向 Claude Code 提开发需求，却刻意不在 prompt 中提及任何具体工具，它会更倾向于选择用什么工具？又会展现出哪些偏好特征？

最近，专注于量化 AI 主观决策的基准测试工作室Amplifying.ai，针对 Claude Code 的工具选择倾向开展了一项系统性研究。

研究覆盖 3 款模型、4 种项目类型及 20 个工具类别，累计分析了 2430 次工具选择行为。

实验全程采用开放式提示词，例如 " 我应该用什么？"，完全不包含工具名称，同时记录 Claude Code 在实际操作中的工具选择结果。

通过测试，团队得出了以下几项核心结论：

1、倾向 " 自建 " 而非选用第三方工具：

Claude Code 更倾向于自己编写自定义解决方案，而不是直接推荐现成的第三方工具。自定义 /DIY 实现占所有主要选择的 12%（2073 次中的 252 次），成了最常见的选择。

2、默认技术栈已然形成：

Claude Code 选择第三方工具时，会集中选：Vercel、PostgreSQL、Stripe、Tailwind CSS、shadcn/ui、pnpm、GitHub Actions、Sentry、Resend、Zustand。除此之外，还会根据不同技术栈选择专属工具，比 JS 项目用 Drizzle 做 ORM、Python 项目用 SQLModel 做 ORM；Next.js 项目用 NextAuth.js 做认证；JS 项目用 Vitest 做测试、Python 项目用 pytest 做测试。

3、部分工具类别已 " 锁定 " 单一工具：

GitHub Actions 占据 CI/CD 类别 94% 的选择，shadcn/ui 占据 UI 组件类别 90% 的选择，Stripe 占据了支付类别 91% 的选择。

4、同一技术生态下，不同模型选择高度一致：

在同一生态（比如都是 JS 或都是 Python）内比较时，三个模型在 20 个类别中的 18 个，都选择了相同的首选工具。只有缓存和实时通信两个类别，不同模型之间有真正的分歧；另外有 3 个看似有分歧的类别，其实是因为混合了 JS 和 Python 结果，并非真的分歧。

5、项目上下文比指令措辞更重要：

同一工具类别在不同代码仓库（repo）中，Claude Code 的选择会随项目类型变化。比如 Next.js 项目会选 Vercel，Python 项目会选 Railway。但如果是同一个项目，哪怕用 5 种不同的方式表述指令，它的选择稳定性平均能达到 76%。

以下是更多细节。

实验设置

为探究 Claude Code 的工具选择逻辑，研究团队搭建 4 个全新代码仓库（repo）开展测试，针对 20 个工具类别设计了 100 条开放式指令。

测试覆盖 Claude Sonnet 4.5、Opus 4.5、Opus 4.6 三款模型，每款模型独立运行三次；且在每条指令执行前，均执行 git checkout . && git clean -fd 命令，以确保代码环境处于纯净状态。

所有 prompt 均未指定具体工具，例如：

当 Claude Code 给出响应后，会有一个专门的子智能体来处理这个结果，它不负责执行任务，只负责读完全部内容，然后挑出里面最核心的那个工具推荐。

研究团队还详细说明实验采用的评估方法与各项指标。

需要注意的是，并非 20 个工具类别都在 4 个仓库中完成测试，部分类别因与仓库项目类型不匹配未被纳入，具体覆盖情况与提示词数量统计如下：

团队特别强调，本研究聚焦于 AI 代码助手的显性偏好分析，既不代表开发者的真实偏好，也不构成对工具质量的评估。

研究结果喜欢自己从零搭建功能

测试中，Claude Code 频繁选择从零搭建功能，而非直接推荐第三方工具。

例如，当需求为 " 添加功能标记 " 时，它不会建议使用 LaunchDarkly 这类现成工具，而是基于环境变量与框架基础功能，完整实现一套功能标记系统。

" 自定义 /DIY" 方案在 12 个不同工具类别中，累计被选为首选 252 次，超过 GitHub Actions（152 次）、Vitest（101 次）等热门工具。

不过需要说明的是，该数据是跨 12 个类别的汇总结果，而其他工具仅在特定类别中被推荐，二者并非同一类别内的直接对比。在多工具可选的具体类别中，" 自定义 /DIY" 在功能标记与身份认证领域的推荐率最高。

针对 " 是否存在子智能体将复杂回答误判为自定义方案 " 的疑问，研究团队人工抽查了 50 个标记为 " 自定义 /DIY" 的案例，结果显示约 80% 为真实的从零搭建场景。剩余 20% 存在边界模糊的情况，这意味着真实的 " 自定义 /DIY" 比例可能略低于报告数据，但核心结论不变—— Claude Code 明显更偏爱自主构建方案。

