ohmycoder

先说结论
Oh My Coder 有三种使用方式：CLI 命令行、Web 界面、Desktop 桌面端，三种方式共享同一个配置文件，选哪个都行，后面随时切换。
想最快体验 → 选 CLI想要图形界面 → 选 Web 或 Desktop想在界面里配 API Key → Web 和 Desktop 直接配，CLI 用命令配
下面一步一步来。
第 0 步：检查 Python（三种方式都必做！）
不管你用哪种方式，都需要 Python 3.9 以上，打开终端检查一下：
Mac：按 Command ⌘ + 空格，输入「终端」，按回车Windows：按 Win + R，输入 cmd，按回车
打开终端后，粘贴这行按回车：
python3 --version
✅ 看到 Python 3.9.x 或更高 → 没问题，继续！❌ 提示找不到 → 去 python.org 下载安装 Python 3.9+，安装完重新打开终端再试
方式一：CLI 命令行（最快上手）
👉 跟着做：复制每行，粘贴到终端按回车
第 1 步：安装 oh-my-coder
pip3 install oh-my-coder
第 2 步：验证安装成功
omc --version
第 3 步：配置 API Key（推荐用免费 GLM-4-Flash）
获取 Key：https://open.bigmodel.cn → 注册 → 创建 API Key
omc config set -m glm -k api_key -v "你的API Key"
omc config set -k DEFAULT_MODEL -v glm-4-flash
第 4 步：开始使用！
简单任务（如创建文件），加 --simple 或 -s 秒出结果
omc run --simple "帮我在桌面创建一个 hello.txt"
复杂任务（如分析代码），去掉 --simple 走完整工作流
omc run "帮我分析这个项目的代码结构"
⚠️ 遇到问题？
omc 说找不到命令 → 粘贴这行：export PATH="$HOME/Library/Python/3.9/bin:$PATH" 再试简单任务卡住 → 加 --simple 跳过工作流直接执行：omc run --simple "你的任务"加了 --simple 会跳过多 Agent 工作流，单 Agent 直接执行，速度快。不加 --simple，系统会自动调度多个 Agent：ExploreAgent 先探索代码库 → AnalystAgent 分析需求 → PlannerAgent 制定计划 → ExecutorAgent 执行，像一个小团队在替你干活。更多问题 → 见官网「常见问题」
更多常用命令：
工作流说明：
-w 参数指定工作流，不同工作流触发不同 Agent 组合：
方式二：Web 界面（图形界面，浏览器直接用）
👉 跟着做：复制每行，粘贴到终端按回车
第 1 步：把项目下载到电脑
git clone https://github.com/vobc/oh-my-coder.git cd oh-my-coder
第 2 步：安装依赖（大概 30 秒）
pip3 install -e ".[web]"
⚠️ 如果看到 "Defaulting to user installation" 警告，这是正常的，可以安全忽略。
第 3 步：启动 Web 服务（浏览器会自动打开）
omc server start
如果浏览器没自动打开，手动访问 http://localhost:8080
第 4 步：在网页中配置 API Key（点击右上角设置）
选择模型（推荐免费：GLM-4-Flash）获取 Key：https://open.bigmodel.cn → 注册 → API Keys粘贴 API Key → 点击"测试连接"验证 → 开始使用
⚠️ 遇到问题？
浏览器没自动打开 → 手动复制 http://localhost:8080 到浏览器地址栏omc 说找不到命令 → 粘贴：export PATH="$HOME/Library/Python/3.9/bin:$PATH" 再试更多问题 → 见官网「常见问题」
Web 界面是对话式的：
在输入框描述你的任务，比如"为用户模块添加 CRUD 接口"点击发送界面实时显示每个 Agent 的执行进度（SSE 流式推送）查看结果
方式三：Desktop 桌面端（本地应用，功能最全）
前置条件
Desktop 基于 Electron，需要先装好。
打开小黑窗后，复制下面两行，每行粘贴进去按回车：
node --version git --version
✅ 看到类似 v18.x.x 的版本号 → 没问题，继续往下做！❌ 看到「找不到命令」或「不是内部命令」→ 需要先安装 Node.js：👉 到官网下载 Node.js（nodejs.org，选 LTS 那个绿色按钮）→ 下载完双击安装 → 安装完重新打开终端再试一次
