「ChatGPT 寫程式超強！」「Claude 才是工程師的最愛！」——如果你常逛 Reddit 或技術論壇，一定看過這類爭論。但到底哪個 AI 助手寫 code 更厲害？光靠網友的主觀感受不夠，我們決定用實際程式開發任務來做一場正面對決。
這篇文章會用 6 個不同面向的程式任務，分別測試 Claude（Anthropic）和 ChatGPT（OpenAI），從前端、後端、演算法到 debug，給你一個有數據支撐的完整比較。
測試環境與版本說明
在開始之前，先說明我們的測試條件：
- Claude：Claude 3.5 Sonnet（透過 API 及官方介面）
- ChatGPT：GPT-4o（透過 ChatGPT Plus）
- 測試時間：2026 年 2 月
- 評分方式：每項任務以「正確性」「程式品質」「回應速度」三個維度評分（各 1-5 分）
我們刻意選擇了工程師日常會遇到的真實場景，而非刷題式的人工測試。
第一關：前端 UI 組件開發
任務：用 React + TypeScript 寫一個可拖拽排序的待辦清單
這是前端工程師常見的需求——拖拽排序。我們要求兩個 AI 用 React 18 + TypeScript，不依賴第三方拖拽庫，從零實作 drag and drop。
Claude 的表現：
- 一次生成完整的組件，包含 useDrag 和 useDrop 的自訂 Hook
- TypeScript 型別定義完整，沒有 any
- 自帶動畫過渡效果和無障礙支援（aria-label）
- 程式碼約 120 行，結構清晰
ChatGPT 的表現：
- 同樣能生成可運行的組件
- 使用了 HTML5 原生 Drag API，實作較簡潔
- TypeScript 型別基本正確，但有 2 處用了 as any
- 沒有動畫，但功能完整
- 程式碼約 90 行
評分：Claude 在程式品質上略勝一籌（4.5 vs 3.5），兩者正確性都很高（5 vs 4）。
第二關：後端 API 設計
任務：用 Node.js + Express 設計一個具備 JWT 認證的 RESTful API
我們要求設計一個使用者管理系統的 API，包含註冊、登入、個人資料 CRUD，以及 middleware 驗證。
Claude 的表現：
- 架構分層清楚：routes → controllers → services → models
- 自動加入了 rate limiting、input validation（用 Zod）
- 錯誤處理完善，有統一的 error handler
- 密碼用 bcrypt + salt rounds 12
- 附帶 .env.example 和 README
ChatGPT 的表現：
- 結構合理，但所有邏輯集中在 routes 檔案裡
- 有基本的 JWT 驗證和 bcrypt
- 缺少 input validation
- 錯誤處理較簡單（直接 try-catch 回 500）
- 但加分項：主動提供了 Swagger 文件範例
評分：Claude 在架構設計和安全性上明顯勝出（4.5 vs 3），ChatGPT 的 Swagger 加分但整體分層不足。
第三關：演算法與資料結構
任務：實作 LRU Cache，要求 O(1) 的 get 和 put
經典的面試題，但也是實際開發中常用的資料結構。
Claude 的表現：
- 使用 HashMap + 雙向鏈結串列
- 實作完整，包含 capacity 滿時的淘汰機制
- 附帶時間複雜度分析和單元測試
- 程式碼有詳細的行內註解
ChatGPT 的表現：
- 同樣使用 HashMap + 雙向鏈結串列
- 實作正確，但在邊界條件（capacity = 0）時有 bug
- 附帶了更豐富的使用範例
- 第二次提問修正 bug 後完全正確
評分：Claude 一次到位（5 vs 4），ChatGPT 需要一次修正但最終也正確。
第四關：Debug 與問題診斷
任務：給一段有 3 個 bug 的 Python 程式碼，找出並修正
我們準備了一段約 80 行的 Python 程式碼，內含：一個 off-by-one 錯誤、一個型別轉換問題、一個競爭條件（race condition）。
Claude 的表現：
- 三個 bug 全部找到
- 逐一解釋根因，並提供修正後的完整程式碼
- 額外指出了一個潛在的記憶體洩漏風險
- 建議加入 logging 方便後續 debug
ChatGPT 的表現：
