最近我一直推薦 Claude，而不是 ChatGPT。我的分法其實取決於一件事：你有沒有自己的做事規矩。完全沒有規矩的話，兩個其實差不多；有規矩的話，Claude Code 會比較遵守規矩。這篇是我最近統整陪跑客戶時給的建議：什麼時候用 ChatGPT、什麼時候用 Claude Code、我推薦 Claude 的原因，最後附一張表讓你判斷自己該先用哪個。
- 剛開始用 AI，正在猶豫要訂 ChatGPT 還是 Claude。
- 已經把 AI 用在工作上，希望交代下去的事不會被亂搞，想找一個比較聽話的 AI 同事。
- 想知道什麼時候該用 ChatGPT、什麼時候該換 Claude Code。
- ChatGPT 很多能力，每個都有八十分水準；Claude 是把老實、可靠、聽話做到一百分。
- 純新手、還沒有規矩，先用 ChatGPT；規矩很多、希望 AI 老老實實做事，Claude Code 是我目前唯一推薦。
- 我推薦 Claude 的主要原因是安全可靠，外加 Hook 機制；AI 憲法這個概念也很重要。
- 要畫圖就兩個都訂：ChatGPT 是訂給 Claude Code 畫圖用的。
什麼時候用 ChatGPT，什麼時候用 Claude Code：先看你有沒有自己的規矩
- 即時語音交互做得很好，跟它聊天很輕鬆，很降低門檻。
- 要畫畫也不錯。
- 多功能，很多能力，每個也都有八十分水準。
- 你希望它是你的 AI 同事。
- 不會亂搞你，認真聽話。
- 你交代的事情，就老老實實做完。
- 它是把老實、可靠、聽話做到一百分。
但我會加一個前提：這是真的要進入工作流程之後再回頭看。你原本就有一些工作流程的概念，工作流程、內容都已經講好，Claude Code 的好處才會出來。所以前期如果你都沒有規矩，請以 ChatGPT 為主。
- ChatGPT Work、Codex、一般 ChatGPT 怎麼分工？：如果你先從 ChatGPT 家族開始，這篇講它自己的三種工具怎麼分。
- 想學 Agent，我為什麼會先推薦 Mac？：準備進入 Claude Code 這類 Agent 工具之前，電腦怎麼選。
我推薦 Claude 的主要原因：安全可靠，外加 Hook 機制
我推薦 Claude 的原因主要就兩個：安全可靠，外加 Hook 機制。後面會講的 AI 憲法，是我覺得也很重要的概念。
| 原因 | 白話 |
|---|---|
| 安全可靠 | 交代下去的事老實做完，比較不會為了讓你高興自作主張。 |
| Hook 機制 | Claude Code 可以設定 Hook：在 AI 動手之前或之後，自動跑一段檢查程式。規則寫成程式直接攔，不靠 AI 自己記得。例如我的知識庫裡，工作日誌一定要上傳，心情日記一定不上傳，這種「一定要」和「一定不」的規矩，就交給 Hook 守。Hook 是 Claude Code 的功能，一般網頁版或 App 的 Claude 沒有。 |
| AI 憲法 | 訓練時就照一部白紙黑字的規矩教，讓 AI 自己對照規矩檢查自己。 |
規則只寫在文件裡，要靠 AI 讀到、記得；寫成 Hook，每次動手都會被檢查。
- 寫了一堆規則給 AI，為什麼還是沒人執行？：Hook 機械攔截是三種「規則引擎」裡最硬的一種，這篇有我實際怎麼用。
- AI 規則檔裝了攔截器，52 天一條都沒擋下來：只會提醒的攔截器和真的會擋的攔截器差在哪。
Claude 不畫圖怎麼辦？讓 ChatGPT 當它的畫圖工具
有人會問：我希望 AI 老老實實做事，可是我也要畫圖，Claude 又不畫圖，怎麼辦？
我的做法是 ChatGPT 一起訂，然後請 Claude 去叫 ChatGPT 畫。我會跟 Claude 講我要什麼圖，然後 Claude 叫 ChatGPT 去畫。ChatGPT 畫不好，是 Claude 幫我盯，盯到 ChatGPT 畫好為止。
