Oh-my-opencode 最近太火了,我让 Claude Code 学习了一下,然后我就把它的核心移植到了 Claude Code。
之前的 Codeagent 自己选择 backend 的模式总感觉缺少点灵魂,看到 OmO 的设计直接灵光一现,特定场景下的指定模型+特调prompt才能够发挥最好,于是我开始了 codeagent 的改造和 omo skills 的移植。
OmO 核心设计:Sisyphus 协调器 + 专业 Agent 团队
Agent 层级
OmO 构建了一个 6+1 人专家团队(我单独加了一个 develop agent):
工作流程
Sisyphus 通过
codeagent-wrapper --agent <agent-name> 来委派任务:
使用方法
基础用法
实际案例
1. 代码重构
执行流程:
- Sisyphus 分析任务:需要代码探索 + 架构设计 + 实现
- 委派
explore搜索认证相关代码 (grok) - 委派
oracle分析架构问题 (sonnet) - 委派
develop执行重构 (codex)
2. 全栈功能开发
执行流程:
- Sisyphus 识别为全栈任务
- 并行启动:
frontend-ui-ux-engineer设计支付界面(Gemini Pro)develop实现后端 API(Codex)
- Sisyphus 协调两者的接口对接
3. 代码库研究
执行流程:
- Sisyphus 识别为研究任务
- 委派
explore搜索认证相关代码 - 委派
librarian查找外部文档 - Sisyphus 汇总结果返回
4. 文档生成
执行流程:
explore搜索 API 代码document-writer生成文档(Gemini Flash,便宜快速)
配置
Agent-模型映射在 ~/.codeagent/models.json 中配置:
{ "default_backend": "opencode", "default_model": "opencode/grok-code", "agents": { "sisyphus": { "backend": "claude", "model": "claude-sonnet-4-20250514", "yolo": true, // 开启 yolo }, "oracle": { "backend": "claude", "model": "claude-opus-4-5-20251101" }, "librarian": { "backend": "claude", "model": "claude-sonnet-4-5-20250514" }, "explore": { "backend": "opencode", "model": "opencode/grok-code" }, "develop": { "backend": "codex", "model": "gpt-5.2", "yolo": true, // 开启 yolo }, "frontend-ui-ux-engineer": { "backend": "gemini", "model": "gemini-3-pro-preview" }, "document-writer": { "backend": "gemini", "model": "gemini-3-flash-preview" } }}
技术要求
- codeagent-wrapper:需要支持
--agent参数 - 后端 CLI:需要安装
codex、claude、opencode、gemini命令行工具 - API 密钥:配置对应的 API keys,推荐:nicecode.cc/
优势
1. 成本低
- 代码搜索用免费的
grok-code - 文档生成用便宜的
gemini-3-flash - 只在关键决策时调用昂贵的
oracle
实测:相比全程使用 Claude Opus,成本降低 60-80%
2. 效率高
- 并行执行:前端和后端同时开发
- 专业分工:UI 交给 Gemini,代码交给 Codex
- 快速探索:
exploreagent 使用轻量模型快速搜索
实测:复杂任务的完成时间缩短 40-50%
3. 质量更好
oracle提供架构审查frontend-ui-ux-engineer专注 UI/UX 质量develop专注代码实现质量
适用场景
与 Claude Code 原生能力的对比
实现原理
OmO 的核心是 Intent Gate:
Sisyphus 根据任务特征,动态决定:
- 需要哪些 Agent
- 是并行还是串行
- 如何汇总结果
2026未来展望
OmO 的多 Agent 协同模式,代表了 AI 编程工具的一个方向:
- 异构模型协同:不同模型擅长不同任务
- 成本效率平衡:在质量和成本之间找到最优解
- 并行执行:充分利用多模型的并行能力 随着更多专业模型的出现(如代码专用模型、UI 专用模型),这种协同模式的优势会更加明显。
我认为这个方向是一个趋势,让不同的模型去干适合的事。
将 oh-my-opencode 的多 Agent 协同理念移植到 Claude Code,通过 Sisyphus 协调器 + 专业 Agent 团队的架构,实现了:
- 成本优化:按需选择模型,降低 60-80% 成本
- 效率提升:并行执行,缩短 40-50% 时间
- 质量保证:专业分工,各司其职
对于复杂的全栈开发、架构重构、代码库探索等任务,
/omo是比 Claude Code 原生能力更优的选择。 推荐中转站:推荐:nicecode.cc/