- 找到了 off-by-one 和型別轉換問題
- 競爭條件只提到「可能有問題」但修正不完整
- 解釋清楚易懂，適合初學者理解
評分：Claude 在深度診斷上明顯更強（5 vs 3.5），特別是並發問題的處理。
第五關：SQL 查詢優化
任務：優化一個執行時間 8 秒的複雜 JOIN 查詢
我們給了一個包含 3 張表 JOIN、子查詢、GROUP BY 的 SQL 語句，要求優化到 1 秒以內。
Claude 的表現：
- 先用 EXPLAIN ANALYZE 分析執行計畫
- 建議建立複合索引
- 將子查詢改寫為 CTE（Common Table Expression）
- 最終版本邏輯清晰，附帶索引建立語句
ChatGPT 的表現：
- 同樣建議了索引優化
- 用了 Window Function 取代部分子查詢
- 額外提供了 Redis 快取的架構建議
- 但有一個索引建議是多餘的（已被其他索引涵蓋）
評分：兩者都很強，Claude 在 SQL 層面更精確（4.5 vs 4），ChatGPT 在架構層面有加分。
第六關：完整專案架構
任務：設計一個即時聊天系統的技術架構
我們要求設計一個支援萬人同時在線的聊天系統，包含技術選型、資料庫設計、WebSocket 方案和部署策略。
Claude 的表現：
- 給出了完整的架構圖（用文字描述）
- 技術選型有理有據：Node.js + Socket.io + Redis Pub/Sub + PostgreSQL
- 考慮了水平擴展、訊息持久化、離線訊息推送
- 附帶了關鍵程式碼片段
ChatGPT 的表現：
- 架構設計同樣完整
- 更偏向微服務架構，建議用 Kafka 做訊息佇列
- 考慮了更多企業級需求：監控、日誌、CI/CD
- 但對小團隊來說可能過度設計
評分：難分高下。Claude 更務實（4.5），ChatGPT 更全面但可能過度工程化（4）。
總分對比
| 測試項目 | Claude | ChatGPT |
|---|---|---|
| 前端 UI 組件 | 14/15 | 12/15 |
| 後端 API 設計 | 13.5/15 | 10/15 |
| 演算法 | 14.5/15 | 12.5/15 |
| Debug 診斷 | 14.5/15 | 11/15 |
| SQL 優化 | 13/15 | 12.5/15 |
| 系統架構 | 13.5/15 | 13/15 |
| 總分 | 83.5/90 | 71/90 |
各有所長：什麼時候用哪個？
經過這 6 輪測試，我們的建議是：
選 Claude 的情境
- 寫生產級程式碼：Claude 的程式碼品質、錯誤處理、型別安全都更到位
- Debug 複雜問題：特別是並發、記憶體相關的深層 bug
- 需要一次到位：Claude 首次回應的正確率更高，減少來回修改
- 後端開發：架構分層和安全性考量更成熟
選 ChatGPT 的情境
- 學習新技術：解釋更易懂，範例更豐富
- 系統設計討論：擅長從宏觀角度思考架構
- 快速原型：生成速度通常更快
- 需要文件：Swagger、README 等文件生成更主動
2026 年的趨勢觀察
值得注意的是，AI 程式開發工具的競爭越來越激烈。除了 Claude 和 ChatGPT，Google 的 Gemini 2.0 在程式任務上也進步明顯，而 Cursor、GitHub Copilot 等 IDE 整合工具正在改變開發者的工作流程。
幾個值得關注的趨勢：
- 長上下文理解：Claude 支援 200K token 上下文，處理大型程式碼庫更有優勢
- 多模態輸入：截圖丟給 AI 就能生成對應程式碼，兩者都支援
- Agent 模式：自動執行多步驟開發任務，Claude Code 和 ChatGPT Code Interpreter 各有特色
- 本地部署：開源模型如 DeepSeek、Llama 持續追趕，企業有更多選擇
結論：工具不重要，會用才重要
從測試結果來看，Claude 在程式開發的整體表現確實略勝一籌，特別是在程式碼品質、debug 能力和首次正確率上。但 ChatGPT 在解釋能力和快速原型上也有其優勢。
最聰明的做法是：兩個都用。寫正式程式碼時用 Claude，學習新概念或做系統設計討論時用 ChatGPT，讓不同工具發揮各自的長處。
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封面圖片來源：Unsplash