所以我沒有在管「抽卡」這件事（抽卡＝同一個需求一直重新生圖，碰運氣等一張好的）：
- 需求一開始就寫清楚：Claude 一開始就把我要的需求寫得很清楚，ChatGPT 的成功率自然就很高，不用一直抽。
- 就算要抽，也是 Claude 去抽：不是叫我抽。
最終是 ChatGPT 生完、Claude 審核都過了、都完整的，才會給我看。我自己都沒在抽過卡。我現在有很多 AI 工具，都是訂給 Claude 用的。
Claude 本身不生成圖片和影片，我是用這種方式補起來。
為什麼 Claude 比較守規矩：兩家訓練 AI 的打分表不一樣
我最近統整了一下陪跑客戶時給的建議。要講清楚為什麼這樣分，先從兩家怎麼訓練 AI 講起。不管哪一家，現在教 AI 大致都是三步：
| 步驟 | 白話 | 各家差在哪 |
|---|---|---|
| 預訓練 | 把全人類的網頁、書、程式碼讀完，只練「猜下一個字」 | 教材和底層架構，各家已經差不多 |
| 監督微調 | 老師拿標準答案示範，教它像正常人一樣回話 | 請什麼樣的老師 |
| 強化學習 | 不給範文，自己刷題，老師拿一張打分表，做對給糖、做錯打手板 | 打分表上寫什麼，這一步才是真正分出差別的地方 |
只做完第一步的 AI 像書呆子，什麼都懂一點，但還不能直接用：你問它「電腦壞了怎麼修」，它可能學著網路論壇的口氣，反問你一句「樓主後來修好了嗎」。所以才需要後面兩步，把它教成能做事的樣子。
差別就在第三步那張打分表。ChatGPT 早期讓它爆紅的做法叫 RLHF：同一個問題讓模型寫兩個答案，請真人考官挑比較喜歡的那個。考官是一般人，一題只給幾分鐘。一個答案乾乾的但是對的，另一個排版漂亮、語氣熱情、開頭先誇你「這個問題問得真好」，考官很容易選第二個。這樣一路打分下來，模型就學會讓你看了舒服。
打分表不同，教出來的學生脾氣就不同：
| OpenAI（ChatGPT） | Anthropic（Claude） | |
|---|---|---|
| 打分表 | 讓人滿意 | 守住邊界，在真實的工具裡一步一步把活做完 |
| 怎麼打分 | 同一題寫兩個答案，讓真人考官挑比較喜歡的（RLHF） | 照一部寫好的校規，讓 AI 自己對照檢查、自己改（Constitutional AI） |
| 主要練什麼 | 文字、程式、語音、畫圖、影片都練 | 放進真實的大型程式專案，自己翻檔、改程式、跑測試，改到整個專案跑通 |
| 像什麼人 | 一個什麼都會、多才多藝，情商比較高的人 | 專業顧問，你要專業建議，它可以給你一針見血的建議；沒人盯著也老實做完 |
| 代價 | 容易順著你講；有規矩的時候，不像 Claude Code 那麼會遵守 | 不畫圖，要畫圖得另外訂 ChatGPT；要先把工作流程、內容講好，好處才出來 |
這也是 ChatGPT 的強項。它不只會寫文章、寫程式，即時語音聊天很自然，畫圖也有很強的模型，連做影片都有 Sora。想找一個什麼都會、隨叫隨到的生活與辦公助手，選它沒問題。這就是我說的：很多能力，每個都有八十分水準。
Anthropic 走的是另一條路。Anthropic 的創始團隊是從 OpenAI 出來的，一開始就把 AI 的安全和可控放在前面。Claude 本身不生成圖片和影片，力氣集中在工作場景：讓 Claude 在真實的大型專案裡，自己翻檔、改程式、跑測試，看到滿屏報錯就自己找原因，一直改到整個專案跑通。這也是為什麼我要畫圖時，會另外訂 ChatGPT，給 Claude Code 畫圖用。
AI 憲法是什麼：讓 AI 照著白紙黑字的規矩檢查自己
