用了两周 Kimi K2.6，我把5万行老代码重构了60%
顺便还把产品经理的草图画成了网页
四月要重构一个Python+TypeScript的老项目，代码量不大，5万行左右，但跨语言改起来很恶心。市面上的模型要么读不了长上下文，要么没法自己跑多步任务。最后试了Kimi K2.6——一个开源的MoE模型，1T参数但每次只激活32B，速度快，还支持300个Agent并行干活。
第一个活儿：从手绘草图到React页面
产品经理丢给我一张拍糊了的笔记本涂鸦，说“做成这样就行”。我直接上传图片，加了一句：生成可运行的React+Node.js应用，支持拖拽排序。
结果：
- 前端用了react-beautiful-dnd，布局和草图有八九成相似
- 后端Express+lowdb，接口全的
- 唯一要改的是CORS配置
之前用Claude 4和GPT-4o试过，要么认不出草图上标的颜色状态，要么漏掉注解。K2.6的视觉编码器对潦草内容确实更耐造。但是现在又有太多新的模型出来了我已经习惯kimi的模式就没有再使用其他的了
第二个活儿：300个Agent并行，5万行代码迁移60%
任务是Python后端慢慢换成Go，同时保持API不变，还要自动生成测试用例。
我先让模型出一版迁移计划（这个很重要，后面会说），确认后开了Agent Swarm模式：主Agent拆成240个分析子Agent+60个测试子Agent 实际完成了4100多个步骤，最后68%的Python模块自动转成了Go，剩下的是因为依赖了C库。Agent之间只冲突了7次，基本都是import路径问题，它会自己协调。
**踩的一个坑：**不能直接让它干活，必须先Plan再Execute，否则它会乐观地跳过一些边界条件。开启preserve_thinking=true保留推理过程，调试的时候救命了。
代码示例（直接能跑）
接入方式很简单，跟OpenAI一样：
python
三个实用技巧
- 强制思维链：在system prompt里加标签，让它一步步想，幻觉少很多。
- 两阶段干活：先出计划，确认后再执行。任务失败率能降一半多。
- 自检提示：在最后加一句“检查边缘情况和逻辑漏洞”，代码bug至少少三成。
定价
总结
如果你要处理多模态+长周期Agent任务，K2.6是目前开源里最好用的。它不是聊天机器人，是能替你干活的。 API选择适合自己的就好，我用的是canopywave.com/，权重也在Huggin…
别一次性扔大任务，从小块开始，配合思维链+计划执行，效果比我写的还好。
