从codex转战workbuddy使用一周的感受

不是恰饭,也不是踩一捧一。只是记录一个 Codex 老用户切换到 WorkBuddy 的真实一周,以及过程中踩到的坑和省下的钱。

一、为什么换:被逼无奈的"搬家"

很早就听说腾讯出了智能体编程工具 WorkBuddy,口碑相当不错。但当时我一直在用 Codex,体验也挺好,压根没动过换的念头。

转折发生在最近------我订阅的 Codex 中转站被封了。看着还没用完的月卡,心里是真的疼。其实市面上还有没被封的中转站,但心里总犯嘀咕:这个又封了呢?一来二去,也就没再续。

但我们已无法回到古法编程的时代了,正好,电脑里躺了许久的 WorkBuddy 客户端还没删,里面还挂着 2000 多积分没动过。于是我点开了它。

二、初体验:有点"费钱"

我先用它修了一个简单的 bug,顺手选了当时口碑最好的国产编程模型 GLM-5.3------毕竟早有耳闻,GLM 算是国内 AI 编程模型的"第一梯队"。

几分钟就修完了,我检查了一遍,没毛病。

下班前,本着"让 AI 替我加班"的想法,我又丢给它一个稍微大一点的需求。第二天一到公司检查:功能是实现了,但前端 UI 的还原度不算理想。最让我吃惊的是------这一个功能,愣是消耗了 800 多积分。

那一刻,说不清是效果没达到预期,还是单纯不习惯新工具,我突然有点怀念我的 Codex 了。

三、转折点:同事安利的"性价比之王"

我找了当初推荐我用 Codex 的前同事吐槽。结果他说:他早就开始用 WorkBuddy 了,甚至已经开了会员。不过有几个模型消耗实在太大,他也不敢随便点。

他给我指了条明路:GLM-5.3-flash。据他说,这个模型消耗小,可以当主力来用。我试了试,确实------毕竟 0.06 的倍率摆在那,跟前面那 800 积分一比,简直天壤之别。

后来我还顺手试了刚出来的 DeepSeek-V4.1-flash ,倍率更低,只要 0.03,成本上又下了一个台阶。对日常体量不大的需求来说,几乎零负担。

四、深入使用:前后端一把梭

之后的几天,我就一直用 GLM-5.3-flash 推进需求。

我一般会开完全访问权限,同一个任务里前后端一起写。这一点用起来是真方便------不用在多个工具间来回切。

实际体验下来:

  • 后端:几个较大的需求,功能都完成得不错;

  • 前端:功能上完全没问题,就是UI 还原度还是偏糙,往往需要我手动调一下细节。

总体来说,我觉得它和 Codex 已经大差不差了。

五、让我最终留下的,其实是这些"小事"

除了模型能力,真正让我决定继续用下去的,是 WorkBuddy 整体的使用体验:

  • 🪙 积分体系友好:每日登录、做任务都能领积分,到现在我甚至还没开会员的必要;

  • 🌙 暗色皮肤:程序员的专属浪漫,深夜写代码不刺眼,也不用担心老板从背后经过时怀疑你没在干活;

  • 🐱 专属 AI 宠物:领了一只,还挺可爱的。

不得不说,腾讯在 C 端用户体验和运营推广这块,功力还是深的。

六、写在最后

一周用下来,我的结论是:

WorkBuddy 在编程能力上已经能对标 Codex;前端还原度是目前的主要短板,但配合 GLM-5.3-flash、DeepSeek-V4.1-flash 这类高性价比模型,日常开发完全够用。如果你和我一样,正好在找 Codex 的平替,它值得一试。

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