AI 憲法，就是 Anthropic 寫給 AI 遵守的憲法，英文叫 Constitutional AI。Anthropic 認為只靠人打分有兩個問題：
- 考官的水準有高有低，判斷容易被語氣和排版影響。
- 模型越來越強，一寫就是幾千行程式，裡面有沒有坑，人根本看不過來。
所以他們替 Claude 寫了一部白紙黑字的校規。訓練時讓模型先寫一份回答，再把回答和校規一起交回給 AI 自己看：有沒有不懂裝懂、有沒有安全漏洞，自己改、改完重寫一遍。
除了校規，Anthropic 還會專門練模型的性格（Character Training）。例如你給的指令前後矛盾，Claude 不會硬著頭皮亂猜，會直接跟你說「你這兩句對不上，你到底要哪個」。
到了 AI 自己拿工具做事的時代，不亂越界、找不到檔案敢直接說「我沒找到」的習慣，比偶爾很聰明更重要。
為什麼「老實」比「聰明」值錢：一件 50 步的工作
算一筆帳就很清楚。現在用 AI 做事，已經從問一句、回十行，變成讓它在背景連續改好幾十個檔案、跑上百步操作。假設一件工作要連續走對 50 步：
| 每一步照規矩來的機率 | 50 步全部走對的機率 |
|---|---|
| 95% | 約 7.7%（十次有九次多會在半路出包） |
| 99% | 約 60% |
每一步只差 4 個百分點，最後結果差了快 8 倍，工作越長差距越大。出包是什麼樣子？像把不該刪的設定刪掉，或是為了讓測試通過，乾脆把測試本身改掉。
AI 自己做事的時代，比的是能不能連續做八小時不出包
強化學習有一條鐵律：你獎勵什麼，模型就會想盡辦法把那項本事練到極致。
| 打分表獎勵什麼 | 得到什麼樣的 AI |
|---|---|
| 考官看了舒服 | 能聊能畫、什麼都懂一點的全能選手；但做髒活累活時，偶爾會為了讓你高興自作主張 |
| 守住邊界，在真實工具裡一步一步把活做完 | 情緒穩定、特別老實的專業者 |
這是訓練取向的差別，不是說哪一家一定會出包。等到各家大模型在考卷上的分數都很高、差距很小，接下來比的是什麼？是誰偶爾能冒出一句特別驚艷的話，還是誰能在你睡覺的時候，連續幫你做八個小時的活，一個簍子都不捅？
這就是我說的 AI 同事。我希望它不會亂搞我，認真聽話，交代的事情老老實實做完。前提是規矩要先講好：
Claude 的代價也要先知道
Claude 不是天下無敵，這幾個代價我也照實列出來：
- 偏科：做海報、配影片、手機上順暢的即時語音聊天，Claude 給不了完整的體驗。
- 比較貴：專業顧問也比較貴。
- 有用量上限：訂閱方案有用量上限，程式正寫得起勁，可能突然跳出已達用量上限，只能等。
各家都在互相學，OpenAI 也在努力讓模型更守規矩，今天的領先不保證一直都在。所以我的推薦是「目前」的判斷，工具換版之後要重新看。
一張表判斷你該先用哪個
| 你現在的狀態 | 建議 |
|---|---|
| 剛開始用 AI，還沒有自己的規矩 | 以 ChatGPT 為主，先用即時語音和多功能把門檻降下來 |
| 已經有工作流程、規矩很多，希望 AI 老老實實做事 | Claude Code |
| 要老實做事，也要畫圖 | 兩個都訂，ChatGPT 給 Claude Code 當畫圖工具 |
- ChatGPT Work、Codex、一般 ChatGPT 怎麼分工？
- 想學 Agent，我為什麼會先推薦 Mac？
- 寫了一堆規則給 AI，為什麼還是沒人執行？
- AI 規則檔裝了攔截器，52 天一條都沒擋下來
- 抓到 AI 偷懶之後，我把它寫進流程規則：就算是守規矩的 AI，也要會追問它有沒有真的做完。
- AI 換新版，下指令的方式要跟著改嗎？：Anthropic 官方的下指令指南，知識工作者也用得到的 7 招。