👉 跟着做：复制每行，粘贴到终端按回车
第 1 步：把项目下载到电脑（大概 10 秒）
⚠️ 如果提示「目录已存在」，说明你之前下过，跳过这行，直接做下一行 cd
git clone https://github.com/VOBC/oh-my-coder.git || true cd oh-my-coder/desktop
第 2 步：设置国内下载加速（国内用户必须做，否则会卡住）
export ELECTRON_MIRROR=https://npmmirror.com/mirrors/electron/
第 3 步：安装运行所需文件（大概 1-3 分钟，耐心等）
看到「added XXX packages」字样就说明成功啦 ✅
npm install
✅ 看到「added」字样就是安装成功！直接启动：
第 4 步：一键启动（一条命令搞定）
node start.js
看到「🎉 Desktop 已启动」字样，桌面窗口会自动弹出来 🎉
✅ 启动成功后，配置一下就能用了：
① 桌面窗口左下角找到 ⚙️ 设置图标，点进去
② 选择模型（推荐用免费的 GLM-4-Flash，不用花钱）
③ 去这里注册拿 Key：open.bigmodel.cn → 注册 → 创建 API Key
④ 把 Key 粘贴进去 → 点「测试连接」→ 显示 ✅ Connected → 开始聊天！
💬 小技巧：点输入框旁边的 🎤 按钮可以语音输入，自动识别中文
⚠️ 遇到问题？先看这里：
粘贴命令后没有任何反应 / 报错
先确认第 0 步的 Node.js 安装成功了（看到版本号）再试一次：rm -rf node_modules package-lock.json && npm install
跑 node start.js 后卡住 / 没有反应
按一下回车，可能只是光标停在等待状态确认能看到「⚡ 启动 Vite」和「✅ Vite 已就绪」字样确认端口 1420 没被占用：lsof -ti:1420 | xargs kill -9
提示「port 1420 被占用」
粘贴这行命令：lsof -ti:1420 | xargs kill -9，然后再启动
窗口是白的 / 没内容
看终端里有没有显示「ready in xxx ms」，没有的话重做第 3 步
不能用语音输入
Mac：系统设置 → 隐私与安全性 → 麦克风 → 勾选 Terminal 或 Electron
功能一览
Desktop 把 CLI + Web 的功能都搬到了本地应用里，还额外加了：
免费模型推荐
别被 "12 家模型"吓到，先用免费的：
💡 策略：先用 GLM-4.7-Flash（完全免费），不够再切 DeepSeek，长文档用 MiMo。
常见问题
Q：omc: command not found 怎么办？
Mac 用户粘贴：export PATH="$HOME/Library/Python/3.9/bin:$PATH"
Q：简单任务卡住了？
加 --simple 跳过工作流直接执行：omc run --simple "你的任务"
Q：三种方式的配置互通吗？
完全互通，三种方式修改的是同一个 ~/.omc/config.json，任选其一配置即可。
Q：支持 Windows 吗？
支持，Python 3.9+ + pip install 即可，详见 Windows 安装指南。
Q：数据安全吗？
完全本地运行，代码不上传云端，API Key 仅存储在本地，安全审查由 SecurityReviewerAgent 自动执行。
开始你的第一次
以上所有教程及指令在 OMC 官网的“快速开始”下面都有介绍，你可以直接从那里复制指令，更方便：
https://vobc.github.io/oh-my-coder/#quickstart
试试看吧！有问题来 GitHub Issues 反馈，觉得有用就点个 ⭐ Star。
Oh My Coder - 国产首个多 Agent 编程框架，31 个专业 Agent，12 家国产大模型，完全本地运行，零成本起步。
官网： https://vobc.github.io/oh-my-coder
GitHub： https://github.com/VOBC/oh-my-coder
#vibecoding #OhMyCoder #AIAgents #DeepSeek

先说结论
Oh My Coder 有三种使用方式：CLI 命令行、Web 界面、Desktop 桌面端，三种方式共享同一个配置文件，选哪个都行，后面随时切换。
想最快体验 → 选 CLI想要图形界面 → 选 Web 或 Desktop想在界面里配 API Key → Web 和 Desktop 直接配，CLI 用命令配
下面一步一步来。
第 0 步：检查 Python（三种方式都必做！）
不管你用哪种方式，都需要 Python 3.9 以上，打开终端检查一下：
