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OpenCode 新手進階：並行調度與使用技巧全攻略

📋 目錄

📌 核心要點概括

功能 一句話說明
Session 並行 OpenCode 殺手級功能，多個任務同時跑，互不干擾，效率翻倍
Ultra Work 模式 輸入 ULW，主智能體自動拆解任務、調度多個子智能體並行幹活
@ 指定智能體 讓擅長前端的幹前端，擅長架構的做評審，人盡其才
Timeline 時光機 隨時回退到任意歷史節點，大膽試錯零成本
Ralph Loop 讓 AI 迴圈工作數小時，攻堅極難任務

一、Session 並行：讓 AI 同時幹多件事

這是 OpenCode 相比其他 AI 程式設計工具最大的差異化優勢。傳統工具只能串行——一個任務跑完才能開始下一個。OpenCode 可以同時開啟多個 Session，互不干擾。

基礎操作 

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/new              # 建立新 Session
/sessions         # 查看所有 Session 的狀態（打轉符號 = 正在執行）
/session <id>     # 切換到指定 Session
/session prev     # 回到上一個 Session

實戰場景

假設你在開發一個「你畫我猜」小遊戲，有兩個獨立需求：

  • 需求 A：增加一個計時器，首次落筆開始計時，超過 20 秒遊戲失敗
  • 需求 B：畫筆可以調節顏色

傳統做法

先做完 A，再做 B → 需求 B 白白等待 5-10 分鐘。

OpenCode 做法 

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1. 輸入需求 A，AI 開始工作
2. 輸入 /new，建立新 Session
3. 輸入需求 B，AI 開始工作
4. 輸入 /sessions 查看進度：

   Session 1  ◐  正在添加計時器邏輯...
   Session 2  ◐  正在添加顏色選擇器...

兩個需求完全並行開發，總耗時從 15 分鐘壓縮到 8 分鐘。

注意事項

  • ⚠️ Session 之間完全隔離，修改同一檔案可能衝突，建議分配給不同模組
  • ⚠️ 後台 Session 不會自動通知完成，需要手動 /sessions 查看
  • ✅ 可以隨時 /new 開第三個、第四個……沒有數量限制

二、Ultra Work：一鍵召喚 AI 程式設計團隊

如果說 Session 並行是「手動擋」，那 Ultra Work 就是「全自動駕駛」。輸入一個魔法詞，AI 自動把任務拆開、分配給最合適的智能體、並行執行。

觸發方式

在 prompt 中包含以下任一關鍵詞：

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ULW
ultrawork
Ultra Work

工作原理 

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你的需求：幫我做一個寵物商店網站
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  ┌─────────────────────────────┐
  │  西西弗斯（主智能體）         │
  │  1. 拆解任務 → Todo List     │
  │  2. 分配子任務              │
  └──────┬──────────┬───────────┘
         │          │
    ┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌────────▼────┐
    │ 先知    │ │ 前端    │ │ 文件編寫者   │
    │ 架構設計 │ │ UI 開發 │ │ 文件生成     │
    └────────┘ └────────┘ └─────────────┘
         │          │            │
         └──────────┴────────────┘
                    │
                    ▼
              完整專案交付
  1. 自動拆分 Todo List
  2. 同時開啟 3 個後台任務並行執行
  3. 主智能體居中調度
  4. 最終交付完整專案

什麼時候用？

場景 適用 說明
從零建立完整專案 ✅ 極佳 自動拆分前端、後端、文件
多模組並行開發 ✅ 極佳 各智能體分工明確
單檔案小修改 ❌ 不推薦 殺雞用牛刀，反而更慢
簡單 bug 修復 ❌ 不推薦 普通對話更快

💡 複雜度越高，Ultra Work 的價值越大。簡單任務反而會因為調度開銷變慢。

實際效果

用 Ultra Work 模式建立了一個寵物商店網站：

  • ✅ 在沒有任何圖片素材的情況下，用 emoji 作為裝飾
  • ✅ 介面清新、互動流暢、動畫完整

三、@ 指定智能體：讓專業的人幹專業的事

安裝了 Oh My OpenAgent（OMO）後，你擁有一個 AI 程式設計團隊。透過 @ 可以點名讓特定智能體幹活。

智能體能力表

智能體 擅長領域 最適模型 範例用法
🧠 西西弗斯 統籌規劃、任務調度 Claude Opus 複雜多步驟任務
🔮 先知 架構設計、程式碼審查 GPT 5.5 專案結構設計
🎨 前端工程師 UI 開發、頁面佈局 Gemini 3 Pro 響應式佈局優化
🔍 探索者 網路搜尋、查資料 MiniMax 查最新 API 文件
📚 圖書管理員 文獻查閱、文件檢索 — 梳理開源專案源碼
📝 文件編寫者 README、註釋生成 — 生成專案文件
🖼️ 多模態 圖片/PDF 理解 — 根據設計稿寫程式碼

使用範例 

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@前端工程師 幫我把這個登入頁改成響應式佈局，行動端也要好看

@先知 審查一下 src/service/ 目錄下的程式碼，找出潛在的效能問題

@探索者 查一下 React 19 的 Server Components 最新用法

@文件編寫者 給整個專案生成一份 API 文件

切換主智能體

按 Tab 鍵可以切換當前對話的主智能體，適合長時間使用某個特定角色。

四、Timeline 時光機：隨意試錯，隨時回退

程式設計中最怕什麼？改了一大堆程式碼，發現方向錯了，又回不去。Timeline 就是你的後悔藥。

基本用法 

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/timeline    # 列出當前 Session 的每一步對話記錄

