前言
我目前订阅了 ChatGPT Plus + 火山引擎 Coding Plan Pro
- ChatGPT Plus 主要用于 Codex 代码开发以及 GPT 的日常对话
- 火山引擎 Coding Plan 用于代码开发以及 Hermes/OpenClaw 个人助理
代码开发工作流
如果使用 Codex 5.5 来执行所有开发任务时，那 5小时/周额度 将很快被消耗完。正所谓「额度归零，科研暂停」
为了解决这个问题，我探索了好几种解决方案。
- Codex Plus + 中转平台日卡。还算可以，100 刀的日卡全程用 5.5 high，基本上能连续跑 4-5小时的长任务。但毕竟还是需要额外购买的，所以目前当成备选方案了。
- Codex 5.5 high 用来写技术文档和实施计划，Codex 5.4 mid/high 用来执行实施计划。额度依旧不够用，暂时放弃。
- Codex 5.5 high + Claude Code GLM 5.1。目前使用中，效果还行。因为 superpowers 落实的实施计划文档非常详细，AI 模型只需要按照文档执行就行，而 GLM 5.1 的能力也挺不错而且量大管饱，目前也还在测试中。
日常代码开发时，我比较习惯在 Codex 5.5 high 使用 superpowers 进行头脑风暴，输出技术文档和实施计划文档。等输出实施计划文档了，我就切换到 Claude Code中，使用 GLM5.1 ，用子代理的模式来执行计划。
唯一需要注意的是上下文超过 40% 左右的降智问题。这虽然不太会影响代码开发层面，但是 superpowers 要求每个 Task 开发完都得审查。而审查代码就比较考验模型的能力，需要模型根据代码逻辑判断是否存在问题。上下文腐败对于模型本来就降智比较严重，所以我尝试做了一个小优化。
我的做法是，如果 Task 任务比较多，执行到上下文 40%左右时：
- 我会直接在 Claude Code 中说：这个任务完成后暂停。
- 等他过一会停下来后，我会让他更新实施计划中的 checkbox，并汇总当前进度。
- 使用
/compact命令压缩上下文 - 让他继续任务
这个流程我也是刚开始试验，所以我每次都还会让 Codex 重新按照技术文档和实施文档审查过去提交的代码。目前来看没有什么大问题，基本都通过了，偶尔可能会出现一些小问题，我就直接在 Codex 修了。
关于 compact 命令的讨论
Claude Code 的 /compact 的作用本来是压缩上下文，但是我每次使用后，上下文就清零了。我理想中的情况是压缩到 5-10% 左右，我是有点担心缺失太多上下文后，继续任务是否真的可靠。
相比之下， Redux 的维护者 Mark Erikson 最近分享的博客：Mark Erikson 的 AI Agent 工作流分享 中有提到他使用 OpenCode 时关于上下文的讨论。
OpenCode 可以安装相关的上下管理插件，将上下文的管理交给用户去管理。
他的评价也很直接：用了这个插件后，即使是很长的技术子任务，也很少超过 100K context；但他也承认，有时候 Agent 会把近期讨论压缩过头，导致有点忘记当前正在干什么。
而 Codex 和 Claude Code 自带的自动压缩上下文，基本都是在上下文快慢的时候才自动进行，而这个时候模型的能力其实已经下降了。
我自己使用中发现 Claude Code + GLM 5.1 在上下文 70 % 左右幻觉就很明显了，甚至经历过重复移动文件和重命名文件名。但是Codex 5.5 high 上下文腐烂的程度好像会好很多，偶尔出现中英文混着输出，其他明显的幻觉没怎么遇到过。
期待官方/社区有更好的解决办法吧！