我决定放弃Cursor，全面转向OpenCode

大家好，我是苏三。

在尝试使用 OpenCode 2天之后，我决定放弃使用Cursor。

因为我最近摸索出一套让我觉得“既强悍又极具性价比”的组合：OpenCode + Oh My OpenCode。

这篇文章主要分享我是如何利用这套开源组合，配合 GitHub Copilot，在终端里搭建出一套低成本、高效率的 Agent 工作流。

什么是 OpenCode？

OpenCode 本质上是一个运行在终端里的开源 AI 编程环境，你可以把它看作是脱离了 IDE 束缚的“命令行版 Cursor”。

它最近在技术圈翻红，主要有三个核心原因：

1. 完全开源且兼容性强：它不绑定特定厂商，支持几乎所有主流模型（OpenAI, Claude, Gemini, 甚至本地的 Ollama），想用什么自己配。
2. 完美支持 MCP（模型上下文协议）：这是它最大的技术红利，让开发者能用极低的资源占用，在命令行里跑起复杂的全栈 Agent 工作流。
3. 终端原生：对于习惯 CLI 的开发者来说，它能直接调用系统工具（git, grep, cat），执行效率远高于图形界面工具。

简单说，它不仅仅是一个聊天机器人，而是一个能直接操作你系统的“虚拟工程师”。

算笔账

工具是开源免费的，但模型是要钱的。这就涉及到了 OpenCode + Copilot 的核心套利逻辑。

大家知道，最新的 Claude Opus 4.5 模型虽然强，但贵。它的上下文窗口高达 200K tokens，如果直接走 API 按 Token 计费，一次满血的深度任务调用，费用相当感人。

但在 GitHub Copilot 的体系下，这变成了一个可以通过策略优化的数学题：

• 计费机制：Copilot 会员通常按月付费或按“次数”限制（例如每月免费 300 次）。
• 消耗倍率：Opus 4.5 这种高阶模型，目前通常按 3 倍 消耗计算。
• 套利空间：这意味着，你每个月可以用 100 次 满血版的 Opus 4.5。

关键在于你怎么用这 100 次。

如果只是用来写个 Hello World，那是浪费。但 OpenCode 支持 ulw (Ultra-Long Work) 模式，它能直接拉满 200K 上下文。

你可以把“项目架构+前后端代码+数据库设计+单元测试”一次性丢进去。用 3 倍的额度，换取一次价值几十美元的 200K Token 深度推理，特别是如果你有学生包认证（Student Developer Pack），这几乎就是零成本使用地表最强算力。

核心武器 Oh My OpenCode

OpenCode 只是一个容器，Oh My OpenCode 才是注入灵魂的必装插件。它引入了一套名为 Sisyphus (西西弗斯) 的智能体编排系统。

Sisyphus 在神话里象征着把石头推上山的锲而不舍。在代码世界里，它就是个死磕到底的监工：

• Todo Continuer 机制：它不允许 AI 偷懒。代码写完了？跑测试。测试挂了？Debug。还挂？继续修。不完成任务绝不收工。
• 特种部队分工：它指挥一支“特种部队”。让 Hephaestus（主力 Opus 4.5）写核心逻辑，同时调度 Librarian（Sonnet）查阅最新文档。
• 拒绝“AI 味”：它集成 LSP 和 AstGrep，保证代码符合规范，并自动清洗 AI 生成的废话注释。

简单说，它能让你的 Opus 4.5 不仅写得快，而且写得像个严谨的高级工程师。

实战工作流

既然有了 Opus 4.5 的 200K 窗口和 Sisyphus 的调度能力，我的工作流变成了这样：

在终端里开 多个 pane，利用 ulw 模式 下发重型任务：

Pane 1 (后端)：

opencode
> ulw: 设计用户表 Schema，实现 CRUD 接口，并编写配套的单元测试

Pane 2 (前端)：

opencode
> ulw: 基于现有的组件库，实现用户管理列表页

实际开发过程

实际开发过程

在这里，ulw 模式会充分利用长上下文，深度探索代码库；而 Sisyphus 则在后台并行调度多个 Agent，这感觉就像指挥这一个小团队在干活。

最爽的体验：自动跑测试

这套流程里，最让我觉得“值回票价”的，是它对质量的执念。

我下指令时最常用的要求是：

• “改完必须跑测试/跑 lint”
• “如果失败，你自己定位、自己修、再跑，直到通过为止”

它不会像普通 Chat 那样甩给你一段代码就让你自己去试错，而是会在终端里反复执行“修改->测试->报错->再修改”的循环。

关于 Git 提交，我的习惯是保持“Human-in-the-loop（人在环路）”：

• AI 做脏活：让它整理变更点、生成 Commit Message、建议提交粒度。
• 人做决策：最后的 commit 和 push 动作由我确认执行，这样更稳。

下面这张图就是我让它自动跑测试、并在测试通过后准备提交的过程记录：

安装方法：脏活累活让 AI 干

这种 CLI 工具的配置，看文档有时候挺累的。既然我们有 AI，安装也别自己动手。

我的安装姿势：直接把 GitHub README 扔给现在的 AI（比如 Cursor 或者 ChatGPT），输入提示词：

“请阅读 OpenCode 的文档，帮我生成在 macOS 下安装 OpenCode 和 Oh My OpenCode 插件的命令，我要一步到位的。”

参考步骤：

安装核心工具：

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

安装插件（召唤 Sisyphus）：

bunx oh-my-opencode install --no-tui --claude=yes

配置鉴权： 根据提示关联你的 GitHub Copilot 账号即可。

授权界面

授权界面

写在最后

OpenCode + Oh My OpenCode 的本质，是用工程化的 Agent 编排（Sisyphus），去放大 Opus 4.5 长窗口（200K）的价值。

如果你手头有 Copilot 额度，强烈建议试试这种“让 AI 像西西弗斯一样死磕代码”的体验。毕竟，同样的钱，为什么不让 AI 多推几次石头呢？

项目地址：

• OpenCode: https://github.com/anomalyco/opencode
• Oh My OpenCode: https://github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode