https://github.com/Piebald-AI/claude-code-system-prompts

你可以拿着这个仓库自己去问 AI ，看 AI 告诉你 OpenCode 有没有这么详细的 Prompt Engineering ，同样可以对比 Codex ，我记得之前 codex 做得稀烂，Cursor 的上下文工程之前是最好的，现在和 Claude Code 基本上五五开各有优劣吧。

输入$4995 ，输出$24975.0000 的 Max…你设置没问题吗？

我还是说，中转站想对标官方两百刀订阅，首先要从 Cached Read 免费开始，因为官方的 credit 计算公式里 Cached Read 就是免费的。

https://she-llac.com/claude-limits

最简单的判断就是去看毒药，怎么看呢，用 wayback machine 看。

@bbao 这恰恰是我们想要的：

我们要的前端能力，恰巧就是那种，可以发现 AI 写的前端有问题，也可以在 AI 翻来覆去改不好的时候提刀亲自上阵的能力。

而设计能力，并不需要有完整的设计作品集，而是比 AI 产生的蓝紫色渐变页面更“有品”，有一些自己的理解，就足够算作加分项了。

@netnr 你说的是 collation 吧，pg 当然支持的

我真觉得在你用的整个技术栈都支持 asyncio 的情况下，你自己独树一帜只用同步模式实在是有点…嗯…难说

@maladaxia 我感觉它比 codex 快一点，虽然也有起伏。至于并行工作你多克隆几个仓下来就行了

@mikewang 这东西有股子当年西厢计划的味道了

@lzynb 非常依赖独立的 Step Tracking 文件和独立的 Plan 文件，大小问题都要求 AI 使用这两者而不仅仅是 todo

@mlzboy Cursor 的 Claude Opus 4.1 thinking 的 thinking budget 确实是比 Claude Code + Opus + ultrathink 要低的，大概只有 ultrathink 的一半，所以你如果真的面向最复杂的需求 Plan 的话，最好还是 Claude Code + Opus + ultrathink 。Augment 我记得完全没有 Opus 接入。

Cursor 的一个缺陷是，你需要给它一个 Cursor Rules ，不然它不会主动去做 Plan 。

codex 和 Cursor 的 gpt-5-high-fast 的思考预算是一样的，后者的 token 速度稍快一点。

你说的这些都是 Cursor 的功能，那你其实更适合直接去用 Cursor…

据说 Cursor 是切到了 bedrock 才躲过了这场 claude 降智的，可以换 cursor

所有抄 aeron 的椅子都很容易勒腿，而抄 embody 的贵一点的都还行，最好的椅子依然是 embody

@taosimple Cursor 完全不阻止你尝试将整个上下文的任意一条信息 dump 到一个文件，Claude Code 的反编译满天飞，Codex 干脆是开源的。

这种差异决定了 LLM 是把它当作需要回馈的用户指令还是一段上下文。所以 Cursor 是 Rules ，而 Claude Code 是 Memory 。

@stimw 可以试一下 Cursor ，原因如上

@owen800q Cursor 有目前业内最好的 prompt engineering 和 tool call 设计，它当前还不是 Codex 和 Claude Code 可以碰瓷的。

举例来说的话，比如：

Cursor Rules 是直接被嵌入到首个 User 信息的，而 Claude Code 是把 CLAUDE.md 当成一条 User 信息插入在首个 User 信息之前，Codex 则是在 System Prompt 里提醒 AI 要去读 AGENT.md 。比较来看，当然是 Cursor 的做法更好。

Cursor 会拦截所有的 grep 操作，并且将它转成 grep tool call 并强制加上上下文信息，而 Claude Code 的做法是单独提供 grep 工具并且在 Prompt 里要求 AI 用工具而不是命令行，Codex 的做法是不提供 grep 工具，让 AI 优先用 rg 。

Cursor 会在编辑工具的返回内容里提醒 AI 要使用 read_lints 检查修复所有的 linting 错误，而 Claude Code 和 Codex 都只是在初始 Prompt 里强调要跑 linting 。

并且 Cursor 虽然有 25 tool call 自动停下来的限制，但这比起 Claude Code 经常在莫名其妙的地方写一个 Summary 然后停下来要好得多。

至于 Cursor 的 GPT-5 ，我的体感是 gpt-5-high-fast 比 codex 快，而 gpt-5-high 比 codex 慢，思考时长没啥区别。

@dssxzuxc 确实是这样的。明显感觉用 GPT-5 的时候的思维模式和用 Claude 不一样，它非常容易起疑心，但我觉得这一点在写代码的时候反而是好事情。

Claude 需要用很多重语气词告诉它要去刨根问底，但依然不能避免它看到一个什么类似的东西就经验主义，而 GPT-5 则需要明确告诉它一个合适的调查范围，以及在哪里可以拿到足够的知识。

如果把二者都当成员工的话，我确实会更信任 GPT-5 一点，因为我自己的写码风格也是会一路深挖到底，而不是模仿着抄抄就完事的。

@anivie 我倒是对 a 社那个什么立场表态没啥感想，我对 Claude Opus 4.1 最核心的感想是，它确实比起 GPT-5 有更大的知识和经验储备，但是盲从用户、过度自信和过度设计这些方面确实让人觉得它用起来很不省心，这种沮丧的拉锯战让人很难觉得它的 token 真的值这个价。

@dji38838c 现在从 Claude Max 200 刀切换到了 Pro ，我实际上没有在 Plus 下试用过 codex ，因为我是一直都用最高思考预算的那种，和小模型斗智斗勇属实没啥必要。