在日常开发中使用AI编程工具时，你是否觉得像Cursor或Antigravity这样的助手更像是“单兵作战”？如果是这样，那么 oh-my-opencode 就是为了将它们升级为协同高效的“正规军”而设计的。
请注意：这不是一个在VS Code插件商店里能下载的普通插件，也不是一个特殊的Claude Code Skills技能，而是一个可运行的、增强型的Agent超级大脑。
1. 它能解决什么问题？
传统的AI编程模式往往是“你下达一条指令，它生成一段代码”。而 oh-my-opencode 引入了 Sisyphus（西西弗斯）调度模式，彻底改变了这一流程：
- 多代理并行：当你提出一个复杂需求时，它会同时唤醒“架构师”、“前端专家”、“文档员”等多个子Agent并行工作。
- 任务死循环（褒义）：它具备极强的TODO执法能力。如果任务未通过测试或存在逻辑Bug，它会自动切换模型（例如从Claude切换到Gemini）并反复重试，直到任务被彻底标记为完成。
- AST级重构：普通的搜索替换容易破坏代码结构，而它使用AST（抽象语法树）进行代码重构，精准度显著提高。
2. OpenCode 与 Oh My OpenCode：它们是什么关系？
在深入使用之前，有必要先厘清这两个名称之间的关系，避免混淆。
2.1 OpenCode：基础框架
OpenCode 是一个开源的AI编程Agent框架，提供了基础的CLI工具和核心能力：
- 命令行工具：
@opencode/cli，通过 opencode 命令调用。
- 基础Agent能力：包括任务规划、代码生成、文件操作。
- 可扩展架构：支持插件和自定义扩展。
你可以把它理解为“基础版”或“核心引擎”。
2.2 Oh My OpenCode：增强型扩展
Oh My OpenCode（简称 oh-my-opencode）是基于OpenCode的增强型扩展包，它在基础能力之上增加了：
- Sisyphus调度模式：多Agent并行、自动重试、模型路由。
- AST级重构：使用抽象语法树进行精准的代码修改。
- ultrawork模式：通过
ulw 关键词启动高级多Agent协同。
- 更强大的错误恢复：任务失败时自动切换模型进行重试。
2.3 关系类比
可以这样理解它们的关系：
| 类比 |
OpenCode |
Oh My OpenCode |
| 汽车 |
基础发动机 |
涡轮增压 + 四驱系统 |
| 操作系统 |
Linux 内核 |
Ubuntu 发行版 |
| 框架 |
React 核心 |
Next.js 全栈框架 |
简单说：OpenCode是“能跑”，Oh My OpenCode是“跑得更快、更稳、更智能”。
2.4 安装关系
从安装流程也能看出二者的关系：
# 第一步：安装基础 OpenCode（如果还没有）
npm install -g @opencode/cli
# 第二步：安装增强版 Oh My OpenCode
npx oh-my-opencode install
oh-my-opencode 会基于已安装的OpenCode进行扩展，添加额外的能力和配置。了解此类开源项目的最佳实践，可以参考 开源实战 板块的相关内容。
2.5 使用时的区别
使用 OpenCode（基础版）：
opencode “帮我写一个函数”
# 单Agent执行，基础能力
使用 Oh My OpenCode（增强版）：
opencode “ulw: 帮我重构整个项目的样式系统”
# 多Agent并行，自动重试，AST重构
关键区别：ulw（ultrawork）关键词是Oh My OpenCode特有的，用于启动增强的多Agent模式。
3. 在 Cursor 和 Antigravity 中怎么玩？
3.1 场景 A：在 Cursor 中联动
你可以将Cursor视为提供“顺手的IDE体验”的工具，而 oh-my-opencode 则负责“深度的逻辑调度”。
前提准备：
运行与唤起流程：
- 呼出终端：在Cursor中按下 `Ctrl + ``（或使用菜单栏的Terminal）打开内置终端。
- 启动引擎：在终端输入
opencode 并回车。你会看到一个交互式命令行界面。
- 下达任务：
- 方式 A（终端交互）：直接在
opencode 提示符后输入需求。如需启动多Agent模式，记得带上关键词 ulw（例如：ulw: 重构当前页面的API请求逻辑）。
- 方式 B（快捷指令）：直接在终端运行
opencode “ulw: 你的需求”。
- 与Cursor对话框联动：
