（海外，HN 热帖）《Goodbye Claude, Hello Pi》：一位老用户为什么把主力编码 harness 从 Claude Code 换成开源的 Pi
再见 Claude，你好 Pi
2026 年 9 月 21 日 · #pi #claude
我是 Claude Code 的老用户了，从一年多前它进入 Claude Pro 订阅开始就一直在用。我还记得第一次用它的时候，只给一句提示，它就为我随手做的周末小项目吐出一堆乱糟糟的 Python 代码，我当时兴奋得不行。我相信几年后回头看，大家都会把它的发布视为我们正身处的这个软件开发新时代的主要推手之一。
尽管如此，由于许多小挫败感日积月累，我终于决定让它从我的主力编码 harness 位置上退休，把开发环境迁移到 Pi。
Anthropic 一定有人听到了风声……就在我做出决定的第二天，他们宣布 Claude Code 终于开始支持 AGENTS.md 文件，想把我留下。可惜对我来说，这来得太少，也太晚了。
吐槽
既然没有正式的讣告，我想借这个机会说说 Claude Code 最让我不喜欢的地方（也就是我期待在 Pi 里避开的东西）。
AGENTS.md 这件事某种程度上概括了我决定不再用 Claude Code 的全部原因。别误会，让一大堆 CLAUDE.md 散落在各种 GitHub 业余项目里，是很棒的游击营销。但对用户来说，要在两种格式之间复制或做软链接，实在很烦。
我像个卢德分子一样，仍然更愿意在提交前审阅它产出的大部分代码。我（曾经）在 VSCode 里用 Claude Code，它允许你把 harness 连接到 IDE。这很好用，因为你可以在文件里选中一段文字，在审阅时提问或要求修改，它会自动把这段放进上下文。
问题是同一时间只能有一个会话「连接」到 IDE。如果你在第一个任务进行时开第二个标签页做另一件事，第二个就完全收不到 IDE 的选中文本事件。这个问题最早至少在 2025 年 12 月就有人报告过……然后被当成一个完全不相干的 bug 的重复项关掉了。[^1]
当然，你也可以用官方的 Claude Code VSCode 图形界面扩展，它确实允许开多个标签页，并把选中文本加载进每个标签的上下文。但这个扩展自己也有一堆问题。一半内置斜杠命令在图形界面里根本不能用。它不支持自定义状态栏。子代理的输出消息只是按时间顺序叠进主对话线程里，同时跑不止一个子代理时简直没法读。我能一直说下去。
尽管存在这些问题，Anthropic 似乎还在以狂热的速度往 Claude Code 里塞更多功能，却不怎么在意质量和稳定性。动态工作流、代理团队、ultrareview——都是帮企业客户每天烧掉更多 token 的好办法，但都不是我想要或需要的。
伴随这些功能发布，他们似乎总在折腾一些东西，把我的个人配置弄乱。截至写作时，Claude Code 今年已经发布了 244 个版本；其中超过四分之三修改了系统提示词或工具描述，而这会显著改变大模型的表现（尤其当这些新指令与用户提示词或仓库约定相冲突时）。
那么这些改动都是为了什么？尽管砍掉了 80% 的系统提示词，Claude Code 的开销仍然远高于 Pi，却看不出有什么好处。默认 Bash 工具的描述就将近 3000 个 token，大部分是关于用 git 和在 GitHub 上开 PR 的杂七杂八的内容。[^2] 顺便说一句，模型本来就知道怎么做这些，不需要详细说明。[^3]
展望
这篇文章充满了抱怨，抱歉！这不是我平常的风格，我也确实认为 Anthropic 做出了一款很酷的软件。我也没有幻想，如果从一开始由我负责 Claude Code，我会做得更好。大模型编码 harness 是一个非常新的领域，作为最早在一个领域创新的人之一，是件非常难的事。Pi 这样的后来者有后见之明，能看清什么行得通、什么行不通，哪些是核心功能、哪些可以砍掉。
归根结底，CC 给人的感觉是一个缺乏强烈愿景和方向的产品。就好像一群兴奋的工程师和产品经理在飞快地加上适合他们自己工作流的功能……却没有考虑这会不会让其他用户的体验变差。似乎没有一个高层的人专门负责对这些需求说「不」，而这在产品工程里极其重要。所以，眼下，我要离开了。
我很期待更多地使用 Pi。头几天需要一些折腾，但之后就一帆风顺。我喜欢它的稳定、极简，以及极高的可定制性。我已经写了几个扩展来满足自己的使用场景，整理好之后希望很快分享出来。如果你也有这些挫败感，强烈建议你试试开源 harness！
[^1]: 这也不是什么巨大的技术障碍。装好 Pi 之后，我花了大概 20 分钟写了一个扩展，就在多个打开的标签页里实现了这个功能。
[^2]: 额外加分的是，它指示模型使用 cat <<'EOF'，而在自动模式广泛推出之前，不管已有的 git 命令白名单如何，这总会触发人工审核规则。
[^3]: 假设有 100 万日活、每天 1 亿次请求，从这里砍掉 1000 个 token，每年就能实实在在省下数百万美元的推理成本。这肯定值得某个工程师花点时间吧？？
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