Mac：按 Command ⌘ + 空格，输入「终端」，按回车Windows：按 Win + R，输入 cmd，按回车
打开终端后，粘贴这行按回车：
python3 --version
✅ 看到 Python 3.9.x 或更高 → 没问题，继续！❌ 提示找不到 → 去 python.org 下载安装 Python 3.9+，安装完重新打开终端再试
方式一：CLI 命令行（最快上手）
👉 跟着做：复制每行，粘贴到终端按回车
第 1 步：安装 oh-my-coder
pip3 install oh-my-coder
第 2 步：验证安装成功
omc --version
第 3 步：配置 API Key（推荐用免费 GLM-4-Flash）
获取 Key：https://open.bigmodel.cn → 注册 → 创建 API Key
omc config set -m glm -k api_key -v "你的API Key"
omc config set -k DEFAULT_MODEL -v glm-4-flash
第 4 步：开始使用！
简单任务（如创建文件），加 --simple 或 -s 秒出结果
omc run --simple "帮我在桌面创建一个 hello.txt"
复杂任务（如分析代码），去掉 --simple 走完整工作流
omc run "帮我分析这个项目的代码结构"
⚠️ 遇到问题？
omc 说找不到命令 → 粘贴这行：export PATH="$HOME/Library/Python/3.9/bin:$PATH" 再试简单任务卡住 → 加 --simple 跳过工作流直接执行：omc run --simple "你的任务"加了 --simple 会跳过多 Agent 工作流，单 Agent 直接执行，速度快。不加 --simple，系统会自动调度多个 Agent：ExploreAgent 先探索代码库 → AnalystAgent 分析需求 → PlannerAgent 制定计划 → ExecutorAgent 执行，像一个小团队在替你干活。更多问题 → 见官网「常见问题」
更多常用命令：
工作流说明：
-w 参数指定工作流，不同工作流触发不同 Agent 组合：
方式二：Web 界面（图形界面，浏览器直接用）
👉 跟着做：复制每行，粘贴到终端按回车
第 1 步：把项目下载到电脑
git clone https://github.com/vobc/oh-my-coder.git cd oh-my-coder
第 2 步：安装依赖（大概 30 秒）
pip3 install -e ".[web]"
⚠️ 如果看到 "Defaulting to user installation" 警告，这是正常的，可以安全忽略。
第 3 步：启动 Web 服务（浏览器会自动打开）
omc server start
如果浏览器没自动打开，手动访问 http://localhost:8080
第 4 步：在网页中配置 API Key（点击右上角设置）
选择模型（推荐免费：GLM-4-Flash）获取 Key：https://open.bigmodel.cn → 注册 → API Keys粘贴 API Key → 点击"测试连接"验证 → 开始使用
⚠️ 遇到问题？
浏览器没自动打开 → 手动复制 http://localhost:8080 到浏览器地址栏omc 说找不到命令 → 粘贴：export PATH="$HOME/Library/Python/3.9/bin:$PATH" 再试更多问题 → 见官网「常见问题」
Web 界面是对话式的：
在输入框描述你的任务，比如"为用户模块添加 CRUD 接口"点击发送界面实时显示每个 Agent 的执行进度（SSE 流式推送）查看结果
方式三：Desktop 桌面端（本地应用，功能最全）
前置条件
Desktop 基于 Electron，需要先装好。
打开小黑窗后，复制下面两行，每行粘贴进去按回车：
node --version
git --version
✅ 看到类似 v18.x.x 的版本号 → 没问题，继续往下做！❌ 看到「找不到命令」或「不是内部命令」→ 需要先安装 Node.js：👉 到官网下载 Node.js（nodejs.org，选 LTS 那个绿色按钮）→ 下载完双击安装 → 安装完重新打开终端再试一次
👉 跟着做：复制每行，粘贴到终端按回车
第 1 步：把项目下载到电脑（大概 10 秒）
⚠️ 如果提示「目录已存在」，说明你之前下过，跳过这行，直接做下一行 cd
git clone https://github.com/VOBC/oh-my-coder.git || true cd oh-my-coder/desktop
第 2 步：设置国内下载加速（国内用户必须做，否则会卡住）
export ELECTRON_MIRROR=https://npmmirror.com/mirrors/electron/
第 3 步：安装运行所需文件（大概 1-3 分钟，耐心等）