- 后台执行：
oh-my-opencode 在终端里执行任务，你会看到侧边栏自动生成 task_plan.md 等文件。
- 状态监控：无需紧盯终端。在Cursor的Chat对话框（Ctrl+L） 里
@task_plan.md，询问AI当前进度或遇到的错误。
- 无缝衔接：当终端任务完成后，你可以在编辑器里直接Review生成的代码，或让Cursor帮忙编写测试验证。
3.2 场景 B：在 Antigravity 中融合
Antigravity作为一个Agent-First的IDE，可以完美地作为 oh-my-opencode 的算力来源。
- 鉴权：安装
opencode-antigravity-auth 插件。
- 配置：在
~/.config/opencode/opencode.json 中配置调用Antigravity的模型（如Gemini 2.0 Flash）。具体的配置方法可以参考 技术文档 板块寻找详细指南。
- 优势：这样你可以绕过普通API的频率限制，直接使用Google为开发者提供的算力配额。
4. 快速上手步骤
4.1 第一步：环境准备
确保你的电脑有 node 和 npm（或更推荐速度更快的 bun）。
# 使用npx直接安装
npx oh-my-opencode install
4.2 第二步：配置API Key
它支持多种模型，建议至少配置一个Claude或Gemini的Key。配置文件位置：
- Mac/Linux:
~/.config/opencode/opencode.json
- Windows:
%APPDATA%\opencode\opencode.json
4.3 第三步：下达“ultrawork”指令
在终端输入 opencode 进入交互模式，然后尝试输入：
“ultrawork: 帮我重构目前的样式系统，把所有的内联样式全部提取到CSS Modules中，并保持响应式布局不变。”
你会发现它不再是直接修改文件，而是会先进行规划、调研，最后分工执行。
5. 鉴权与登录：我需要账号吗？
这取决于你使用的“算力来源”：
5.1 情况 A：在Cursor中（使用自己的API Key）
- 是否需要登录：不需要。
- 逻辑：
oh-my-opencode 只是一个运行在终端的脚本。你只需在 opencode.json 里配置好你自己的Claude/OpenAI API Key即可。它直接与厂商API通信，不经过任何第三方登录。
5.2 情况 B：在Antigravity中（桥接IDE算力）
- 是否需要登录：需要（OAuth授权）。
- 逻辑：如果你想使用Antigravity提供的高配模型而无需自己购买Key，你需要安装
opencode-antigravity-auth 插件。
- 操作：运行后会弹出浏览器进行Google/Antigravity账号授权。一旦成功，你的终端就能直接“借用”IDE的算力额度。
6. 深度思考：本质区别在哪？
从使用角度来看，在Cursor或Antigravity中使用 oh-my-opencode，就像是给现有的AI工具加装了一个“外挂”。
你可能会问：既然这些IDE已经自带了Agent模式，为什么还要额外使用这个终端工具？本质上，这是从 “单兵作战”升级到了“集团军作战”：
- 从“超级个体”到“协同小组”： 直接用IDE如同与一位全能码农对话；而使用它，你是在与一个调度员交流。它会指挥多个子代理并行工作，效率呈指数级提升。
- 从“短期记忆”到“工程日志”： IDE的对话框在长对话后容易“降智”。而它强制生成
task_plan.md 和 notes.md，从而获得了一种超越Token限制的持久记忆。
- “不死不休”的执行力： 它内置了模型路由机制。如果Claude报错，它会自动切换到Gemini甚至开源模型进行尝试，直到任务成功。这种自主迭代的韧性远超集成式Agent。
- “外科医生级”的精准重构： 它使用AST（抽象语法树）直接修改代码结构，而非简单的字符串替换。这极大降低了大规模重构时“误伤”代码的概率。
结论：修改小Bug可继续使用Cursor/Antigravity；但当需要处理涉及几十个文件、编写数百行测试代码的硬骨头任务时，请务必开启这个“强力外挂”。这正是 人工智能 领域向更高级自动化迈进的体现。
7. Oh My OpenCode vs planning-with-files 技能：如何选择？
既然 oh-my-opencode 内部也采用了 planning-with-files 的工作流模式，那么直接使用该技能和通过 oh-my-opencode 使用有何区别？何时该选择哪一个？
