ↔ Opus |
/plan | 進入 Plan Mode | 只讀和計畫，不動手改 |
/usage | 查看 session cost、方案用量與活動統計；/cost、/stats 是別名 | 追蹤費用與用量 |
/context | 查看目前哪些內容占用 context | 長對話時判斷是否該壓縮 |
/memory | 編輯 CLAUDE.md | 快速調整專案設定 |
Shift+Tab | 切換 Plan Mode | 只讀不動手 |
Esc | 停止當前動作 | Claude 做錯方向時馬上停 |
Esc+Esc | 回到上一個檢查點 | undo 上一步 |
為什麼 /clear 特別標粗體？因為這是新手最常忽略的指令。如果你在一個對話裡連續交代了好幾個不相關的任務，Claude Code 會把前面所有脈絡都帶進來，後面的任務品質會下降。每次換任務前清一下，效果會好很多。
這裡的指令以 Claude Code Commands 官方文件 和 Costs 文件 為準：官方目前把 /cost、/stats 視為 /usage 的別名，並建議用 /clear、/compact 管理長 session 的上下文成本。
CLAUDE.md 是什麼？怎麼設定？
CLAUDE.md 是 Claude Code 的「專案說明書」。它是一個放在專案根目錄的 markdown 檔案，告訴 Claude Code 你的專案架構、技術偏好、命名規範、限制和注意事項。沒有這個檔案，它就像一位新來的同事，對你的專案一無所知。
| 層級 | 位置 | 用途 |
|---|---|---|
| 全域 | ~/.claude/CLAUDE.md | 所有專案通用偏好（例如「用繁體中文回應」） |
| 專案 | 專案根目錄 CLAUDE.md | 專案規範（建議加入版本控制） |
| 本地 | 專案根目錄 CLAUDE.local.md | 個人不公開設定（不加版本控制） |
一個實用的 CLAUDE.md 範本，可以直接修改使用：
# 專案概覽
這是一個 [簡述專案類型]。
## 技術棧
- 語言：[TypeScript / Python / Go]
- 框架：[Next.js 14 / FastAPI / Gin]
- 資料庫：[PostgreSQL / MongoDB]
- 測試：[Vitest / pytest]
## 專案結構
- src/components/ — UI 元件
- src/lib/ — 共用邏輯與工具函式
- src/api/ — API 路由
- tests/ — 測試檔案
## 編碼規範
- 命名：camelCase（變數/函式）、PascalCase（元件）、kebab-case（檔案）
- 錯誤處理：所有 async 函式都用 try-catch
- 測試：新功能一定要補測試
## 重要限制
- 不要修改 src/lib/auth.ts 裡的權限邏輯
- 資料庫 migration 一定要生成新檔案
- 環境變數不要寫死在程式碼中
## 常用指令
- npm run dev — 啟動開發伺服器
- npm run test — 跑測試
- npm run lint — 跑 linter判斷一條內容該不該寫進去的標準：如果把這條拿掉，Claude Code 會不會因此犯錯？如果會，就寫進去。如果拿掉也不影響，就不需要。
Plan Mode、權限模式與模型選擇
| 模式 | Claude Code 可以做什麼 | 你需要批准什麼 | 適合什麼時候 |
|---|---|---|---|
| Default | 讀取檔案 | 所有編輯和指令 | 初次使用、不熟的專案 |
| Accept Edits | 讀取和編輯檔案 | 執行指令 | 信任修改但想控制指令 |
| Plan Mode | 只讀取和計畫 | 所有動作 | 想先看判斷再決定 |
| Bypass | 所有動作 | 無 | CI/CD 自動化 |
Plan Mode 是我推薦新手優先使用的模式。按 Shift+Tab 或輸入 /plan 切換。在 Plan Mode 裡，它只能讀取、搜尋、提建議，不能改任何東西。一個好的使用節奏：先用 Plan Mode 讓它讀專案、提建議，確認方向後再切回 Default 讓它動手。