選擇任意節點：

  • Revert：程式碼和聊天內容同時回退到該節點，就像什麼都沒發生過
  • View：查看當時 AI 做了什麼修改

實戰場景 

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1. 你讓 AI 重構了某個模組 → 效果不理想
2. /timeline → 選擇重構前的節點 → Revert
3. 程式碼回到重構前，換個思路重新來

使用技巧

  • 🕐 完成一個階段性任務後，在心裡記下那個節點（第幾次對話）
  • 🕐 大膽嘗試激進方案——反正可以一鍵回退
  • 🕐 對比兩個方案：Revert 到 A 方案 → 看看效果 → Revert 到 B 方案 → 對比

這就是程式設計版的「存檔/讀檔」，讓你敢於探索任何可能性。

五、Ralph Loop：讓 AI 死磕到底

這個模式會讓 AI 持續迴圈工作，直到任務真正完成。適合那些需要反覆迭代的硬骨頭。

啟動方式 

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/ralph-loop

適用場景 

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"使用 Spring Boot 4 最新標準重構整個專案，直到所有測試用例通過"

"逐個檢查 src/ 下所有檔案的程式碼規範，修復每一個違規項"

"為專案添加完整的單元測試，直到覆蓋率達到 90%"

和 Ultra Work 的區別

對比維度 Ultra Work Ralph Loop
工作機制 並行拆分、多智能體協作 串行迴圈、持續迭代
適合場景 從零構建、多模組專案 重構、修復、達標類任務
耗時 幾分鐘到十幾分鐘 可能數小時
終點 任務拆解完成 滿足終止條件

⚠️ Ralph Loop 可能執行很久，注意 API 額度消耗。

六、日常提速小技巧

1. 善用 /compact 節省上下文

當你和 AI 聊了很多輪，上下文視窗快滿時：

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/compact

AI 會把之前的對話提煉成一個摘要，釋放空間繼續工作。不需要開新對話丟失上下文。

2. 用 /init 讓 AI 快速上手新專案

進入一個新專案時，先讓 AI 通讀程式碼：

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/init

AI 會掃描整個專案，生成 agents.md 作為系統提示詞。之後任何對話都會基於這個理解，效率大幅提升。

3. Share 分享你的程式設計過程 

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/share      # 生成分享連結，展示完整對話和程式碼修改
/unshare    # 取消分享，連結失效
/export     # 匯出對話記錄為檔案

適合場景：

  • 給同事展示你是如何用 AI 解決某個問題的
  • 記錄踩坑過程，供團隊參考
  • 寫部落格時的素材

4. 查看可用模型 

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/models    # 帶 free 標記的是免費模型

GLM-4.7 和 MiniMax-2.1 程式設計能力不錯，適合輕量任務。

5. 快速貼上程式碼（VS Code 外掛）

在 VS Code 中選中程式碼片段 → Ctrl + Alt + K → 直接貼到 OpenCode 對話框。

省去複製貼上的切換成本，保持心流。

七、新手推薦工作流 

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│                 拿到新需求                    │
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          │ 簡單？          │
          └───┬────────┬───┘
              │ 是      │ 否（複雜/多模組）
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    ┌─────────────┐  ┌─────────────────┐
    │ 普通對話搞定  │  │ 輸入 ULW 觸發    │
    │             │  │ Ultra Work 模式  │
    └─────────────┘  └────────┬────────┘
                              │
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                   │ 多個獨立子任務？       │
                   └───┬──────────┬──────┘
                       │ 是        │ 否
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              │ /new 開多個   │ │ 等 Ultra Work │
              │ Session 並行  │ │ 自動完成       │
              └──────┬──────┘ └──────────────┘
                     │
                     ▼
              ┌─────────────┐
              │ /sessions    │
              │ 查看所有進度  │
              └──────┬──────┘
                     │
                     ▼
              ┌─────────────┐
              │ 某個方向錯了？ │
              └───┬─────────┘
                  │
                  ▼
              ┌─────────────┐
              │ /timeline →  │
              │ Revert 回退   │
              └─────────────┘

一句話總結

小活直接聊，大活喊 ULW，並行用 Session，錯了就 Timeline 回退，死磕開 Ralph Loop。

八、一個真實案例

在 Oh My OpenAgent 安裝完成後，想調整 Agent 模型配置——讓 GitHub Copilot 作為主力，免費的 OpenCode Zen 作為備選。

第一次嘗試

直接在 OpenCode 對話中說：

“其實我還有你免費的 OpenCode Zen，但是我已經登入 GitHub Copilot 了，你幫我修改一下”

AI 把 OpenCode Zen 設成了主力——因為沒說清楚主次關係。❌

糾正

“不是，是 GitHub Copilot 作為主力，OpenCode Zen 自帶的免費模型作為備選”

AI 立即修正，更新了 oh-my-openagent.json，所有 Agent 都用 github-copilot/* 為主、opencode/* 為 fallback。✅

💡 教訓：跟 AI 描述需求時，主次關係一定要說清楚——「XX 作為主力，YY 作為備選」，不要只說「幫我加上 YY」。

📚 參考來源：OpenCode 全深度指南、Oh My OpenAgent 📅 筆記生成日期：2026-05-07

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