拉开生产力差距，从OpenCode开始
去年我们是在用镰刀收割玉米，还很初级。到了今年，我们将开上联合收割机，成为农场主。
Key Takeaway
多Agent编排趋势：今年AI从单Agent执行转向管理10-12个Agent并行（如联合收割机），定制化决定上限，成为生产力核心。
OpenCode流水线：+ Oh My OpenCode插件实现全自动Agent协作，主Agent分析拆分任务，子Agent后台执行，可配置文件/Fork随意定制。
智能示例与插件：判断“探讨”模式派researcher/fact-checker子Agent调研验证，提供上下文而非简单真假；作者newtype Profile插件优化内容创作，生产力超Claude Code，GitHub/社群分享。
今年AI的大趋势还是Agent，不过跟去年的Agent不太一样。
打个比方。去年我们是在用镰刀收割玉米，还很初级。到了今年，我们将开上联合收割机，成为农场主。
不是盯着一个Agent写代码，而是管理10到12个Agent并行工作。
十几个Agent在后台跑，咱们喝着咖啡，等着验收。大概就是这样的画面。
“多Agent编排”一定是今年AI领域最大的趋势。
在这个趋势下，我认为还有一件事一定会发生，那就是对这些Agent的定制化。
因为在生产环境中，Agent的上限除了跟模型的性能有关之外，还有一个很重要的决定因素是，它是否能按照你的工作方式来运行。
这就是为什么OpenCode和它的插件Oh My OpenCode最近人气这么高的原因。
这套组合提供了一条全自动的Agent流水线。你向主Agent下达需求之后，它会自动分析、拆分，交给不同子Agent去执行，在后台跑着一堆任务。
而且这套东西可以随意更改。你可以通过配置文件做一些小改动，也可以把项目Fork下来重新设计。
我给你打个比方。
Claude Code就像一辆配置很好的量产车。它很舒适、很顺手，上路就走，也有一些“改装”选项。
而OpenCode则是一个彻底的改装平台。它给你提供了一个非常扎实的底盘，你可以根据需要把它改装成最适合你的赛车。
使用OpenCode和Oh My OpenCode插件，从模型的选择到Agent的配置甚至创建，全都向你展开。只要你有动手能力，你完全可以把它打造成最最适合你的AI操作系统。
比如我就在Oh My OpenCode插件基础上，专门针对内容创作场景重新设计了八个Agent，把它们打包成了新的插件，分享出来。
本期视频，我会介绍如何进行配置，以及我是如何彻底改装插件，让AI操作系统完全满足自己的需求和习惯。
哈喽各位好，欢迎回到我的频道。谦虚地说，我是国内少数几个能把关于AI的Why和How讲明白的博主。我提供的东西远比教程更值钱。记得点一波关注。如果想链接我，就来我们newtype社群。这个社群已经运营600多天，有超过2000位小伙伴付费加入啦。
如果你是国内用户，可以从知识星球加入。如果你是海外用户，可以从Substack加入。我的第一套课程、日常的Newsletter以及专属视频，在社群内都可以看到。
回到今天的主题：OpenCode定制化。
在开始配置之前，你需要理解“用户级配置”和“项目级配置”两个概念。
当你安装好OpenCode之后，在.config文件夹下会有一个opencode文件夹。这个就是“用户级配置”的文件夹。也就是说，除非你在项目里特别设定，否则默认就是按照这个配置走的。
而在每个项目里，你还可以在项目的根目录下创建一个.opencode文件夹。这个就是“项目级配置”的文件夹。它的优先级会高于刚才的“用户级配置”。所以，如果你想单独为某个项目做些设定的话，可以在这里进行配置。
在这两个文件夹里，都会有这两个文档，一个叫opencode.json，一个叫oh-my-opencode.json。从名字就能看出来，它俩一个是配置本体，一个是配置插件。
总结一下，大家可以看我画的这张表，逻辑很简单：两个层级的配置，项目级优先级更高；两个层级的配置里，各有两个文档，分别对应本体和插件。
理解了这个逻辑，你就可以开始动手了。比如我在用户级层面，通过opencode.json来设置使用什么插件；在项目级层面，通过oh-my-opencode.json来设置每个Agent调用什么模型，通过mcp.json来设置这个项目里要添加哪些MCP服务器。
我所举例的只是很小一部分的设置。本体和插件可以配置的地方太多了。比如你可以通过Prompt Append对某个Agent追加系统提示词。具体的配置方法，大家可以看官方文档，或者直接问AI。
这个是通过配置文件进行自定义的方法。但是，这个方法还是有局限的：Oh My OpenCode插件里的Agent都是硬编码的，写死了。比如，它们的名称不能修改；它们的基础提示词也不能修改。
如果你像我一样，追求更深的自定义的话，可以把项目Fork下来，把里边的Agent全部都改了。
比起开发项目，我平时更多是做内容。所以就像前边说的，针对内容创作场景，我对Oh My OpenCode插件做了重新设计，创建了八个Agent。它们完全是为了内容而存在的。
其中，主Agent除了会自动给子Agent派任务之外，它还会自动切换两种模式：探讨和执行。这个就是对应编程场景下的Plan和Build，只是针对内容场景做了调整，并且改成了自动切换。
这个自动切换很关键。你跟它聊想法的时候，它是你的讨论伙伴，帮你理思路；你说“开始写”的时候，它立刻变成项目经理，开始派活。不用你手动切模式。
举个例子。我问AI：“看到一个说法：英伟达算力卡故障率约为9%左右。请问这个结论、数据是从哪里来的？真实吗？”
主Agent接到需求后：
首先判断出需要的是“探讨”而非“执行”，所以它自主进入“探讨模式”；
接着判断需要调研和验证，尤其是搞清楚这个观点的上下文是什么；
最后派两个子Agent去后台干活——researcher查来源，fact-checker验证。这个过程调用Tavily MCP搜索。最终给出结论。
我最满意的是，它不是告诉我这个观点或数据是真是假，而是告诉我上下文或场景是什么，以及引发讨论的原因是什么。
这只是一个小例子。在日常工作、内容创作中，会有很多类似这样的情况，需要多个Agent配合起来完成一大套协作。
这个内容插件名叫newtype Profile，我已经发布到GitHub上了，也在社群内做了分享。
目前这样的配置我用起来最顺手，生产力比之前用Claude Code还高。我建议大家可以试试。记住，安装OpenCode之后，一定要安装Oh My OpenCode插件。如果你的项目不是编程而是内容创作的话，可以安装我的插件。
OK，以上就是本期内容。想了解AI，想成为超级个体，想找到志同道合的人，就来我们newtype社群。那咱们下期见！