贵模型规划+便宜模型干活：开源编码模型已够用，开发成本近乎免费
Feisty-Sky-6018 · reddit · 2026-09-12
作者分享了自己的 AI 编码工作流：强模型负责规划和审查，便宜/开源模型负责实现，结论是只要 spec 写得好，实现模型的选择影响越来越小。
- 参照 Anthropic 的 long-running-agent 方法，用 Fable 5.1 生成 spec.：任务要小、可验证，附上下文、约束和明确的验证方式
- 实现阶段测试了 Laguna S 2.1、Qwen、Kimi K2.7 Code、GLM-5.3、Haiku、GPT-5.4 nano 等（含 Poolside 模型）；发现一旦 spec 足够好，各模型产出质量趋同，评分多在 7-8 分，差距主要体现在速度
- 循环：强模型规划 → 便宜模型做 5-10 个任务 → 强模型提前审查（不要等 50/100 个任务全做完）→ 修正/拆分/重排 → 重复
- 还跑了一个 Ralph Wiggum 式傻瓜循环脚本：一个任务、新 agent、实现、测试、提交，可在 Codex/Claude Code/OpenCode 等间切换；复杂任务用 Solvr 的免费 A2A 房间让强弱模型协作
- 关键经验：贵 token 花在思考，便宜 token 花在执行；任务要小；尽早审查；项目上下文放文件里而非单个巨型聊天窗口；开源权重模型已能胜任大部分普通实现工作
- 实验项目与 spec 开源在 GitHub，项目本身还追踪各厂商配额、告知未来 4 小时该用哪家（agents built the thing that decides which agents to run）
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