OpenAI Codex 評側及與 Antigravity 比較:AI 開發工具實測心得

更新 發佈閱讀 10 分鐘

最近 OpenAI 終於推出自家專屬的 Codex Mac 版本的桌面應用程式,趁著最近我的日常主力 Antigravity 額度見底的空檔,我決定「跳槽」體驗一下這款號稱與 GPT-5 深度整合的原生工具。

作為一個已經被 Antigravity 的「Agent 自動導航」寵壞的人——習慣看著它自動規劃、拆解 Task 並完成整個專案——Codex 給我的初體驗非常微妙。它的額度給得像是怕你用不完一樣「豪邁」,但在自動化邏輯上,卻與 Antigravity 的「規劃優先 (Planning-first)」有著截然不同的靈魂。

這篇文章將詳細記錄我這段時間的 Codex 實際使用心得,從介面設計到 Agent 的互動體驗,並且詳細對比這兩款頂尖工具,帶你一探究竟在 Antigravity 建立的強大生態位下,Codex 是否真的具備讓你切換的價值?

介面設計

Codex 採用了「直觀檔案管理」與「所見即所得」的設計哲學,讓開發者能隨時掌控專案的物理狀態;雖然初期自動化不如 Antigravity 深度,但其 Git 整合的語意化建議對於版本控制極為友善。

1. 「看得到、找得到」的檔案管理與 Git 介面

我最喜歡 Codex 的一個核心優點,在於它的檔案管理非常直觀。

與 Antigravity 習慣將中間產物隱藏在深層系統隱藏資料夾的做法不同,Codex 產出的所有檔案都會直接留在你的專案根目錄下。雖然初期可能會覺得目錄變得擁擠,但對於追求「掌控感」的開發者來說,這種「看得到、找得到」的設計讓人非常安心,不論是備份還是手動微調都非常方便。

特別值得提的是 Git 的介面設計。Codex 的版本控制介面做得非常出色,比 Antigravity 更有條理

在畫面上,我可以一目了然地看到目前的 Branch 分支狀態、有哪些檔案尚未 Commit。更貼心的是,Codex 會主動觀察你的進度,建議你何時該進行 Commit 或 Merge,不需要開發者主動下達 git 指令。

Codex diff 視窗

Codex diff 視窗


Codex 的 branch 切換頁面

Codex 的 branch 切換頁面

 小教室:什麼是 Git?

可以把 Git 想像成遊戲裡的「存檔點」。我們寫程式就像在攻略高難度 RPG,隨時可能選錯選項或不小心弄壞裝備(程式碼)。

1. Commit(存檔):Git 讓我們能隨時「建立存檔」,一旦改壞了,隨時可以「讀取進度」回到正確的狀態。2. Branch(分支):就像是在主線之外開一個「平行世界」。你想測試危險的新功能時,先在分支裡玩,失敗了直接刪除也不影響主線。3. Merge(合併):當你在平行世界(分支)測試成功後,把成果「合回」主線劇情的動作。

2. Skill 商城與自動化功能

Codex 的 Skill 頁面 設計得非常漂亮,像是一個精緻的應用程式商店。與傳統 IDE 需要手動將指令集存放在特定資料夾相比,Codex 允許用戶一鍵安裝、管理各種功能模組,對初學者極度友善,而 Anitgravity 則沒有統一管理 Skill 的介面。

Codex 的 Skill 頁面

Codex 的 Skill 頁面

自動化 (Automation) 方面,我認為兩邊各有優劣,Codex 可以設定 Automation 定期運行某個專案但缺乏像 Antigravity Workflow 那樣「一鍵啟動既定複雜流程」的深度;而 Antigravity 則是關閉應用程式後,就完全不會執行任何動作了,除非自行撰寫腳本,因此希望哪天兩者可以互相新增彼此都沒有的功能。


Codex 的 automation 頁面

Codex 的 automation 頁面

3. 整體視覺與對話管理

Codex 的介面走的是極簡風。左側井然有序地排列著對話串,檔案管理則是點了就能直接在其他 IDE 內或 Finder 開啟。雖然偶爾會發生連結點了沒反應的小 Bug,但整體而言是非常流暢的單一視窗體驗。

這點與 Antigravity 形成了鮮明對比。在 Antigravity 中,對話管理的部分由 Agent Manager 負責,可以一眼到看到所有專案的對話記錄,也可以直接開始新的對話,然而要使用更多功能就得開啟 editor 介面,因此常常畫面上會有多個視窗同時開啟。

Codex 主介面(取自 Codex 官網)

Codex 主介面(取自 Codex 官網)

Agent 互動體驗

1. 偏向專業回覆感的 Agent

在 Agent 的互動體驗上,兩者有著截然不同的色彩。Codex 的模型(GPT-5.3-Codex)預設語氣非常「專業(冷淡)」,它傾向於直接拋出原始的程式執行結果,因此想要調整語氣或回答方式的話要使用 pesonalization 或進入 agent.md 進行設定。像我就要求他每次都要幫我進行執行結果摘要以及具體下一步應該要做什麼,讓我不會被程式碼搞的頭昏轉向。