模型選擇也很重要。Claude Code 支援多個模型：
| 面向 | Sonnet | Opus |
|---|---|---|
| 速度 | 快 | 較慢 |
| 成本 | 較低 | 較高（約 5 倍） |
| 適合 | 日常開發、bug fix、測試、重構 | 複雜架構判斷、多步驟重構 |
| 比例 | 約 80% 任務 | 約 20% 任務 |
切換方式：輸入 /model。省錢技巧是先用 Sonnet，結果不理想再切 Opus。大多數情況 Sonnet 就夠了，不需要預設都用最貴的模型。若你還不熟 Claude 的 Opus、Sonnet、Haiku 定位，可以先看 Claude 是什麼 那篇的模型選擇說明。
Claude Code 的進階功能：Hooks、Skills、Subagents 與整合
Claude Code 不只是一個終端機裡的 AI 助手，它還有一系列進階功能可以讓開發流程更自動化。這些功能不需要一開始就全部搞懂，但知道它們的存在，你會知道 Claude Code 的天花板在哪裡。
| 功能 | 做什麼 | 什麼時候會用到 |
|---|---|---|
| Hooks | 在特定事件（檔案編輯、指令執行）前後自動觸發自訂腳本，例如每次存檔自動跑 lint | 想強制執行團隊規範時 |
| Skills | 可重複使用的提示套件，放在 .claude/skills/ 裡，用 /skill-name 呼叫 | 有重複性的任務模式時 |
| Subagents | 獨立的 AI 助手，在各自的 context 裡平行處理子任務 | 大型任務需要拆分時 |
| GitHub Actions | 在 PR 裡標記 @claude 就能觸發 code review 或測試 | 團隊 CI/CD 自動化 |
| JetBrains | 官方外掛支援 IntelliJ、PyCharm、WebStorm 等 | 用 JetBrains IDE 的開發者 |
| Slack | 在 Slack 頻道裡標記 @Claude 觸發 coding 任務（目前仍在逐步擴展支援範圍） | 團隊溝通與開發整合（建議查閱官方文件確認目前支援的指令） |
| Chrome | 瀏覽器擴充功能，提供網頁相關的互動能力（功能仍在演進中） | 前端開發輔助 |
| Remote Control | 從其他裝置繼續本機的 Claude Code session（功能尚在早期階段） | 離開桌面後想接著工作 |
| MCP | 連接外部工具（Google Drive、Jira、Figma 等）的協定 | 需要 Claude 讀取外部資源時 |
這些功能目前都在快速演進中。如果你是新手，建議先熟悉基本操作，再根據需求逐步加入進階功能。官方文件在 Hooks、Skills、Subagents 和 GitHub Actions 都有詳細說明。
我用 Claude Code 實測 3 個任務：修 bug、補測試、改 README
前面談了很多功能，但你可能還在想：實際用的時候到底會發生什麼事？以下是我用 Claude Code 處理三個真實任務的過程記錄。測試環境是一個中型 Node.js 專案（約 8,000 行程式碼、45 個檔案），使用 Pro 方案搭配 Sonnet 模型。
| 任務 | 下達的指令 | 耗時 | 結果 | 我需要額外修正的部分 |
|---|---|---|---|---|
| 修一個 login 回傳 500 的 bug | 「login API 回傳 500，找出原因並提出修法，先不要改檔」 | 約 2 分鐘 | 正確定位到 middleware 裡一個未處理的 null check，提出的修法合理 | 它提議的錯誤訊息格式跟專案慣例不同，我手動調整了格式 |
| 替 password validation 補單元測試 | 「幫 src/lib/password.ts 補單元測試，覆蓋正常輸入、空值、特殊字元」 | 約 3 分鐘 | 產生 12 個測試案例，11 個直接通過 | 1 個測試的預期值跟實際行為不一致（它誤判了一個 unicode 邊界條件），我修正了 expected 值 |
