Агентные системы программирования, такие как Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI, появились на рынке относительно недавно — около 18 месяцев назад. За это время они прошли путь от новинок до незаменимых помощников для разработчиков. Согласно статье ZDNet, оба инструмента выполняют схожие задачи: они могут создавать программное обеспечение от начала до конца, модифицировать существующие проекты, запускать тесты, находить и исправлять ошибки, а также работать автономно в течение длительного времени.
Ключевое отличие от ранних ИИ-инструментов для кодинга, которые предлагали лишь автодополнение строк, — в том, что Claude Code и Codex действуют как агенты. Они не просто генерируют код по запросу, а берут на себя управление проектом: разбивают задачу на подзадачи, выполняют их и проверяют результат. Автор ZDNet, имеющий многолетний опыт программирования и управления командами, сравнивает работу с этими инструментами с руководством командой разработчиков: вы ставите задачу, а они ее выполняют.
Личный опыт автора показывает, что оба инструмента эффективны. В сентябре 2025 года он использовал Codex для масштабной работы над коммерческими плагинами для WordPress, потратив $200 за месяц. После завершения проекта он перешел на тариф $20 в месяц. Позже он начал использовать Claude Code, чтобы получить опыт работы с ним для своих обзоров. По его словам, выбор был обусловлен не превосходством одного инструмента над другим, а желанием изучить оба.
Оба инструмента могут создавать целые системы, а не просто дописывать код, работая как агенты.
Стоимость использования обоих инструментов для индивидуальных разработчиков примерно одинакова, хотя есть нюансы в тарификации. Основной фактор выбора — экосистема, к которой вы привыкли, и предпочтения в отношении компании-разработчика. Некоторые разработчики могут использовать оба инструмента одновременно, запуская несколько проектов параллельно. Оба инструмента поддерживают работу с другими сервисами через плагины и коннекторы.
Для тех, кто только начинает знакомство с агентным программированием, автор рекомендует попробовать оба инструмента, чтобы понять, какой лучше подходит под ваш рабочий процесс. Он также отмечает, что производительность обоих инструментов высока, и проблемы возникают в основном из-за нечетких инструкций или путаницы в задачах.
