去年这个时候，我帮一个团队做了一次技术评审。他们的自动化用例有八百多条，但每次跑完，开发团队基本不看报告——太长了，全是英文堆砌，失败原因写着“Element not found”，没人知道是定位器变了还是页面没加载完。上个月再见到他们，自动化用例已经砍到两百条，但通过率从72%涨到了94%。问他们怎么做到的，负责人说了一句话：“我们把重心从’写用例’挪到了’搭框架’。这件事让我想明白了一个道理：

具体来说，它采用多 Agent 协作架构——Orchestrator 负责调度，Workflow 驱动流程，Advisor 做方案分析，Researcher 做只读搜索，Reviewer 做审查，Implementer 做具体实现。OpenCode 给了你一个练习这种判断力的环境——你可以看到 AI 的计划，对比自己的思路，逐步建立判断标准。不是模型不能用，是入口被掐了——你想用 Claude 的

具体来说，它采用多 Agent 协作架构——Orchestrator 负责调度，Workflow 驱动流程，Advisor 做方案分析，Researcher 做只读搜索，Reviewer 做审查，Implementer 做具体实现。OpenCode 给了你一个练习这种判断力的环境——你可以看到 AI 的计划，对比自己的思路，逐步建立判断标准。不是模型不能用，是入口被掐了——你想用 Claude 的

如果不做账号层隔离，而是在同一个账号里用资源组或工作空间做逻辑隔离，风险是共用一个主账号的凭据——一旦泄漏，所有环境一起暴露。两个名为 Harold 和 George 的测试账号，在数据处理流程里被当作真实用户，触发了一连串连锁反应——API 请求每秒数万次，连接池耗尽，数据库关键表被锁死，整个生产环境瘫痪。AI 在执行测试时，如果遇到一个它“认为”合理的操作——比如清理过期数据——它可能会直接执

最值得关注的是Claude Code的Computer Use功能——AI可以自己启动应用、复现bug、修复代码、验证结果，全程不离终端。Skill是Anthropic在2025年10月推出的功能，本质上是包含指令、脚本和资源的文件夹，Claude模型在需要时加载这些资源来完成特定任务。快是快，但每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。适合日志规范、调用链

最值得关注的是Claude Code的Computer Use功能——AI可以自己启动应用、复现bug、修复代码、验证结果，全程不离终端。Skill是Anthropic在2025年10月推出的功能，本质上是包含指令、脚本和资源的文件夹，Claude模型在需要时加载这些资源来完成特定任务。快是快，但每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。适合日志规范、调用链

最值得关注的是Claude Code的Computer Use功能——AI可以自己启动应用、复现bug、修复代码、验证结果，全程不离终端。Skill是Anthropic在2025年10月推出的功能，本质上是包含指令、脚本和资源的文件夹，Claude模型在需要时加载这些资源来完成特定任务。快是快，但每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。适合日志规范、调用链

一个工业级的 Loop 系统，需要五个要素：明确的目标、上下文管理、可调用的工具、对产出的评估、判断何时停止的标准。五者组合起来，Agent 就不再是“接收指令、输出结果”的单次调用，而是形成自我迭代、自我修正的闭环。不是“生成一份报告”，而是“生成一份报告，包含以下三个部分，每部分不少于 200 字，引用至少 5 个数据源，格式为 Markdown”。如果你还在为写一个完美的 System Pr

一个工业级的 Loop 系统，需要五个要素：明确的目标、上下文管理、可调用的工具、对产出的评估、判断何时停止的标准。五者组合起来，Agent 就不再是“接收指令、输出结果”的单次调用，而是形成自我迭代、自我修正的闭环。不是“生成一份报告”，而是“生成一份报告，包含以下三个部分，每部分不少于 200 字，引用至少 5 个数据源，格式为 Markdown”。如果你还在为写一个完美的 System Pr

一个工业级的 Loop 系统，需要五个要素：明确的目标、上下文管理、可调用的工具、对产出的评估、判断何时停止的标准。五者组合起来，Agent 就不再是“接收指令、输出结果”的单次调用，而是形成自我迭代、自我修正的闭环。不是“生成一份报告”，而是“生成一份报告，包含以下三个部分，每部分不少于 200 字，引用至少 5 个数据源，格式为 Markdown”。如果你还在为写一个完美的 System Pr