用 GPT-5.6 和 Claude 4.8 写了两个月代码，总结一句话：GPT 像一个想清楚再动手的架构师，Claude 像一个拿到需求就开干的高级工程师。最近在（titiai.cn）上对比了几个模型，这两个是最值得用的。
写代码：Claude 更快更稳
同一个需求，Claude 出活比 GPT 快 30-40%。它拿到需求直接写，不怎么犹豫。边界条件处理也更好，空值、零值、负数基本不会漏。
GPT 写代码之前会"想"更久，出来的东西结构更清晰、工程化程度更高，但并发场景下偶尔会漏掉锁。有一次它写的 token 刷新逻辑，两个请求同时进来会出竞态条件，Claude 写的同样的逻辑没这个问题。
所以写新代码我现在优先用 Claude。
分析问题：GPT 更深更准
需求拆解、技术方案、测试生成这些"想清楚再动手"的事，GPT 明显更强。
需求拆解三轮迭代后质量能到 90 分，它能根据业务背景调整优先级。Claude 偏技术视角，会把技术复杂度等同于业务优先级，有时候排出来的顺序不太对。
测试生成也是 GPT 更好。200 行模块它生成 28 个用例，行覆盖 92%，边界条件覆盖全面。Claude 生成 22 个，行覆盖 88%，浮点精度这类边界经常漏。
所以分析类任务我现在优先用 GPT。
调试 Bug：两者搭配最好
Claude 做初步定位更稳，调用链追踪不会跳过中间步骤。GPT 做深度分析更强，根因分析更深入。
我现在是 Claude 先定位到哪个模块有问题，再让 GPT 分析为什么会出这个问题。两个搭配比单用一个准很多。
重构代码：差距不大
两者重构能力都很强。GPT 拆分更合理，但偶尔会扩大改动范围——你让它改错误处理，它顺手把日志逻辑也改了。Claude 改动更精准，不会动你没要求的部分。
重构我现在用 GPT 出方案，Claude 做精调。
总结：写代码用 Claude，分析问题用 GPT，调试两者搭配，重构 GPT 出方案 Claude 精调。搭配用效率比只用一个高 40% 以上。