| 把過時的 README 更新成現況 | 「讀取目前的程式碼，把 README 更新成符合現況的版本」 | 約 4 分鐘 | 產出一份結構清楚、技術棧和架構描述都準確的 README | 它加了一段「貢獻指南」但專案沒有這個流程，我刪掉了那段 |
三個任務加起來約 9 分鐘，我自己手動做大概要 40-50 分鐘。其中最讓我意外的是修 bug 那個任務——它從錯誤訊息追到 middleware 再追到 null check，這條路徑我自己可能要翻 4-5 個檔案才會找到。最需要注意的則是補測試：它產生的測試邏輯正確率高，但對專案特有的邊界條件偶爾會誤判，這類地方一定要自己看 diff。
這不是嚴謹的基準測試，只是三個真實使用場景的記錄。你的體驗會因專案大小、程式語言、程式碼品質和任務複雜度而不同。但如果你想知道「第一次用的時候大概會發生什麼」，這三個例子應該能給你一些參考。
這裡特別保留版本號、CLI help、匿名示範專案與 diff 截圖，是為了讓文章不只停在功能整理，而是提供可驗證的操作證據。這類一手經驗也符合 E-E-A-T 裡的 experience 要求；如果你在做 AI 工具類內容，也可以參考 AI 搜尋 SEO 完整指南 和 SEO 文章優化指南 裡對「可被引用內容」的寫法。
新手常犯的 5 個錯誤
- 一開始就下大任務：例如「幫我重構整個專案」。結果通常不好，因為 Claude Code 需要逐步理解你的專案。從小任務開始。
- 不同任務之間不清除對話：用
/clear。連續做三件不相關的事，脈絡會混在一起。 - 不設 CLAUDE.md：沒有這個檔案，Claude Code 對你的專案一無所知，只能從程式碼推測。前面有範本可以直接拿去改。
- 不看 diff 就接受修改：你不只看「能不能跑」，也要看命名、錯誤處理、有沒有改到不該改的地方。
- 期待完全不用審查：Claude Code 的信心常常比它的正確率來得早。把它當成一位能力很強但偶爾會犯錯的同事。
資料安全與隱私：你的程式碼安全嗎？
這是很多人關心的問題。根據 Claude Code Data Usage 文件 和 Anthropic 消費者條款更新（2025 年 8 月），資料使用方式因帳號類型而異：
| 帳號類型 | 程式碼是否用於模型改善 | 說明 |
|---|---|---|
| Free / Pro / Max（消費者） | 由使用者設定決定 | 帳號中的資料改善選項開啟時才會使用；使用者可隨時在設定中關閉 |
| Team / Enterprise / API（商業） | 不會 | 商業條款下，程式碼不用於模型訓練 |
如果你是公司專案，建議使用 Team 或 Enterprise 方案，一勞永逸。如果用 Pro 個人方案，建議到帳號設定確認資料改善選項的狀態，並避免把含有機密資訊的檔案交給 Claude Code 讀取。也可以在 .claude/settings.json 裡設定權限，明確拒絕 Claude Code 讀取 .env 等敏感檔案。
如果改用 Codex，也要先處理權限邊界。Codex Permissions 文件 提供 read-only、workspace、danger-full-access 等內建 permission profile，也能用 filesystem / network 規則拒絕 .env 或限制可連線網域；Codex Web / Cloud 則要額外確認 GitHub repo、cloud environment、internet access 和 code review 權限。
資料政策可能隨時間調整，建議使用前同時查閱 Claude Code Data Usage 與 Codex Security 文件，再決定哪些 repo 可以交給 agent 處理。
Claude Code vs Codex 費用怎麼看？
| 工具 | 入門方案 | 重度使用方案 | 費用判斷重點 |
|---|---|---|---|
| Claude Code | Claude Pro：$17/月（年繳）或 $20/月（月繳），含有限使用量 | Claude Max 5x：$100/月；Max 20x：$200/月；Team Premium 也提供較高團隊用量 | 適合先用個人 Pro 小範圍試跑，再依 /usage、/compact 與模型選擇判斷是否升級 |
