我為什麼選擇 Claude Code

編譯摘要

我為什麼選擇 Claude Code — 編譯摘要

濃縮

核心結論：

  1. 選 AI 工具應選最底層的——Claude Code 能做到「套殼」工具的所有功能，反過來不行。中間層會擋掉模型的部分能力。
  2. 功能迭代速度是關鍵指標——Claude Code 的開發團隊從社群回饋到功能上線的循環極快（hooks、CLAUDE.md、MCP、Skill 等）。
  3. 工具選擇不是信仰，是工程判斷——在可選方案中，哪個能用最少時間做出最高品質的成果。

關鍵證據：

  • 從 WordPress 工程師視角，持續使用超過一年的累積體驗（多個客戶專案 + 自有產品）。
  • 與 Cursor、Antigravity 的實際對比：Cursor 費用問題、Antigravity 中間層不透明。
  • Claude Code 的透明度：改了哪些檔案、改了哪幾行，全部攤開，出問題能分辨是需求描述問題還是 AI 判斷錯誤。

質疑

結論 1：選最底層的工具

  • 前提假設：使用者願意承擔更高的學習成本。非工程師可能更適合有 GUI 的「套殼」工具。
  • 邊界條件：如果上層工具提供了獨有的整合（如 Cursor 的 IDE 內嵌補全），底層工具不一定能完全替代。
  • 反例：大多數人不會直接用組合語言寫程式，即使它是「最底層的」。適當的抽象是有價值的。

結論 2：迭代速度決定長期價值

  • 前提假設：快速迭代 = 好的方向。但快速迭代也可能帶來破壞性變更和不穩定。
  • 換場景：企業環境可能更偏好穩定而非快速迭代。

結論 3：工程判斷而非品牌忠誠

  • 前提假設：判斷基於理性分析。但「使用一年的累積」本身就是一種沉沒成本，可能影響判斷的客觀性。

對標

  1. Linux vs macOS vs Windows 的選擇：Linux 最底層最靈活但門檻最高，與 Claude Code 在 AI 工具中的定位相似。
  2. 相機的 RAW vs JPEG：RAW 保留最多資訊但需要後製能力，JPEG 方便但犧牲了靈活性。
  3. 創業者選技術棧的邏輯：選擇工具時考慮的不只是功能，還有生態系、社群、長期維護成本。

關聯概念

  • [[AI 工具選擇策略]]
  • [[Claude Code 三層架構]]
  • [[開發工具鏈整合]]