🐁Личный опыт использования Claude Opus 4.6 и GPT-5.3-Codex: аналитика против разработки.

После тестирования обоих обновлений можно сделать вывод, что выбор модели теперь напрямую зависит от специфики текущей задачи.

Аналитика и обработка данных

В этой области Claude Opus 4.6 остается фаворитом. Модель демонстрирует более глубокий уровень интерпретации данных по сравнению с линейкой GPT. Второе место: Gemini. Привлекает понятным стилем изложения и сопоставимым объемом контекстного окна, что критично для работы с массивами документов.

Разработка ПО: Workflow в GPT-5.3-Codex

Для написания кода Codex показывает себя эффективнее, особенно при использовании нативного приложения для Mac. Максимального качества удалось добиться через настройку скиллов, правил и интеграцию необходимых MCP.

Процесс работы разделен на этапы по уровню усилий модели: ⭐️Концептуализация: Режим Medium. Используется для проговаривания общих идей и набросков задачи.

⭐️Проектирование: Режим High + Planning mode. Сюда передаются структурированные данные по архитектуре и стеку. Модель формирует план, который проходит ручную корректировку.

⭐️Реализация: Режим Extra-high. Финальное написание кода и генерация юнит-тестов на основе утвержденного плана.

Работа с большими проектами

Связка эффективно справляется даже с объемными кодовыми базами. Ключевым фактором успеха остается исходное качество архитектуры проекта. Модульный подход и логическое разделение компонентов позволяют ИИ-агентам точнее ориентироваться в контексте и выдавать чистый код.