看到「added XXX packages」字样就说明成功啦 ✅
npm install
✅ 看到「added」字样就是安装成功！直接启动：
第 4 步：一键启动（一条命令搞定）
node start.js
看到「🎉 Desktop 已启动」字样，桌面窗口会自动弹出来 🎉
✅ 启动成功后，配置一下就能用了：
① 桌面窗口左下角找到 ⚙️ 设置图标，点进去
② 选择模型（推荐用免费的 GLM-4-Flash，不用花钱）
③ 去这里注册拿 Key：open.bigmodel.cn → 注册 → 创建 API Key
④ 把 Key 粘贴进去 → 点「测试连接」→ 显示 ✅ Connected → 开始聊天！
💬 小技巧：点输入框旁边的 🎤 按钮可以语音输入，自动识别中文
⚠️ 遇到问题？先看这里：
粘贴命令后没有任何反应 / 报错
先确认第 0 步的 Node.js 安装成功了（看到版本号）再试一次：rm -rf node_modules package-lock.json && npm install
跑 node start.js 后卡住 / 没有反应
按一下回车，可能只是光标停在等待状态确认能看到「⚡ 启动 Vite」和「✅ Vite 已就绪」字样确认端口 1420 没被占用：lsof -ti:1420 | xargs kill -9
提示「port 1420 被占用」
粘贴这行命令：lsof -ti:1420 | xargs kill -9，然后再启动
窗口是白的 / 没内容
看终端里有没有显示「ready in xxx ms」，没有的话重做第 3 步
不能用语音输入
Mac：系统设置 → 隐私与安全性 → 麦克风 → 勾选 Terminal 或 Electron
功能一览
Desktop 把 CLI + Web 的功能都搬到了本地应用里，还额外加了：
免费模型推荐
别被 "12 家模型"吓到，先用免费的：
💡 策略：先用 GLM-4.7-Flash（完全免费），不够再切 DeepSeek，长文档用 MiMo。
常见问题
Q：omc: command not found 怎么办？
Mac 用户粘贴：export PATH="$HOME/Library/Python/3.9/bin:$PATH"
Q：简单任务卡住了？
加 --simple 跳过工作流直接执行：omc run --simple "你的任务"
Q：三种方式的配置互通吗？
完全互通，三种方式修改的是同一个 ~/.omc/config.json，任选其一配置即可。
Q：支持 Windows 吗？
支持，Python 3.9+ + pip install 即可，详见 Windows 安装指南。
Q：数据安全吗？
完全本地运行，代码不上传云端，API Key 仅存储在本地，安全审查由 SecurityReviewerAgent 自动执行。
开始你的第一次
以上所有教程及指令在 OMC 官网的“快速开始”下面都有介绍，你可以直接从那里复制指令，更方便：
https://vobc.github.io/oh-my-coder/#quickstart
试试看吧！有问题来 GitHub Issues 反馈，觉得有用就点个 ⭐ Star。
Oh My Coder - 国产首个多 Agent 编程框架，31 个专业 Agent，12 家国产大模型，完全本地运行，零成本起步。
官网： https://vobc.github.io/oh-my-coder
GitHub： https://github.com/VOBC/oh-my-coder
#OhMyCoder #vibecoding #AI #AIAgents

先说结论
这一周，oh-my-coder 完成了有史以来最密集的一次迭代，从命令行工具到桌面应用，从单一功能到完整的 Agent 协作体系，我们几乎把整个项目重新打磨了一遍。
如果你上周看过这个项目，这周再来，会发现它已经不一样了。
这一周做了什么
🖥️ 桌面版正式上线
这是本周最大的更新。
oh-my-coder 现在有了一个真正的桌面应用，你不再需要盯着黑色的命令行窗口，而是可以在一个干净的界面里完成所有操作：
左侧边栏：历史会话一目了然，随时切换右侧设置面板：每个模型单独配置 API Key，不再混乱Cmd+K 快速唤起：随时呼出命令面板，不打断工作流Markdown 实时渲染：AI 的回答直接以格式化文本展示，不再是一堆符号差异对比视图：代码改动前后对比清晰，一眼看出改了什么
桌面版的设计理念是：终端的效率，桌面的体验，我们不想做一个臃肿的 IDE，而是一个轻量的壳，让命令行用户也能享受图形界面的便利。
🤖 31 个 Agent，怎么协调工作的？
这是用户问得最多的问题，今天认真回答一下。
很多人看到 “31 个 Agent” 会有疑问：这么多 Agent，它们怎么分工？会不会互相打架？会不会乱跑？
简单说：它们是一个有分工的团队，不是一群散兵游勇。
