Agent 相关的折腾记录（持续更新）

Agent

记录自己折腾一些智能体相关技术的经历

30 April 2026

1 min read

Agent折腾笔记workflowMCPSkillsharness

背景

最近终于静下心来认真研究 Agent 生态。在此之前一直没下场深入折腾，主要是觉得这个领域生态变化太快、技术栈也不够成熟，迭代节奏完全跟不上。直到最近，Agent 相关的概念（Tools、MCP、Skills、Subagents、Hooks 等）逐渐收敛到一个相对稳定的形态，于是开始全面尝试。

介绍一下我有哪些工具

截至目前，我体验过 Claude Code、Codex、Cursor，最近还试用了 SOLO Trae（支持国产）。下面分别说一下感受。

Claude Code

目前我用过编程体验最好的一个 Agent。聪明程度在一众 Coding Agent 里算是天花板级别，插件生态成熟，可以与 Cursor / VSCode 等编辑器协同使用：在终端里启动 Claude Code 后，能直接选中编辑器里的某段代码作为上下文同步过去；它给出的修改建议也能在编辑器里直观地 review 与 apply，整体闭环非常顺滑。

Codex

量大管饱，模型水平也相当能打，开 high reasoning 写代码完全顶得住。相比之下生态略弱一些，更偏"原生 IDE 助手"路线。

桌面端不错，浏览器自动化操作效果还挺好。

Cursor

中规中矩。用 GPT codex 系列经常出现"降智"，Claude Sonnet 与 Opus 又容易过度思考；简单任务用 auto 模式既快又便宜。Tab 补全确实惊艳，对于"手写古人"来说值得一试。

SOLO Trae

目前模型免费，可以用来跑一些轻量任务。问题在于自定义模型能力较弱、调用 Skill 还需要显式指定，加之经常需要排队，整体体验仍有较大提升空间。

最近 SOLO 更新了，可以使用制定模型了，热门国产模型基本都部署了，现在还是免费用，感觉平时也不会触发排队，比之前好多了，支持国产。

5 月底尝试了一下操作浏览器功能，非常拉，而且只有 auto 能操作浏览器，目前来看拉完了，远不如 codex。

Skills

最近发现 Skills 能显著扩展模型的能力边界——它本质上是一份"在特定场景下注入到上下文的提示词包"，让 Agent 在面对垂直任务时能够直接调用既定的方法论与工具链。后续打算系统挖掘一下 Skills 的设计模式与最佳实践。

现在的 Skills 基本都能在 skills.sh 这个网站上下载并获取，下面提到的 skills 也都是在这上面获取的。

发现一些比较好用的 Skills，下面简单介绍一下：

  • Superpowers：耳熟能详了，性能非常强，brainstroming 感觉效果比绝大多数进行创新设计的 skill 效果都好，工作流大概就是设计，问你很多问题，然后 spec 模式，设计方案人工确定，之后 subagent 开始实施方案。
  • find-skills：自动查找相关的 Skills。
  • prompt-engineering-patterns：提示词设计范式。

MCP

MCP（Model Context Protocol）方面体验还不算多。目前高频使用的是 Notion 的 MCP，可以让 AI 直接把整理好的内容写入 Notion 工作区，大大减少了"复制 → 粘贴 → 排版"的人肉环节。

最近使用了 CodeGraph，也是以 MCP 的形式提供服务，网上很流行，刚开始体验，使用一段时间再来谈谈自己的感受。

杂谈

我还使用 CC-Switch 来管理多个 API 渠道。Claude Code 的主力渠道是公益站 AnyRouter，唯一的痛点是稳定性偏弱；不过最近恢复正常了，准备再战一波。

还使用了 Unity2 这个中转站，能开发票，价格很便宜，用起来也挺稳定。

ZCF

ZCF，全称 Zero-Config Code Flow，是一个面向专业开发者的 CLI 工具，目标是在几分钟内完成 Claude Code 与 Codex 的端到端环境初始化。通过 npx zcf 即可一站式完成：配置目录创建、API/代理接入、MCP 服务接入、工作流导入、输出风格与记忆配置，以及常用工具安装。

最近体验了一下 zcf:init-project，发现确实比 Claude Code 与 Codex 自带的 init 强不少。它会生成总体级与目录级的 CLAUDE.md 作为指导文件，还会生成 .claude/index.json 作为文件索引并记录修改时间；之后每次用 Claude Code 修改代码，都会顺带同步更新 CLAUDE.md，把"何时改了什么"完整记录下来。这种做法极大提升了 AI 代码的可维护性，避免出现"AI 拉了一大坨，谁也不敢动"的局面。代价是会增加 token 消耗，但在我看来收益远大于成本。

zcf 在安装时还可以可选地安装一些 MCP 服务。我个人常用的组合是 spec-workflow、context7 与 open-websearch 这三个，不过最近 spec-workflow 经常连不上，后面要找时间排查一下。