夜雨聆风不知道大家有没有发现一个现象。现在 AI Coding 圈，几乎每天都在讨论同一个问题——Claude 好，还是 GPT 好？DeepSeek 能不能平替 Claude？GLM 到底能不能打？Kimi 代码能力怎么样？
一开始，我也是这么想的。每天不是在看排行榜，就是在换模型。哪个模型更新了，我就去试，哪个工具火了，我就去装。
过去三个月，我几乎把主流 AI Coding 工具折腾了个遍。 Claude Code、Codex、OpenCode，还有各种第三方配置工具。
折腾到最后，我突然意识到一件事——我们一直在讨论哪个模型最强，但真正影响 AI Coding 体验的，根本不是模型，而是另一件更重要，却很少有人认真讨论的东西——工作流。
如果让我重新开始，我绝对不会先研究哪个模型最强，而是先设计：什么工作应该交给什么模型。这是我踩了三个月坑，才换来的一个认知。
事情，要从三个月前说起。那时候，我开始越来越重度地使用 AI 写代码。每天不是在写项目，就是在折腾各种 Agent。
也是那个时候，我遇到了第一个问题。不是模型，而是 API。
OpenAI 一份，Claude 一份，Gemini 一份，国内还有 DeepSeek、GLM、Kimi……刚开始觉得没什么，无非就是多买几个 Key。后来才发现，真正麻烦的从来不是价格，而是管理。不同的平台，不同的额度，不同的充值方式，不同的限制。有时候写着写着，突然发现这个 Key 没额度了，那个模型限流了，另外一个接口又炸了。
AI 还没开始帮我提高效率，我先开始管理 AI 了。
现在回头看，这是很多 AI 重度用户都会经历的阶段。模型越来越多，工具越来越多，最后真正增加的，不一定是效率，很可能只是复杂度。
后来，为了省去这些麻烦，我开始找有没有更合适的方案。也是那个时候，我发现了 OpenCode Go。说实话，第一眼并没有觉得它有多惊艳。真正吸引我的只有两点：第一，国内主流模型基本都有；第二，价格正好在我的心理预期。没有复杂的 API 管理，也不用到处切换平台，对当时的我来说，这就够了。
于是，我做了一件很多人都会做的事情——把它接进了 Claude Code。
如果你现在也在用 Claude Code，应该能理解我当时的感受。真的很舒服。Claude Code 最大的优势其实不是模型，而是 生态。GitHub 上很多最新的 Agent 项目几乎都是优先支持 Claude，新的 MCP、新的插件、新的工具，很多默认就是 Claude。社区教程也多，踩坑的人也多，遇到问题基本都能搜到答案。
那时候，我甚至觉得——AI Coding 的答案，是不是已经找到了？
可惜，这种感觉没有持续太久。真正开始重度使用以后，问题一点一点冒出来了。
第一个问题。 Claude Code 终究还是一款围绕 Claude 设计的工具。虽然可以接其他模型，但很多细节总觉得差点意思。有些地方能用，但不好用。这种感觉很难描述——就像一双鞋，不是不能穿，只是一直不合脚。
第二个问题，也是后来让我最头疼的问题——长任务偶尔会莫名其妙中断。 我没有买过 Claude 官方订阅，所以我不能下结论到底是官方就这样，还是第三方接入的问题。但结果是一样的——它开始影响我的工作流了。很多时候不是模型回答不好，而是任务做到一半停了，你只能重新来。一次两次还能接受，次数多了，就开始怀疑人生。
也是从那个时候开始，我第一次产生了一个念头——是不是，还有更好的工具？
于是，我的目标转向了另一个名字——Codex。
如果你关注 AI Coding，应该不会陌生。那段时间几乎整个圈子都在讨论它。有人说这是 OpenAI 真正的大招，有人说 Claude Code 很强但 Codex 才是真正的未来，还有人说只要用了 Codex 就再也回不去了。看到这些评价，我很难不好奇。刚好那时候闲鱼上还有很多共享订阅，一个月十几块钱，便宜得让我觉得不试一下都有点亏。
于是，我毫不犹豫就上车了。
第一次打开 Codex，我承认——真的被惊艳到了。 不是因为它比 Claude 聪明多少，而是整个体验很完整、很流畅、也很自然。很多以前需要自己补的地方，它已经帮你做好了。那种感觉不像是在调用一个模型，更像是在和一个真正懂开发流程的助手合作。
也是从那个时候开始，我终于明白了一件事——一个好的 AI Coding 工具，带来的体验提升，远远不只是模型能力本身。
可惜，这份惊喜并没有持续太久。五月中旬，整个 AI Coding 圈发生了一件很多人都知道的事情——大量共享 Codex 账号开始被集中封禁。 我，也没能幸免。那天看着熟悉的界面再也登录不上去，我突然有一种很熟悉的感觉——好像绕了一大圈，又回到了原点。
账号没了，Codex 用不了了。很多朋友问我："后来怎么办？"
说实话，我当时第一反应不是放弃，而是继续折腾。我开始找各种"平替"。后来我找到了 CC Switch，它可以修改配置让 Codex 去调用其他模型。听起来很完美，既保留 Codex 的体验，又不用官方订阅。我当时甚至觉得这就是最终答案。