相比之下,Antigravity (Gemini 3 Pro) 的風格則顯得非常「白話且直覺」。它不只是執行指令,還會主動幫你整理摘要,用語通俗好懂。這種直覺的回報方式對於像我這樣非資工背景的使用者來說,簡直是救星。

2. 頻繁的「確認循環」:安全 vs 效率

這是 Codex 與 Antigravity 最大的區別之一。Codex 執行任務時「非常小心」,每當遇到不同執行路徑時,它會立刻停下來詢問你的選擇(通常提供 3 個選項)。

雖然這大幅提升了安全性,避免 Agent 跑偏,但對於已經習慣 Antigravity 「全自動導航」的人來說,這種頻繁的互動有時會讓人感到疲勞,無法一次性完成所有步驟再進行檢查。

3. 業界最強的大方額度與細部設定

這絕對是 Codex 目前最大的殺手鐧。

Codex 的額度給得極度寬裕,對於日常開發來說幾乎「用不完」,且剩餘額度的監測非常即時,不像 Antigravity 常讓人有用量焦慮。

Codex 及時額度顯示頁面

Codex 及時額度顯示頁面

此外,Codex 提供了極深的設定選項:

  • 推理等級 (Reasoning Level):從低到極高,任君挑選。
  • 規劃模式 (Planning Mode):可選擇是否開啟預先規劃。
  • 運行環境:支援本地、雲端,甚至能細分要開啟「安全沙盒」還是直接給予「終端機最高權限」,另外還有 Git Worktree 允許你一鍵建立「平行宇宙」工作區(Worktree)。
Codex 對話設定選項頁面

Codex 對話設定選項頁面

4. 遺憾的「透明度」:缺乏 Artifacts 與 Task 紀錄

我認為這是兩者最大的體驗分水嶺。Codex 並沒有引入 Antigravity 中廣受好評的 Artifacts 概念。

在 Antigravity 中,你可以隨時查看 Task 列表了解目前進度,並在 Walkthrough 中瀏覽整個專案或任務的回顧。但在 Codex 中,除了一開始的 Implementation Plan 以外,你很難看到完整的執行脈絡。這意味著當任務呈現複雜時,你必須不斷往回翻閱對話紀錄,無法像在 Antigravity 中那樣一目了然地掌握全局架構。

Codex vs. Antigravity 規格與體驗比較表格

為了讓大家更直觀地選擇,我將官方數據與實測體驗整合為這份終極對比表,完整收錄了兩者的核心差異:

raw-image

總結:我該選擇 Codex 還是 Antigravity?

在模型表現上,根據我的「體感測試」:

  • 速度:Antigravity (Gemini 3 Pro) > Codex (GPT-5.3-Codex)
  • 錯誤率:Codex < Antigravity (Codex 似乎稍穩一點)
  • 效能巔峰:兩者仍被目前的 Opus 4.6 稍微領先,但 Codex 的進步速度不容小覷。

總結來說: 如果你是那種追求極致安全性、喜歡手把手控制每個步驟、且需要海量 API 額度的開發者,Codex 絕對是目前的首選。

但如果你更喜歡懶人式的全自動化、重視產品產出的精確文件(如 Task/Walkthrough),且偏好更具靈性的回覆摘要,那麼 Antigravity 累積的互動體驗依然具有優勢。

常見問題 (Q&A)

Q1. OpenAI Codex Mac desktop 和 Google Antigravity 最大差別是什麼?

OpenAI Codex Mac desktop 偏向本機 AI coding 助手,強調即時寫程式與快速修改;Google Antigravity 則更像 AI agent 工作流工具,重點是任務規劃與流程自動化。簡單來說,Codex 強在「寫 code 當下」,Antigravity 強在「管理與執行整體流程」。

Q2. OpenAI Codex Mac desktop 可以取代傳統 IDE 嗎?

目前比較像 IDE 的增強工具,而不是完全取代者。它在快速修改、debug 和 prototype 階段非常強,但大型專案管理或複雜架構設計仍建議搭配 VS Code 或其他 IDE 使用。

Q3. 新手應該選 Codex 還是 Antigravity?

如果你主要目標是提升寫程式效率,通常會先從 Codex 開始;如果你更想讓 AI 幫忙規劃任務與自動化流程,Antigravity 會更適合。前者偏 AI 程式夥伴,後者偏 AI 工作流程管理。

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我是藥學背景出身的系統思維者,目前於研究所深造,長期關注 AI、數位工具與生產力系統。擅長將複雜流程轉化為可落地的數位架構,透過自動化與知識管理,讓工具處理重複工作,把時間留給思考與創造。 合作或交流歡迎來信:contact@ysjblog.com
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