OpenCode Go 是 OpenCode 提供的按月订阅方案，一个 API Key 可以使用 DeepSeek V4 Flash、Qwen3.8 Max、Kimi K3 等多款模型。接入过程也不复杂：安装 OpenCode，通过/connect填入 API Key，再用/models选择或切换模型即可。这篇文章主要整理了当前套餐中的常见模型、对应额度，以及从安装到选择模型的完整流程。模型列表和

DeepSeek V4 这次降价，放在全行业涨价的背景下看，冲击力很大。短期：2.5 折是限时优惠，5 月 5 日到期。到期后价格大概率会回升，但下半年有再次降价的预期。长期：DeepSeek 的降价底气来自国产算力的崛起。昇腾 950 批量上市后，成本结构会进一步优化。如果国产芯片产能跟上，这个价位有望常态化。选型：Flash 是日常主力，性价比几乎无对手。Pro 在特惠期间是 Agent Co

如果只是想换个好看的终端，iTerm2 也能调主题和透明度。Ghostty 更适合类似我这种适用场景的朋友：每天在终端里跑 Agent、测试、日志，想要原生窗口、默认分屏、可读配置和更轻的长输出体验。如果你也想体验的话，不如先用默认配置跑一天，再改字体和主题；分屏用顺了，再考虑 Quick Terminal。如果你也想用我的同款配置的话，不需要自己动手，这样太累了。AI 时代，最简单的方法就是把我

过去一年，大家都在卷谁的模型更聪明。但真正把 AI 编程工具落到日常开发里之后，会发现决定体验上限的往往不是模型本身，而是它「看懂代码」的速度和成本。模型再强，每次探索代码都要烧几百万 Token、等十几分钟，用起来还是肉疼。CodeGraph 的思路是把重复的文件扫描工作前置化，用一张本地图谱替代实时翻文件，这个方向小 G 觉得是对的。它本质上跟知识图谱检索（GraphRAG）解决的是同一类问题

你好，我是小 G。Kimi K3 上周五正式发布了！这两天被问得最多的，基本都是同一个问题：K3 能力到底怎么样？写代码体感如何？国内外已经有很多大佬把 K3 拿去和一线 Coding 模型对比，反馈都很不错。数据也不会骗人，这几天 K3 的订阅和使用量暴增，算力都快顶不住了。我还是更想看它在真实项目里的表现，我觉得这才是最实际的。所以，这次我准备了三个非常典型的案例：一个全栈项目、一个现有 Ja

README 里列的宿主很多，包括 Claude Code、CodeBuddy、Codex、OpenCode、Kilo Code、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot CLI、VS Code Copilot Chat、Aider、Amp、Kimi Code、Devin CLI 和 Google Antigravity 等。它会扫描目录里的代码、文档、SQL schema

确实，相信大家也发现，很多 Skill，尤其是开发相关的，真的慢慢就开始用不上了。我现在看到一个 Skill，会先看它到底能提供什么能力。如果没有确切作用的话，肯定是不会装的。前两年，模型干活经常漏步骤，Skill 写得越细越让人安心。现在 GPT-5.6 、K3、Claude Fable5 等模型已经很强，能自己补上大部分基础动作，手里的 Skill 也该重新过一遍。下面我会以 Codex 作为

确实，相信大家也发现，很多 Skill，尤其是开发相关的，真的慢慢就开始用不上了。我现在看到一个 Skill，会先看它到底能提供什么能力。如果没有确切作用的话，肯定是不会装的。前两年，模型干活经常漏步骤，Skill 写得越细越让人安心。现在 GPT-5.6 、K3、Claude Fable5 等模型已经很强，能自己补上大部分基础动作，手里的 Skill 也该重新过一遍。下面我会以 Codex 作为

下面是。

把 AI 助手从"被动问答工具"升级为"主动服务管家"，并集成在你最常用的聊天软件里。它不是功能最强大的 AI 框架，也不是最容易配置的自动化工具，但它做到了一件最重要的事：让 AI 助手真正融入你的日常工作流，而不是让你去适应 AI 的操作方式。配合 MiniMax M2.1 这款国产模型，ClawdBot 在性能、速度、性价比上找到了不错的平衡点。