这些 AI 创作平台我该选哪个
一句话：别被 5 个名字吓到——它们解决的事情很像，但姿势不一样。选哪个不取决于它”最强”，取决于它适合你想做的事。
这页是”对着货架站一会儿”的人写的：看完你能说出自己该拿哪一个，以及为什么。
读者视角：你是哪种人？
先别看功能表——先看自己。下面这张表按”你是谁、你想干啥”去推荐：
| 你是 | 你想的事 | 推荐起步 | 为什么 |
|---|---|---|---|
| 有一点命令行基础 · 想深度控制、愿意配环境 | 把 AI 织进日常工作流、改真实代码、做长项目 | Claude Code | VSCode 集成 + 社群生态最全 + 本 wiki 默认路径 |
| OpenAI 生态重度用户 · 习惯了 ChatGPT | 不想换账号、想要 OpenAI 那套体验 | Codex | 复用 OpenAI 账号、和 ChatGPT 的记忆/订阅打通 |
| 完全不想碰命令行 · 喜欢看得见摸得着 | 像用 App 一样用 AI 帮我建网站、做小工具 | Antigravity | 图形化 Builder 模式、为非技术用户设计 |
| 玩过 AutoGPT / 对”agent 会自己长进”着迷 | 让一个 agent 长期陪我、记得我、自己长技能 | Hermes Agent | 开源自进化框架、持久记忆 + 技能自动涌现 |
| 爱折腾开源 · 重视本地 · 想跑在自己的设备上 | 手机里、家里服务器里养一只”自己的 AI” | OpenClaw | 本地跑、多聊天软件接入、“养宠物”式 agent |
如果你从这张表走不出来：默认选 Claude Code。80% 的好朋友都从这里起步，卡住了社群里能找到人帮你 debug。
每个平台 · 读者能懂的一段话
Claude Code（本 wiki 默认推荐）
谁做的：Anthropic（Claude 模型的东家）。 适合谁：愿意在 VSCode 里敲一点命令 · 想让 AI 真正改你的文件 · 想跟着好朋友一起学。 擅长啥：长对话、大项目、改真实代码、按 CLAUDE.md / skill / subagent 组织复杂工作流。 不擅长啥：纯零技术门槛体验（装环境那关绕不过去）；不是图形界面。 官方：claude.com/claude-code 本 wiki 的装法：Mac-从零装好
Codex
谁做的：OpenAI。 适合谁：你已经深度用 ChatGPT / Plus / Pro，不想再办第二个 AI 账号 · 习惯了 GPT 的语气。 擅长啥：和 OpenAI 生态无缝接（ChatGPT 记忆、订阅、App）、代码补全体验好、在终端和 IDE 都能跑。 不擅长啥：和 Claude 比，长上下文、按 MD 组织 agent / skill 的生态稍弱（两家都在追）。 本质：可以理解成”OpenAI 版的 Claude Code”——做的事很像，哲学稍有不同。 官方：openai.com/codex
Antigravity
谁做的：Google（DeepMind + Gemini 团队）。 适合谁：完全不想碰命令行的人 · 想要一个”打开就能用”的 AI Builder · 看见黑框框就头疼。 擅长啥：Builder Mode（图形化搭建小应用）、和 Google 账号打通、对非技术用户友好。 不擅长啥：深度定制不如 CC / Codex；生态还年轻，社群教程少。 本 wiki 的立场：如果你坚持不碰命令行，Antigravity 是最平滑的起点。但到了后面想深做，多半还是会回到 Claude Code 这类工具。 官方：antigravity.google
Hermes Agent
谁做的：Nous Research（开源模型圈的老牌团队）。2026 年 2 月发布，几周内 GitHub 超 9.5 万 star，是 2026 年增长最快的 agent 框架之一。 适合谁：你 2-3 年前玩过 AutoGPT / BabyAGI 没满意 · 想要一个会长期陪你、记得你、技能自己涌现的 agent。 擅长啥：自改进学习循环、三层记忆系统、技能自动创建、MIT 开源、能接几乎任何模型（OpenRouter 200+、MiniMax、Kimi、智谱、NVIDIA 都行）、从终端到 Telegram / Discord / WhatsApp / Home Assistant 全通。 不擅长啥：还年轻、生态在快速变、稳定性不如 CC / Codex 这种商业产品。 官方：hermes-agent.nousresearch.com GitHub：github.com/nousresearch/hermes-agent
OpenClaw
谁做的：开源社区（发起人 Steinberger · 2026 年 2 月宣布加入 OpenAI · 项目转非营利基金会维护）。2026 年 2 月 GitHub 超 10 万 star，迅速成为社区现象。 适合谁：爱开源 · 想让 AI 跑在自己的设备上（手机 / Mac / 家里服务器） · 想通过你平时就在用的聊天软件指挥它。 擅长啥：本地跑、多聊天软件接入（WhatsApp / Telegram / Slack / Discord / 微信 / QQ / iMessage / 飞书 / LINE 等一大堆）、“小虾 → 龙虾”式渐进养成、macOS / iOS / Android 原生支持。 不擅长啥：安全仍在磨合——Cisco 2026 年测过第三方 skill 存在数据泄露 / prompt injection 风险，skill 市场缺审核。装第三方插件前要警惕。 官方：openclaw.ai GitHub：github.com/openclaw/openclaw
一句话选择建议
- 80% 的读者 → Claude Code（VSCode 集成好、社群教程多、本 wiki 默认路径）
- 已经深度用 OpenAI → Codex（省一个账号、省一次学习）
- 完全不想碰命令行 → Antigravity 起步（之后想进阶再回来）
- 想玩前沿自进化 agent → Hermes Agent（开源、有记忆、长得快）
- 爱开源 + 本地 + 手机里养一只 → OpenClaw（但装插件看清再装）
关于”学一个会不会白学”
不会。五个平台的核心概念高度通用：
- CLAUDE.md 类的”给 AI 一本说明书”——Claude Code / Codex / Antigravity / Hermes 都有等价物
- Skill 类的”一段可复用的能力”——几乎各家都有
- Subagent / 多 agent 编排——各家都在做
- MCP（模型上下文协议）——已经是跨家标准，Claude / Codex / Hermes / OpenClaw 都支持
所以换平台不是从零开始。你在 Claude Code 里练出的肌肉（怎么拆任务、怎么写好提示、怎么组织项目），迁到 Codex / Hermes 大部分能用。平台是工具，方法论是你的。
延伸
- Mac-从零装好 · 在 Mac 上装 Claude Code 的实操
- 10-Harness · 这几个其实都是 “harness”——看它们的历史坐标，就懂为啥长这样、为啥都在往同一个方向长
- 06-MCP · 跨平台的通用协议 · 学会了走到哪都能用
陈彬视角
别在”选平台”上耗超过 1 小时。选错了换代价很低（配置文件 copy 过去、语法改一改）。选错比拖着不选便宜 10 倍。
本 wiki 押 Claude Code 是因为好朋友群里大家都用它——遇到问题能互相帮。你要是坚持用 Codex / Hermes / OpenClaw，我不拦——但你得做好”问题只能自己 google”的心理准备。选择的真实代价是社群密度，不是功能列表。
AI 学者 2026-04-21 · Hermes / OpenClaw 信息经 WebSearch 验证（2026-04 版本）· 如有更新请 file back