每次你发出一个任务，oh-my-coder 不会把 31 个 Agent 全部派出去，它会根据任务类型，自动选择最合适的 Agent 组合，比如：
写代码 → 调用代码生成 Agent + 代码审查 Agent修 Bug → 调用调试 Agent + 测试 Agent写文档 → 调用文档 Agent + 格式检查 Agent
这些 Agent 并行工作，然后把结果交叉验证，如果两个 Agent 的结论不一致，系统会自动标记出来，让你决定采用哪个。
为什么要交叉验证？
因为单个 AI 会犯错，会”幻觉”，会自信地给出错误答案，但两个独立的 Agent 同时犯同一个错误的概率，远远低于一个，这是我们从工程实践中总结出来的经验，不是噱头。
此外，每个 Agent 都有健康检查机制，如果某个 Agent 在 60 秒内没有响应，系统会自动把它的任务重新分配给其他 Agent，整个流程不会卡死。
💰 Token 消耗问题，我们怎么看
这也是用户反映最多的顾虑：多 Agent 协作，是不是很费 Token？
诚实回答：是的，比单 Agent 多。
但我们做了几件事来控制这个问题：
第一，让你看见钱花在哪。
每次任务完成后，oh-my-coder 会生成一份执行追踪报告，告诉你每个 Agent 用了多少 Token，哪个步骤最贵，你不会再有“钱不知道花哪去了”的感觉。
第二，默认只启用生产级模型。
本周我们新增了模型过滤功能，默认情况下，oh-my-coder 只显示和使用经过验证的生产级模型，把那些还在测试阶段的实验性模型隐藏起来，这样既避免了用昂贵的模型做简单任务，也避免了用不稳定的模型搞砸重要工作。
第三，GLM-4.7-Flash 完全免费。
如果你只是想试试效果，不想花一分钱，直接用 GLM-4.7-Flash，它是智谱 AI 开放的免费模型，能力足够应对大多数日常编程任务，我们把它设为默认推荐，三步配置，零成本起步。
🚀 新手引导：三步上手
本周新增了交互式快速开始向导。
以前新用户第一次用 oh-my-coder，需要自己看文档、找配置、猜命令，现在不一样了：
运行 omc quickstart系统引导你选择模型（有推荐，不用自己研究）粘贴 API Key，完成
整个过程不超过 3 分钟，不需要读任何文档。
🔒 安全加固
本周还做了一件不那么显眼但很重要的事：安全加固。
修复了 API Key 配置的一个逻辑漏洞（Issue #7，感谢用户 shiflymoon 反馈）为 GitHub 主分支加了保护规则，防止代码被意外覆盖所有错误信息不再暴露敏感的系统细节
我们和竞品有什么不同
市面上类似的工具不少，最有名的是 OpenCode（146K stars）和 Claude Code。
OpenCode 支持 75+ 个模型，架构很先进，但它是面向全球用户设计的，对国内用户不友好 - 很多模型需要翻墙，配置复杂，没有针对国产模型的优化。
Claude Code 是 Anthropic 官方出品，体验很好，但它只支持 Claude 系列模型，而且最近 Anthropic 对中国用户的封号问题让很多人开始寻找替代方案。
oh-my-coder 的定位：专为国内开发者打造的多 Agent 编程助手。
12 家国产大模型，全部直连，不需要任何代理31 个专业 Agent，覆盖从需求分析到代码审查的完整开发流程完全开源，MIT 协议，代码在你手里，不依赖任何云服务自进化系统：每次任务完成后，系统会把经验写入记忆，下次做类似任务会更准确
自进化：这个功能值得单独说
oh-my-coder 有一个很多人没注意到的功能：它会学习。
每次任务完成后，系统会自动总结这次任务的经验 - 用了什么方法、踩了什么坑、哪个 Agent 表现最好 - 然后写入分层记忆系统。
下次遇到类似任务，它会先查这份记忆，而不是从零开始。
这意味着：你用得越久，它越懂你的项目，越懂你的习惯。
这不是营销话术，这是我们从 Claude Code 的架构中学到的设计思路，然后在 oh-my-coder 里实现的。
接下来要做什么
VS Code 插件：让你在编辑器里直接调用 oh-my-coder，不用切换窗口Token 自动压缩：长对话自动压缩上下文，减少不必要的消耗Web 界面：给不习惯命令行的用户一个更友好的入口
最后
oh-my-coder 是一个还在快速成长的项目，我们每天都在更新，每周都有新功能。
如果你遇到问题，欢迎在 GitHub 提 Issue，如果你觉得有用，一个 Star 是对我们最大的鼓励。
GitHub：
https://github.com/VOBC/oh-my-coder
#OhMyCoder #claude_code #AIAgent #vibecoding #AI
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១. តើការសរសេរកម្មវិធីពិតជាត្រូវបាន “ដោះស្រាយ” ហើយឬ?
