OpenCode × DeepSeek 配置方案迭代记:砍砍补补,越来越好用

上回写了《告别 oh-my-openagent 版本地狱》,介绍了用纯配置文件做 Agent 软路由。之后在日常使用里又是砍又是补,累计下来变化挺大,来汇报一下现在长什么样。

砍掉一个模型

第一版用了三个模型,后来发现多模型 ≠ 多能力。于是砍的只剩 DeepSeek V4 双胞胎:

  • Pro:复杂推理、代码分析、重型实现
  • Flash:搜索查阅、简单编辑、上下文压缩

砍完干净多了——每个 Agent 和一个模型死死绑定,再也没有"这个任务到底该用谁"的内耗。

Agent 学会了"不要瞎猜"

最早 orchestrator 的意图识别就 6 种模式,经常把"帮我看看这个 bug"理解成"给我解释一下这个 bug"——然后你在那等修,它在那一本正经分析。

现在扩展到了 12 种。关键是加了一条铁律:"Look into this" ≠ "Fix this"。Orchestrator 在分派任务前必须明说它理解成了什么,给用户一个喊停的机会。

降级链也从 4 条扩到 8 条。每条链条都是"带脑升级"——拿着失败的上下文去找更高级的 Agent,不是无脑重试。

6 个可复用技能

技能从概念变成了实打实的 6 个:

技能 一句话
gh-cli GitHub CLI 全功能映射,360 行
conventional-commits 规范提交信息
security-review 合并前安全审查
git-release 自动推断版本、写 changelog
remove-deadcode 清理 AI 写的废话注释和死代码
opencode-config 修改配置本身也有规范

remove-deadcode 使用频率最高——AI 实在太爱写 // Create a new instance 这种废话了。

12 条命令,条条省力

新增了 4 条,都很实用:

  • /commit:自动读 diff、写 Conventional Commits 提交信息,不推送。告别"这算 feat 还是 fix"的精神内耗
  • /learn:把本次会话中发现的长期项目知识沉淀进 AGENTS.md。下次新会话自带记忆,省 token
  • /rmslop:删除 diff 里的 AI slop,删完跑构建验证。每次 AI 干完活顺手来一发
  • /release:一条命令准备 tag 发布

配置也是要审计的

11 个 Agent prompt、6 个技能、1 个全局规则文件之间互相引用。迭代多了一定会出现"A 说按照 B 做,B 其实已经改了"的情况。

做了两轮全面审计:修正 prompt 间的引用不一致、补全缺失的模型绑定说明、修复 Windows 路径兼容问题、加固 bash 权限覆盖范围——基本都是"不说没人发现,但 Agent 行为偏差就来自于此"的东西。

实际感受

这套配置不属于"装完就起飞"的类型,得先改一下模型名(批量替换,一分钟的事)。但装好之后的最大感受是——只要 OpenCode 配置系统不变,它就能跑。不存在插件更新报错、API 变了断链。

日常使用就是:说话 → orchestrator 自动判断 → 分派给合适的 Agent。复杂任务用 /deep、改方案用 /plan、修 bug 用 /oracle、选型纠结用 /consult、提交前 /commit + /rmslop、收尾 /learn

成本上,flash 处理大约六七成的工作量但费用远低于 pro,pro 只在真正需要深度推理时才介入。

最后

配置哲学没变:不堆数量,比的是分工清晰、成本可控、行为稳定。 变化的是执行深度——从"有这个想法"到"每个细节想清楚、写清楚、验证清楚"。

如果你也用 OpenCode + DeepSeek,或者被 oh-my-openagent 的版本兼容搞烦了,欢迎来试。

🔗 github.com/znlgis/my-opencode-deepseek-config

posted @ 2026-07-05 15:43  我才是银古  阅读(41)  评论(0)    收藏  举报