背景 我是一名应届开发小白，目前只有一些 JS 基础，其他语言基本不懂。但现在的岗位偏向全栈，日常开发基本 100% vibecoding 状态。 当前工作流 我的做法是：先用 Codex 官订的 6-Astra 作为“大脑”，产出开发方案 md 和计划 md；然后用 CC-Switch 切换 Codex 的后端到 DeepSeek 或其他 API，再让模型读取这些 md 文件去执行具体的开发任务。 遇到的问题 切换成本高：每次都要通过 CC-Switch 换 API，再重新开 Codex，来回折腾浪费很多时间。 跨工具衔接有顾虑：目前我想把 Codex 产出的 md 直接丢给DeepSeek Harness来执行，但担心 DSH 对项目没有上下文记忆，执行效果会很差。 网络限制：在公司用 Codex 官订需要开梯子，但涉及公司域内的操作就走不通了：比如开公司的后端管理界面或者镜像库什么的。每次做到一半都得关掉 Codex 和梯子，再切到其他不需要梯子的 Agent 平台帮我继续操作，做完再回 Codex，非常麻烦。 想请教的问题 有没有比较成熟的方案，能实现“GPT 做大脑出方案、DeepSeek 做执行”的分工，同时避免频繁切换工具的时间损耗？ 如果把 Codex 产出的 md 交给 DSH 执行，怎么解决 DSH 缺乏项目记忆的问题？ 在公司网络环境下，有没有办法让需要梯子的 Agent 和不需要梯子的本地操作在同一个工作流里顺畅衔接？ 这是我第一次在 L 站发帖子，如有发帖规则错误，麻烦各位佬友指出，谢谢。 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：工作与职业机会
  • 分类依据：内容涉及招聘、求职或职业发展
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/10/11 11:48:57