7.1 核心区别：工具层级与能力范围
| 维度 |
直接使用 planning-with-files 技能 |
使用 Oh My OpenCode |
| 本质定位 |
工作流模式（Workflow Pattern） |
完整的Agent调度系统 |
| 使用方式 |
在Cursor/Claude Code对话中激活 |
独立的终端命令行工具 |
| 核心能力 |
三文件持久化（task_plan.md, notes.md, deliverable） |
三文件持久化 + 多Agent并行 + 模型路由 + AST重构 |
| 执行环境 |
依赖IDE的AI助手 |
独立进程，可脱离IDE运行 |
| 学习曲线 |
低（安装即用） |
中（需配置CLI、API Key、理解命令） |
7.2 功能对比矩阵
直接使用 planning-with-files 技能
优势：
- ✅ 零配置启动：安装技能后，在对话中直接触发即可。
- ✅ 与IDE深度集成：直接在IDE对话框中使用，无需切换上下文。
- ✅ 轻量级：只占用对话上下文，不启动额外进程。
- ✅ 灵活可控：可随时介入，修改
task_plan.md 以调整AI执行方向。
- ✅ 适合中小型任务：对于需要2-5个步骤的复杂任务，此模式足够高效。
劣势：
- ❌ 单Agent执行：只能使用当前对话的AI模型，无法并行调用多个Agent。
- ❌ 无自动重试机制：任务失败需手动提醒AI重试。
- ❌ 无模型路由：无法在Claude、Gemini、GPT之间自动切换。
- ❌ 无AST级重构：代码修改依赖AI的文本理解，可能不够精准。
- ❌ 受对话上下文限制：虽使用文件持久化，但仍受IDE对话窗口的Token限制。
典型场景：
- 编写技术博客。
- 重构单个模块的代码（5-10个文件）。
- 深度分析某个技术栈。
- 生成项目文档。
使用 Oh My OpenCode
优势：
- ✅ 多Agent并行：同时唤醒“架构师”、“前端专家”、“测试工程师”等多个角色。
- ✅ 自动重试与模型路由：任务失败时自动切换模型，直至成功。
- ✅ AST级精准重构：使用抽象语法树修改代码，避免误伤。
- ✅ 独立进程运行：不占用IDE对话窗口，可后台长时间运行。
- ✅ 真正的“不死不休”：内置TODO执法机制，任务不完成不停止。
- ✅ 适合大型项目：处理需动几十个文件、涉及多模块协作的复杂任务。
劣势：
- ❌ 配置复杂：需要安装CLI、配置API Key、理解命令参数。
- ❌ 学习曲线陡：需要理解
ultrawork、ulw 等命令含义。
- ❌ 脱离IDE体验：在终端中运行，与IDE的集成度不如直接对话。
- ❌ 资源消耗大：多Agent并行会消耗更多Token和API调用。
- ❌ 调试困难：终端输出可能不够直观，需查看生成的文件了解进度。
典型场景：
- 从零构建完整项目。
- 大规模代码重构（涉及50+文件）。
- 复杂的多步骤任务（需多轮迭代、错误恢复、模型切换）。
- 需要“外包团队”级别的自动化。
7.3 决策树：我该选哪个？
7.4 实际案例对比
案例1：重构单个组件的样式系统
任务：将React组件中的内联样式提取到CSS Modules，涉及3个文件。
方案A：直接使用 planning-with-files 技能
在 Cursor 中：
“使用 planning-with-files 模式，帮我重构 Button 组件的样式系统，
把内联样式提取到 CSS Modules。”
→ AI 创建 task_plan.md
→ AI 分析代码，记录到 notes.md
→ AI 执行重构，更新 task_plan.md
→ 完成（耗时 5 分钟）
方案B：使用 Oh My OpenCode
在终端中：
opencode “ulw: 重构 Button 组件的样式系统”
→ 启动多 Agent（架构师分析、前端专家执行、测试员验证）
→ 创建 task_plan.md、notes.md
→ AST 级重构
→ 完成（耗时 8 分钟，但过度设计）
结论：方案A更合适。任务简单，无需多Agent和AST重构。
案例2：从零构建一个全栈应用
任务：构建包含前端、后端、数据库、API的完整应用，涉及50+文件。
方案A：直接使用 planning-with-files 技能
在 Cursor 中：
“使用 planning-with-files 模式，帮我构建一个待办事项应用...”
