试遍所有编码 Agent 后,大家最终的工作流和月账单是多少?
philzxx · reddit · 2026-08-28
一位深挖 AI 编码工作流的用户发起讨论,梳理出当前生态的完整决策树:
- Harness:Claude Code、Codex、OpenCode、Pi/OMP 等
- Provider/订阅:Claude Max、ChatGPT、OpenRouter、各类编码套餐
- 分角色模型:规划、实现、研究、评审各用不同模型
- 技能/工作流:如 Matt Pocock 的 Wayfinder → spec → tickets → implement
- GitHub Issues 作为任务源,含阻塞/依赖关系
- 确定性门禁:测试、lint、类型检查、评审循环
- 上层编排工具:Scape、Conductor、Emdash、Orca、cmux 等
他追求的不是「AI 零监督写完美代码」,而是初始规划后 agent 高度自主运行、确定性门禁兜底的模式——人从程序员变成项目经理:定义需求、设约束、在关键节点检查。这对内部工具/原型场景尤其合适,「够好就是够好」。
但他也有清醒的反思:担心自己在「优化工厂而不是写软件」;各组件组合并不干净——好的 harness 锁定 provider,模型无关的 harness 配置繁琐,skills 管规划不管执行,GitHub Issues 还需东西来编排。他特别想问重度用户:每月实际花多少钱?分层方案(强模型做架构、便宜开源模型做实现、测试做门禁、强模型做评审)是否真能省钱,还是重试成本吃掉节省?欢迎大家分享最终沉淀下来的架构与经济账。
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