| OpenAI Codex | OpenAI 文件列出 Free、Go、Plus、Pro、Business、Edu、Enterprise 均包含 Codex；Plus 為 $20/月 | Pro 從 $100/月起，提供比 Plus 更高的 Codex 使用量；也可用 API key 按 token 計費執行本機 / SDK / IDE 任務 | 適合已在 ChatGPT 方案中的使用者；如果你需要 Codex Cloud、GitHub code review、Slack 等 cloud integration，需確認方案是否包含 |
實際價格以 Claude 官方定價頁、Max plan 說明、Team plan 說明 和 OpenAI Codex Pricing 為準。選擇時不要只看月費：Claude Code 要看每個 session 的上下文消耗，Codex 要看 local messages、cloud tasks、code reviews 是否共用使用量，以及是否需要 cloud integration。
團隊導入 Claude Code 或 Codex 前要評估什麼？
| 檢查項 | 可以導入的訊號 | 需要暫緩的訊號 |
|---|---|---|
| 專案狀態 | 有測試、lint、CI、清楚的 README | 沒測試、沒文件、部署靠口耳相傳 |
| 權限治理 | 有 branch、PR、review、秘密管理 | 大家直接改 main、環境變數散落各處 |
| 任務類型 | bug fix、測試、文件、局部重構 | 高風險架構改造、資安敏感邏輯 |
| 團隊習慣 | 願意看 diff、追驗證結果 | 只想讓 AI 直接交付 |
導入初期至少做三件事：使用乾淨 branch、限制可執行指令範圍、所有 diff 經人工 review。若用 Claude Code，要先定義 CLAUDE.md、permission mode 和哪些檔案不能碰；若用 Codex，要先定義 AGENTS.md、sandbox / approval policy、cloud environment、GitHub 權限和是否允許網路存取。也要承認限制：在大型 legacy codebase 或缺少測試的專案裡，AI 的「自信」常常比它的正確率來得早。
開始用 Claude Code 與 Codex 的建議流程
- 選一個低風險 repo：side project、內部工具、或有完整測試的小服務。
- 先選主要工具：本機互動任務用 Claude Code；雲端背景任務、PR review 或 GitHub issue 派工用 Codex。
- 寫清楚專案規範：Claude Code 用 CLAUDE.md；Codex 用 AGENTS.md 或 config 規則。至少寫技術棧、常用指令、測試方式、不可修改區域。
- 先做只讀任務：請 agent 摘要架構、列出風險、找 TODO，不要一開始就改檔。
- 派一個小任務：補 README、修一個已知 bug、替單一函式補測試。
- 看 diff 與驗證結果：不只看能不能跑，也看命名、錯誤處理、邊界條件和既有風格。
- 用一週記錄成效：哪些任務 Claude Code 比較順、哪些任務 Codex Cloud 比較省時間，再決定是否擴大導入。
接下來可以立即做三件事：
- 選一個低風險專案，請 Claude Code 或 Codex 只做架構摘要和改善建議，不要讓它改任何檔案。
- 建立專案規範檔：Claude Code 寫 CLAUDE.md；Codex 寫 AGENTS.md，並把測試指令和不可碰區域寫清楚。
- 用一週記錄成效，再決定是否擴大使用、升級方案，或把兩個工具分工導入。
Claude Code 和 Codex 最有價值的地方，不是讓工程師放棄理解，而是讓工程師把時間花回判斷、設計和驗收。先小範圍試、保留審查，讓工具證明它值得進入你的日常。如果你想進一步了解 E-E-A-T 如何影響搜尋排名，或 AI SEO 的基礎概念，可以看之前的系列文章。
延伸閱讀
- Claude 是什麼？該不該用、怎麼開始：先認識 Claude 這個產品。
- AI SEO 入門：AI 搜尋時代的內容策略基礎。
- E-E-A-T 是什麼：經驗、專業、權威、信任如何影響搜尋排名。