នៅខែឧសភា ឆ្នាំ 2026 ក្នុងសន្និសីទ AI Ascent លោក Boris Cherny ដែលជាអ្នកបង្កើត Claude Code បានចែករំលែកស្ថានភាពការងាររបស់លោក៖
“ចាប់ពីប្រហែលខែតុលា និងខែវិច្ឆិការ កាលពីឆ្នាំមុន ម៉ូដែលបានអាចសរសេរកូដ 100% របស់ខ្ញុំបាន ហើយ ចាប់តាំងពីចូលដល់ឆ្នាំ 2026 ខ្ញុំមិនបានសរសេរកូដដោយដៃម្តងណាទេ។”
សម្រង់នេះបានបង្កឲ្យមានការចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងសហគមន៍អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ មនុស្សជាច្រើនបានស្រែកថា៖ បញ្ហាការសរសេរកម្មវិធី ពិតជាត្រូវបានដោះស្រាយហើយ?
ប៉ុន្តែបើគិតឲ្យម៉ត់ចត់ មានចំណុចមួយដែលត្រូវបានមើលរំលង៖ លោកប្រើ Claude Pro ដែលមានតម្លៃ $25 ក្នុងមួយខែ ហើយត្រូវការការឆ្លងព្រំដែន។

最近几年，科技圈发生了一些让所有中国开发者脊背发凉的事：
OpenAI 2024 年宣布，从当年 7 月 9 日起，切断对中国开发者的 API 服务。Claude 更狠 - 宣布 2025 年 9 月起，只要公司背后有超过 50% 的中国资本，无论你人在哪里，直接封号，一刀切。2026 年 2 月，OpenAI 针对与网络特战、虚假账号、意图接触美国官员的中国背景账号进行了查封，继续停止对未列入支持名单国家和地区（包括中国）提供 API 接入，大规模清退直接套壳的国内应用。2026 年 4 月，Claude 开始强制推行金融级 KYC（了解你的客户）身份核验，需面部识别加证件验证，使得依靠 VPN 伪造身份的个人用户账号被大量封禁， 严厉拦截中国大陆 IP，并加强了对第三方中转 API 的封控。MetaAI 的直接对话服务（基于 Llama）通常仅在支持的特定国家和地区发布，中国地区用户直接访问通常受限，无法直接调用其网页版或 App 端模型。
这几记重锤落下，整个国内 AI 编程社区炸锅了。
无数开发者突然发现：自己辛辛苦苦搭的工作流、调试好的提示词、养成的使用习惯，一夜之间全部归零，就因为我们在中国。
美国知名 AI 公司对中资及中国境内的封锁已是结构性问题，而非技术 BUG。
愤怒、焦虑、无奈……很多人开始四处打听：有没有什么替代方案？
今天，我想认真回答这个问题。
其实，答案一直都在 - 只是我们以前没注意到。
先说清楚我们是什么
oh-my-coder 是一个国产开源的多智能体编程框架。
这句话可能还是有点抽象，让我翻译成人话：它本质上，是一个 "AI 程序员团队"。
你可能用过 Claude Code 或者 Codex，用它们来帮你写代码，它们像一个单独的高级程序员，你跟它对话，它帮你干活。
而 oh-my-coder 做的事，是给你一个完整的"程序员团队" - 31 个各有所长的 AI 程序员。
有的专门负责写代码，有的专门负责 review 代码找出 bug，有的负责写测试用例，有的负责设计架构，有的负责写文档……你需要谁，叫谁，它们配合工作，形成流水线。
这就是"多智能体"的意思，不是一个人干所有活，而是一群人各司其职。
那你可能又要问了：市面上 AI 编程工具那么多，它凭什么？
好，说到最关键的部分了。
第一，它用的是国产模型，不需要翻墙。
这是最重要的一点，也是最被忽视的一点。
