oh my openagent stupid
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我看很多人说很好用，然后给我的opencode装上了，但是没感觉多好用呀，把简单的问题复杂化，把复杂的问题拆分更多复杂的问题，工作效率直接降了一个维度，时间成本直接翻倍，还是我太菜了没有正确使用
--【壹】--：
市面上的那些工作流很难取得一个很好的平衡点，说白了就是花n倍的token获取百分之几十的质量提升这种,
oh-my-opencode我记得之前有个开关，可以保留原来的Bulid和Plan,自己判断下简单的问题用原来的，复杂的问题再切到这个插件上
--【贰】--：
omo/superpowers/gsd/gstack全体验过了，都很慢，感受上是质量有提升的，A\自己的测试也是一样的，为了获得更高的质量，可能要付出10倍左右的成本（时间和tokens都有）。
--【叁】--：
我记得GPT模型要切到Hephaestus用，Sisyphus的提示词是给Claude及类似模型设计的，GPT会表现不佳
以及omo的主要亮点是多模型分级协作，也就是最好配置上不同供应商的不同等级的模型，比如配置minimax-m2.5或更便宜的模型做搜索任务，gemini做多模态，给不同难度的任务分级等等，需要在oh-my-openagent.json里配置
对于Hephaestus（主agent），推荐思考强度开medium，给Oracle开xhigh，让模型在遇到问题时按需调用Oracle来深度思考
如果只有单供应商的话omo可能反而会拖累整体表现
即使配置了完全体的omo，可能也只是大炮打蚊子，如果是那种不需要收集信息、深度思考规划的简单任务的话，omo不一定能带来更好的表现，但一定会烧更多token；在需要大量收集信息调研，需要长阶段规划和深度思考的复杂任务上omo才会有更好的表现
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我看很多人说很好用，然后给我的opencode装上了，但是没感觉多好用呀，把简单的问题复杂化，把复杂的问题拆分更多复杂的问题，工作效率直接降了一个维度，时间成本直接翻倍，还是我太菜了没有正确使用
--【壹】--：
市面上的那些工作流很难取得一个很好的平衡点，说白了就是花n倍的token获取百分之几十的质量提升这种,
oh-my-opencode我记得之前有个开关，可以保留原来的Bulid和Plan,自己判断下简单的问题用原来的，复杂的问题再切到这个插件上
--【贰】--：
omo/superpowers/gsd/gstack全体验过了，都很慢，感受上是质量有提升的，A\自己的测试也是一样的，为了获得更高的质量，可能要付出10倍左右的成本（时间和tokens都有）。
--【叁】--：
我记得GPT模型要切到Hephaestus用，Sisyphus的提示词是给Claude及类似模型设计的，GPT会表现不佳
以及omo的主要亮点是多模型分级协作，也就是最好配置上不同供应商的不同等级的模型，比如配置minimax-m2.5或更便宜的模型做搜索任务，gemini做多模态，给不同难度的任务分级等等，需要在oh-my-openagent.json里配置
对于Hephaestus（主agent），推荐思考强度开medium，给Oracle开xhigh，让模型在遇到问题时按需调用Oracle来深度思考
如果只有单供应商的话omo可能反而会拖累整体表现
即使配置了完全体的omo，可能也只是大炮打蚊子，如果是那种不需要收集信息、深度思考规划的简单任务的话，omo不一定能带来更好的表现，但一定会烧更多token；在需要大量收集信息调研，需要长阶段规划和深度思考的复杂任务上omo才会有更好的表现