→ AI 创建 task_plan.md
→ AI 开始规划，但受对话上下文限制
→ 执行到一半，AI 开始“降智”，忘记之前的决策
→ 需要你频繁提醒和纠正（耗时 2 小时，且质量不稳定）
方案B：使用 Oh My OpenCode
在终端中：
opencode “ulw: 构建一个待办事项全栈应用，包含用户认证、CRUD、实时同步”
→ 多 Agent 并行：架构师设计、前端开发、后端开发、测试工程师
→ 自动创建 task_plan.md，拆解 20+ 个 Phase
→ 遇到错误自动重试，切换模型
→ AST 级重构保证代码一致性
→ 完成（耗时 1.5 小时，质量稳定）
结论：方案B更合适。大型项目需要多Agent协作和自动错误恢复。
7.5 最佳实践：组合使用
两者并不互斥，可以组合发挥最大效力：
- 日常开发：在Cursor中直接使用
planning-with-files 技能处理中小型任务。
- 大型项目：使用
oh-my-opencode 处理需要多Agent协作的复杂任务。
- 混合模式：先用
oh-my-opencode 生成项目骨架，再用 planning-with-files 技能在IDE中细化功能。
示例工作流：
# 第一步：用 OpenCode 生成项目骨架
opencode “ulw: 创建一个 React + TypeScript + Vite 项目，包含路由、状态管理、UI 组件库”
# 第二步：在 Cursor 中使用 planning-with-files 技能细化功能
# 在 Cursor 对话框中：
“使用 planning-with-files 模式，帮我实现用户登录功能，包括表单验证、API 调用、错误处理”
7.6 总结对比表
| 选择标准 |
直接使用 planning-with-files 技能 |
使用 Oh My OpenCode |
| 任务规模 |
中小型（2-10个步骤） |
大型（10+步骤，多模块） |
| 执行方式 |
单Agent，对话式 |
多Agent，并行执行 |
| 错误处理 |
手动提醒重试 |
自动重试 + 模型路由 |
| 代码重构 |
文本级修改 |
AST级精准重构 |
| 学习成本 |
低（安装即用） |
中（需要理解命令） |
| 适用人群 |
日常开发者 |
需要处理大型项目的开发者 |
| 推荐场景 |
调研、文档、小重构 |
从零构建、大规模重构、复杂自动化 |
一句话建议：小任务用技能，大项目用工具。 如果不确定，可先用 planning-with-files 技能尝试，若发现AI开始“降智”或任务过于复杂，再切换到 oh-my-opencode。
8. 为什么你应该用它？
- 拒绝“降智”：长对话后AI易忘事，它通过
planning-with-files 将进度固化在文件里，断网重启也能续接。
- 节省Token：由于子任务被打散，模型无需每次处理整个项目的全量代码，运行效率更高。
- 真正的自动化：它是目前市面上最接近“我只提需求，你负责交付全套代码”理念的工具之一。
总结
1. OpenCode 可以是 Claude Code 的平替
如果你没有Claude Code的访问权限，oh-my-opencode 提供了一个优秀的开源替代方案。它支持多Agent协同、持久化记忆、自动错误恢复等核心能力，并可自由定制扩展。
2. 适合复杂任务，不适合小打小闹
oh-my-opencode 的价值在于处理大型复杂任务。对于简单的修改，直接使用IDE对话即可，无需启动这个“重型武器”。
3. 先试技能，再上工具
建议先用 planning-with-files 技能处理中等规模任务。若发现AI力不从心或需要更强大的自动化时，再考虑使用 oh-my-opencode，从而在合适的场景发挥最大价值。
希望这篇实战指南能帮助你更好地利用多Agent自动化编程工具。如果你想了解更多关于智能工具、开发技巧的深度内容，欢迎访问 云栈社区 进行交流与探索。
发表于 19 小时前
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