常見問題（FAQ）
Claude Code 免費能用嗎？
不行。根據 Claude Code 官方文件，Claude Code 需要 Pro、Max、Team 或 Enterprise 帳號。免費 Claude.ai 方案不包含 Claude Code。Pro 方案月費約 $17-20 美元（年繳較便宜），實際價格以 Claude 官方定價頁 為準。
不會用終端機，能用 Claude Code 嗎？
可以。Claude Code 有 VS Code 擴充功能、Desktop App 和 Web 介面（claude.ai/code）。如果你不熟終端機，直接用 VS Code 擴充功能或 Desktop App 的 Code 分頁，甚至用 Web 版連安裝都不用。
公司專案的程式碼會被拿去訓練 AI 嗎？
商業方案（Team、Enterprise、API）的程式碼不會被用來訓練模型。消費者方案（Pro、Max）是否用於模型改善，取決於你帳號中的資料設定。如果是公司專案，建議使用 Team 或 Enterprise 方案，或在開始前到帳號設定確認資料選項的狀態。
CLAUDE.md 要寫什麼？
寫專案架構、技術棧、命名規範、測試方式、和不能動的檔案。判斷標準：如果把某條拿掉，Claude Code 會不會因此犯錯？文章前面有提供完整範本。
Claude Code 和 Codex 的費用差在哪？
Claude Code 主要跟 Claude Pro、Max、Team、Enterprise 方案綁定；Codex 主要跟 ChatGPT Free、Go、Plus、Pro、Business、Edu、Enterprise 方案與 API key 用量綁定。Claude Code 要看 session 和模型使用量；Codex 要看 local messages、cloud tasks、code reviews 是否共用使用量，以及是否需要 cloud integration。實際價格以官方定價頁為準。
Claude Code 可以完全取代工程師嗎？
不建議這樣理解。它可以協助讀程式碼、改檔、跑指令、整理 PR，但需求判斷、架構取捨、安全審查、上線責任仍需要工程師承擔。
MCP 是什麼？
MCP（Model Context Protocol）是一種讓 Claude Code 連接外部工具和資料來源的協定。例如讓它讀取 Google Drive 裡的設計文件、更新 Jira ticket。MCP 設定比較進階，建議先熟悉基本操作再研究。官方文件在 code.claude.com/docs/en/mcp。
Claude Code 支援哪些 IDE？
目前官方支援 VS Code（含 Cursor）、JetBrains 全系列（IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm、GoLand 等），以及 CLI 終端機。詳細列表見 JetBrains 外掛頁面。
Claude Code 和 Codex 有什麼差別？
Claude Code 更像貼近本機 repo 的 Claude agent，適合在終端機、IDE、Desktop 或 Web 中讀寫專案、跑測試與管理專案指令。Codex 則更像跨 Codex App、Web、IDE、Cloud、GitHub / Slack 與 code review 的 agent 平台，較適合用程式介面分派任務、看 review pane、處理 PR 與管理多個 thread。CLI 可用，但不是 Codex 比較時的主軸。
Claude Code 和 Codex 可以一起用嗎？
可以，但要分工清楚。常見做法是用 Claude Code 處理本機深度重構、除錯與 CLAUDE.md 規範任務，用 Codex 處理雲端背景任務、PR review、GitHub issue 派工或需要 OpenAI 模型與工具鏈的流程。不要讓兩個 agent 同時改同一批檔案。
Claude Code 適合非工程師嗎？
可以試，但要從低風險任務開始，例如讀 README、整理專案架構、產生文件、改內部小工具。涉及登入、付款、權限、資料庫 migration、資安或上線流程時，仍需要工程師審查 diff 和驗證結果。
