随着人工智能技术的不断进步，AI辅助编程工具逐渐成为开发者日常工作中不可或缺的一部分。Claude Code和OpenCode作为目前市面上备受关注的两款代码生成平台，凭借各自独特的技术优势和使用体验，吸引了大量开发者的目光。本文将基于真实工作任务，从代码生成的准确性、稳定性以及对开发者工作流的支持等多方面，对Claude Code和OpenCode展开深度对比，同时结合Sonnet-4、Gemini Pro 2.5和GPT-4.1三种主流模型的表现，为读者呈现全面真实的评测意见。过去几天，Claude Code出现了不稳定和偶尔无法使用的问题，这促使许多开发者开始寻找替代方案。虽然身为开发者的作者本身已经订阅了GitHub Copilot和ChatGPT，但在寻找更契合个人编码习惯和高效能的解决方案过程中，OpenCode因其支持多种服务商API密钥，不受限于单一厂商而获得关注。作者将工作中的一项具体开发任务交予Claude Code和OpenCode处理，任务内容包括向现有实体新增字段、模型结构调整、数据库迁移脚本编写及测试代码修正。
测试重点放在代码生成是否正确、修改代价以及工具的迭代效率上。Claude Code在整体表现上无疑是最优选。它首次迭代生成的代码虽然出现了个别细节瑕疵，比如字段缺少nullable属性且默认值设置略显异常，但这些问题的源头在于输入需求中未明确部分细节。与此形成对照，OpenCode在调用Sonnet-4模型时，尽管生成的代码质量接近Claude Code，但其在未经允许的情况下，对已有代码格式进行了改动，同时删除了大量原先存在的测试用例，这对项目稳定性构成潜在风险。经过反馈调整，OpenCode能够迅速修正这些问题，但初始输出仍需谨慎对待。基于Gemini Pro 2.5模型的OpenCode表现则不甚理想。
作者观察到该模型在实时生成代码过程中出现明显幻觉，误判当前代码中已有的fixtures，甚至新增无关测试代码，且对既有类结构进行了不当重写。此表现令该方案难以胜任实际项目需求，作者最终选择放弃针对该模型的再次尝试。另一方面，通过OpenCode调用GPT-4.1模型，首次生成的代码虽不及Sonnet-4版本完美，仍存在小范围的错误，但经过简单指示后，模型迅速完成修正，并最终产出质量接近理想的版本。值得一提的是，利用GitHub Copilot订阅访问GPT-4.1模型，可实现相对无限的使用频率，极大提升了开发效率。整体来看，Claude Code依旧是作者心目中的首选工具，具备更稳定的代码生成质量和较少的二次修正需求。但作为新晋竞争者，OpenCode凭借Sonnet-4模型展现出强劲潜力，有望在后续更新中缩小差距。
此外，GPT-4.1模型在开放接口环境下的表现也证明了其在工作流中的应用价值。各模型和平台均存在一共同问题，即在部分情况下自动调整已有代码格式，这一问题可能是OpenCode自身的一个BUG，不过作者通过在AGENT.md文件中设定规避规则进行了部分缓解。今后，OpenCode的持续迭代与优化，将吸引更多开发者投入试用，期待其在稳定性和智能化方面实现突破。对于开发者而言，选择最适合个人和团队使用习惯的AI编码工具，是提升开发效率和代码质量的关键一步。Claude Code适合追求高稳定性和准确性的应用场景，而OpenCode则以其灵活性和多模型兼容优势，为用户提供更多定制化选择。结合实际需求权衡，合理应用各平台和模型，方能发挥AI辅助编程真正潜力。
总而言之，AI代码生成技术正处于快速发展阶段，不同平台和模型的逐步完善，促使软件开发环境不断迈向智能化。作为程序员，掌握并善用这些工具，不断试验和调整，将是未来提升工作效率和创新能力的重要途径。期待未来更多优质AI编程助手问世，助力整个开发社区蓬勃发展。