结果只用了两天，我就放弃了。为什么？因为真正开始写项目以后，问题一个接一个冒出来。有时候是乱码，有时候是显示异常，有时候插件直接失效，还有一些功能根本不能正常工作。这些问题单独拿出来都不严重，可真正开发的时候，它们会不停打断你的节奏。今天这里修一下，明天那里改一下。最后，你花在折腾工具上的时间，甚至超过了写代码。
于是，故事又绕了回来。我重新回到了 Claude Code。那段时间我一直觉得——是不是 AI Coding 就只能这样？没有一个真正舒服的方案，每个工具都有优点，也都有致命缺点。
后来，Codex 又更新了，社区里也出现了 Codex++。不少之前的问题确实解决了。我又忍不住回去试了一遍。这次体验好了很多，真的，比之前顺滑，很多 Bug 没了，很多细节也补上了。可真正用了一段时间以后——我还是觉得差一点。不是哪里有 Bug，也不是哪里不能用，而是总感觉 我一直在迁就工具，而不是工具在适应我。
后来有一天，我突然停下来，问了自己一个问题——我到底是在找什么？
是最强模型吗？好像不是。因为我试过很多——Claude、GPT、DeepSeek、GLM、Kimi……每换一次都会开心几天，然后又开始寻找下一个。如果真的是模型问题，为什么每一个模型最后都会让我失望？
后来，我终于意识到——问题根本不是模型，而是我一直默认了一件事情：默认一个模型应该完成所有工作。
可现实世界根本不是这样运作的。想一想，一个真正的软件团队，会不会让架构师一边设计系统，一边写业务代码，一边做 Code Review，一边查文档，一边测试？不会。每个人都有自己的职责。架构师负责思考，开发负责实现，测试负责验证，产品负责规划。大家协作，整个团队效率才最高。
那为什么，到了 AI Coding，我们却总想让一个模型既做架构、又写代码、又查资料、又调 Agent，甚至还要负责审美？是不是从一开始，方向就错了？
也是从那一刻开始，我放弃了一个执念——不再寻找"最强模型"，而是开始思考另一件事：什么工作，应该交给什么模型？ 这是两个完全不同的问题，也是我后来设计整套工作流的起点。
后来，我在 GitHub 上看到了一个项目——oh-my-openagent。真正吸引我的不是它用了什么模型，而是它的设计思路——它把 AI 当成了一个团队，不同的 Agent 承担不同的职责。
看到这里，我突然想到——我一直在用的 OpenCode Go，里面不是正好已经有 DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen、MiniMax……为什么我要让它们互相竞争？为什么不能让它们合作？
于是，我重新设计了整套工作流。不是按模型分，而是按能力分。
需要深度思考的时候，交给擅长推理的模型。需要统筹任务的时候，交给指令遵循更稳定的模型。需要大量写代码的时候，交给行为最稳定的模型。需要搜索、查文档、改几个字——这些轻任务，就交给更快、更便宜的模型。
后来我发现，体验完全变了。不是因为某个模型突然变强了，而是因为——终于没有模型被迫去做它不擅长的事情。
后来，我把这套思路总结成了一句话——
DeepSeek 管思考，GLM 管统筹，Kimi 管落地，Qwen 管调度，MiniMax 和 MiMo 管边角。
没有哪个模型需要证明自己什么都会，也没有哪个模型被迫越界。整个工作流第一次让我觉得——AI 真正开始像一个团队，而不是一个聊天机器人。
写到这里，我越来越觉得 AI Coding 正在发生一个变化。去年大家讨论的是哪个模型最强，今年大家讨论的是哪个 Agent 最强。但我猜——明年真正拉开差距的，可能已经不是模型，也不是 Agent，而是谁能把这些能力组织成一套真正高效的工作流。
未来，真正值钱的，也许不是 Prompt，不是模型，而是：工作流设计。
至于我这套工作流，我把它起了一个名字——《我的 OpenCode 多 Agent 配置哲学》。它不是追求最贵，也不是追求跑分最高，更不是照搬国外方案。它更像是我这三个月踩过无数坑以后，总结出来的一套"全华班"思路。
为什么按认知负载分层？为什么每个 Agent 都对应不同模型？为什么 Fallback 不能乱降级？为什么有些模型我宁愿让它闲着，也不让它越界？
📌 关于完整配置
我把这套 OpenCode 多 Agent 的安装、配置、踩坑记录和完整工作流整理成了一份持续更新的《AI Coding 实战手册》。
如果你需要，可以：
👉 公众号后台回复：OpenCode
就可以获取。
（内容会持续更新，不只是一次性教程）
最后，我想把一个问题留给大家——你现在使用 AI Coding 的方式是什么？
一个模型包打天下？还是已经开始尝试多模型协作？又或者，你觉得这一切都太折腾，Cursor 或 Claude Code 默认配置已经够用了？
你认为，未来 AI Coding 的核心竞争力，会是"模型能力"，还是"工作流设计"？
欢迎在评论区聊聊。我也很想知道，这三个月里，除了我，还有多少人踩过同样的坑。
