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过去我们手动拆任务、一个个启动 agent。如今 Claude Code 的 dynamic workflows（ultracode 模式）会自己写出编排脚本、调度一整支 subagent 队伍——本文通过构建 iread RSS 阅读器的三个真实工作流来展示，并把 agent 之间的异步通信留作下一个待解问题。

在 OpenCode 之上构建工具和工作流几个月之后，我们把日常使用切回了 Claude Code。原因是具体的：GPT 调整账号安全策略之后模型性价比发生变化、把 Claude 走 OpenCode 带来的封号风险、prefix cache 失配带来的周配额损耗，以及一个并没有带来质变的 browser 包装实验。

使用 Arch Linux 近一年后，我的工作流再次发生变化：从终端优先的极简主义，转向由 Web 应用、Surfingkeys 和 AI agent Web 界面驱动的浏览器优先系统。

vibe coding 的下一步，不是彻底移除人类，而是尽量把人从每个内部开发循环里移出去。当 agent 能自己完成更多验证时，多 agent 系统就不会继续被同一个人卡住。

对 AI agent token 获取的两条主要路径进行实际分析——按量付费的 API 方式与订阅制的代码计划——附真实成本数据，并根据单 agent 还是多 agent 场景给出具体建议。