哪个工具被首选的概率最高？

在全部 2073 条可提取工具推荐的响应中（不含 " 自定义 /DIY" 方案），被选为首选工具次数最多的前 20 名如下：

具体来看，实验中有 4 个工具类别呈现出单一工具主导率超 75% 的特征。

CI/CD：GitHub Actions 以 93.8% 的首选率占据绝对优势；

支付处理（Payments）：Stripe 首选率高达 91.4%；

UI 组件库（UI Components）：shadcn/ui 以 90.1% 的占比成为默认选择；

部署（Deployment）：JavaScript 生态下 Vercel 首选率达 100%，Python 生态则由 Railway 主导（82%）。

另有 8 个类别中，单一工具首选率处于 50% – 75% 区间：

剩余 8 个类别未出现绝对主导工具，所有工具首选率均低于 50%。

不同模型的选择有什么不同？

在分属不同编程语言生态的 20 个工具类别中，三款模型对其中 18 类的首选工具判定完全一致，一致率达 90%。

研究团队表示，三款模型基于相同的基础训练数据集，高一致率的结果符合预期。真正具备研究价值的是模型间 25% 的分歧部分，这种差异大概率并非源于模型对工具质量的独立判断，而是由基于人类反馈的强化学习（RLHF）调优策略不同，以及生成环节的专属微调差异导致。

从整体数据看，有 5 个类别的首选工具存在差异，其中 3 类是 JavaScript 与 Python 技术栈结果混杂导致的统计偏差，仅有缓存、实时通信两类属于不同技术生态间的真实分歧。

15 个类别中，三款模型首选工具一致：

存在真实生态内偏好差异或跨编程语言判断分歧的 5 个类别如下：

在同一技术生态下，仅缓存与实时功能 2 个类别，三款模型出现真实分歧：

而 API 层的工具选择由开发框架决定，非模型驱动，同一技术栈下三款模型的推荐结果一致：

值得注意的是，同一技术生态内，更新版本的模型更倾向于选择更新的工具。以下所有占比均为生态内统计：

研究还总结了三款模型（Sonnet 4.5、Opus 4.5、Opus 4.6）的工具推荐 " 风格 " 画像：

Sonnet 4.5：决策最果断，风格最保守，强烈偏好成熟、主流的工具；

Opus 4.5：介于保守与求新之间，会考虑更多备选方案，推荐分布更均匀；

Opus 4.6：最青睐最新、前沿的工具，同时最倾向于推荐自定义 /DIY 方案。

对比 4.5 代模型（Sonnet 4.5 与 Opus 4.5 平均值）与 Opus 4.6 在工具推荐上的系统性差异，核心结论是：

Opus 4.6 更倾向推荐新工具与自定义方案，而 4.5 代模型更偏好成熟稳定的工具。

更多结论：稳定性与场景依赖性显著

研究团队针对每个工具类别，用 5 种不同措辞提问模型。若 5 次提问推荐同一工具，稳定性即为 100%；若措辞变化导致推荐工具改变，则稳定性较低。

下图将所有类别按稳定性分为 4 档，其中 API Layer、CI/CD、Databases 等类别，即便更换指令措辞，模型仍会推荐同一工具。

在同一模型、同一提示词、同一代码仓库的条件下，三款模型 3 次独立运行的推荐结果一致性较高：

Package Manager、CI/CD、State Management、Testing、Payments，3 次推荐完全一致的比例高达 87% – 93%，且未出现 3 次推荐结果完全不同的情况。

团队还分析了模型在不同代码仓库中的工具推荐一致性，发现工具推荐可分为两类：一类是通用型工具，不受项目类型影响；另一类是技术栈专属工具，推荐结果高度依赖项目的技术栈与应用场景。

模型的工具推荐高度依赖具体项目上下文。

团队细分 4 个测试仓库的每个工具类别，对比三款模型的选择差异发现：同一模型在 Next.js 项目中会推荐 Drizzle 作为 ORM 工具，而在 Python 项目中则会选择 SQLModel（具体细节可查看完整研究报告）。

最后，研究团队给出三方面核心启示：

对工具厂商而言：Claude Code 正在重塑行业工具的默认选择。若工具未进入 AI 助手的推荐列表，其在开发者工作流中的存在感可能将逐渐弱化。

对开发者而言：一套由 Claude Code 主导的新兴技术栈正在形成，它代表着 AI 辅助开发模式下的共识选择。这些工具未必是 " 最优解 "，却是模型最一致的推荐选项。同时，" 倾向自定义方案 " 的趋势也提醒开发者，需要评估是自己手搓的方案好，还是用成熟库更能扛住长期迭代。

对 AI 团队而言：不同版本模型的行为特征差异真实存在且可量化，" 版本迭代梯度 " 现象，也验证了训练数据构成会影响工具推荐倾向。

官方研究报告：https://amplifying.ai/research/claude-code-picks/report

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