Jarrod Watts 的“氛围编程”工作流解析

随着 AI 编程工具的快速发展，开发者面临如何高效利用不同模型优势的挑战。开发者 Jarrod Watts 近期公开了一套名为“氛围编程”的工作流，其核心是结合 OpenCode 平台与 Oh My OpenCode 插件，构建一个多 AI 智能体协作的开发环境。

核心内容

该工作流的核心思路是让不同的 AI 模型在编程任务中承担其最擅长的角色，具体分工如下：

• Opus 4.5 作为总指挥，负责整体任务拆解与调度。
• GPT 5.2 专注于需要深度思考的架构设计与代码审查。
• Sonnet 4.5 负责文档查阅，利用其上下文效率优势。
• Grok Code 用于快速探索代码库。
• Gemini 3 Pro 处理前端 UI/UX 设计任务。
• Gemini 3 Flash 则承担文档撰写和文件分析等轻量级工作。

这套方案带来了两个主要优势。首先，它实现了更智能的 token 使用策略，例如将上传图片、读取文档等操作分配给成本更低的模型，而非统一消耗昂贵的 Opus 4.5 额度。其次，它提供了更流畅的协作体验，所有模型在同一个终端内工作，开发者无需在多个工具间频繁切换。

在成本方面，用户可以直接使用现有的 Claude Code 订阅或 ChatGPT Plus 账号进行认证，无需单独购买大量 API 额度，这对于已订阅相关服务的开发者而言额外成本较低。

价值与影响

对于多智能体架构是否比单一模型更有效的问题，Jarrod Watts 承认存在“新鲜感加成”的因素，但他指出，这套工作流本质上是将其以往在 Cursor 中分别使用 Opus 处理逻辑、Gemini 处理设计的习惯进行了更顺畅的整合。

他建议编程新手可以先从 Cursor 的 Composer 模式开始体验，而进阶用户则可以尝试先用 Opus 4.5 在计划模式下制定方案，再交由 Composer 执行的流程。整套配置过程大约需要 5 到 10 分钟。

让不同模型专注于其擅长领域的思路，为优化 AI 辅助编程工作流提供了有价值的实践方向。随着工具能力的持续进化，开发者的工作方式也需要进行相应的调整与整合。

---