从 Warp 到 Kitty：一个输入法卡顿引发的迁移
每天在终端里跑 OpenCode，终端就是我的 IDE。但当连打字都成问题的时候，换就成了唯一的选择。 事情的起点是一个很具体的问题：中文输入法卡顿。 ...
Opencode
OpenCode 冷启动：五分钟用上免费的 DeepSeek V4 Flash
这是「AI 之路进阶升级指南」的番外篇。如果你还没有安装 OpenCode，这篇帮你从零跑通。 你从这一系列的前面几篇了解了自主执行型 AI 的能力。但要真正用起来，第一步是安装和配置工具。OpenCode 是一个开源 AI 编程助手，完全免费，支持多模型切换和技能系统。配合 OpenCode Zen 服务，你可以在不配置任何第三方 API Key 的情况下，直接用上经过测试的精选模型，包括免费的 DeepSeek V4 Flash。 ...
kdatasrc-helper：让 AI Agent 直接查金融数据的技能
问题：数据源有了，但 agent 用不上 kimi CLI 的 datasource plugin 是个好东西。A 股港股美股行情、宏观经济指标、企业工商信息、学术论文检索，六个数据源，覆盖了日常投研的大部分需求。安装之后在 kimi 里敲一条命令就能查。 ...
omo vs oms：Fallback 链深度解析
本文是《当你的 AI 编程工具需要三套配置》的下篇。上篇介绍了三套配置的方案设计、文件结构和编排理念，本文聚焦 fallback 链的机制差异和配置实践。 文中 omo = oh-my-openagent，oms = oh-my-opencode-slim。模型和 provider 名称已脱敏为 provider-a/model-x 等泛化名称。 ...
当你的 AI 编程工具需要三套配置
为什么我需要三套 OpenCode 配置 我的 ~/.config/opencode/ 目录下有三个 opencode.json。起因很简单：我想同时跑 oh-my-openagent（以下简称 omo）和 oh-my-opencode-slim（以下简称 oms），对比着用，搞清楚各自的边界在哪。 ...
OMO vs SLIM：一次省钱切换的实测与反思
TL;DR： 从 OMO 切换到 SLIM 跑了 13 天，每消息平均 Token 数降了 3.7%，几乎持平。按任务类型拆开后发现：coding 持平，写作贵 61%，review 省 53%，debug 贵 121%（样本不足不可靠）。Aristotle 省 68%，但主因是架构重写不是插件差异。「省钱」不是全局事实，是局部现象。真正的差异在体验和架构选择上，不在 Token 数。 ...
上下文腐烂：AI编程中一个容易被忽视的问题
昨天某技术群里有朋友说 GPT-5.4 的表现还不如豆包，问问题常常不读题就瞎回复。追问了一下，得知对方喂了很多文档，对话轮次也很长了。这大概率不是模型的问题——是上下文腐烂（context rot）了。 ...
一份 Markdown 的三次生命：从静态规则到 Git 版本管理的 MCP Server
上一篇文章 从四道伤疤到一套铠甲：Aristotle 改造中的驾驭工程实践 的结尾处，Aristotle 有了一份精简的路由器（SKILL.md 从 371 行压缩到 84 行），一个按需加载的 Progressive Disclosure 架构，和一个还算能用的反思→审核→确认流程。 ...
从四道伤疤到一套铠甲：Aristotle 改造中的驾驭工程实践
三篇文章之后，再次回到代码，今天要做一个深刻的反思。 第一篇 Aristotle：让 AI 学会从错误中反思 讲了设计理念和顺利的实现过程——3 个 commit 一气呵成。第二篇 claude-code-reflect：同样的元认知，落在不同的土壤 讲了同样理念搬到 Claude Code 上的适配代价——从 V1 到 V3 的持续迭代。第三篇 信任边界：同一个想法在开放系统和受限系统上的实现实验 提出了信任分层模型和驾驭工程的思考框架。 ...
信任边界：同一个想法在开放系统和受限系统上的实现实验
Fundamentum autem est iustitiae fides, id est dictorum conventorumque constantia et veritas. — Cicero, De Officiis 正义的基石是信——言辞与约定的始终如一与真实。 前两篇讲了两个项目的故事。Aristotle：让 AI 学会从错误中反思 跑在 OpenCode 上，3 个 commit 一气呵成。claude-code-reflect：同样的元认知，落在不同的土壤 跑在 Claude Code 上，从 V1 迭代到 V3，踩了一路坑。 ...