很多人用 Claude Code、Codex 和 Copilot，用的是 Anthropic 和 OpenAI 的模型，这些模型部署在海外服务器，中国开发者要访问它们，要么靠特殊网络，要么靠企业账号绕过限制。
但现在，这条路也慢慢快堵死了。
oh-my-coder 从第一天起，就是围绕国产大模型设计的，它支持 DeepSeek V4、智谱 GLM、阿里通义、百度文心、Kimi、豆包、腾讯混元……十二家国产模型，全部开箱即用。
GLM-4.7-Flash 版本，完全免费，没有任何调用限制，你装上工具，配一个免费 API 密钥，马上就能跑起来。
不需要翻墙，不需要外币信用卡，不需要任何灰色操作。
第二，它真的懂中国开发者的语境。
你用英文工具问它"这个需求怎么实现"，它给你的答案往往带有一股东南亚风 - 要么是面向 StackOverflow 用户的例子，要么是假设你在用 AWS 和 Stripe。
oh-my-coder 不一样，它的所有交互是中文的，它的错误提示是中文的，它的文档是中文的，它的 Agent 命名是中文的。
它默认假设你在用国产云服务、国产数据库、国产框架，它给的是真正能在国内项目里直接用的方案。
这不是翻译，这是基因上的不同。
第三，它有国产的情怀，也有国产的实力。
这个情怀，不是喊口号。
就在最近 - 2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 发布了 V4 版本，两天之内，华为昇腾、寒武纪、海光信息、摩尔线程、百度昆仑芯、阿里平头哥等八家国产 AI 芯片厂商，同步完成了全链路适配，实现了 "Day 0" 的完美配合。
这意味着什么？
意味着中国的 AI 大模型，和中国的 AI 芯片，第一次在同一条产业链上完美咬合，字节跳动、腾讯、阿里巴巴，都在抢购华为昇腾芯片，这不只是商业行为，这是一个时代的转向。
而 oh-my-coder，就是跑在这套完全国产化技术栈上的工具链。
DeepSeek V4 跑在华为昇腾上，我们的 AI 程序员跑在 DeepSeek V4 上。
这条链路上的每一个环节，都是中国技术。
你用 oh-my-coder，不只是在写代码，你是在参与这场静悄悄的国产替代。
第四，它不只是一次性的工具，它会自己变强。
oh-my-coder 有一个"自进化"系统，它会记住你每次的反馈，记住你项目里的习惯，记住你踩过的坑。
用得越久，它越懂你。
很多工具装好了是什么样子，三年后还是什么样子，而 oh-my-coder 装好了只是起点，它会跟着你的项目一起成长。
第五，它是开源的，你拥有完全的控制权。
闭源工具，规则是别人定的，哪天人家改了定价，删了功能，封了你的账号，你一点办法都没有。
oh-my-coder 是 MIT 协议的开源项目，你可以在本地运行，可以私有化部署，可以 Fork 去改，可以用在自己的公司项目里而不用担心合规风险。
你的数据留在你自己的服务器上，没有任何云端监控，没有任何服务商锁死你的可能性。
这一点，在当今的地缘政治环境下，变得越来越重要。
总结
所以，总结一下，如果要用一句话说清楚 oh-my-coder 是什么，我会这样说：
它是中国开发者自己的 AI 程序员团队，基于国产大模型，跑在国产技术栈上，完全开源，完全可控。
你可以把它理解成：为 "AI 时代不能依赖海外工具"这个命题，一个认真做的开源答案。
时代变了。
当美国的 AI 公司一个通知就能让你的工作流归零，当"国家安全"变成随时可以挥舞的大棒，当科技脱钩从口号变成现实……
我们需要的，不是更熟练地翻墙，不是更努力地适应别人的规则，我们需要自己的工具，自己的生态，自己的选择。
这条路还很长，oh-my-coder 也只是万里长征的第一步。
但至少，现在这条路已经有人在走了。
如果你是国内开发者，如果你曾经被 Claude 封号困扰过，如果你想找一个真正属于中国程序员的 AI 编程工具 - 去试试吧。
GitHub 搜 oh-my-coder，一条命令装好。
这不只是换一个工具，这是在关键时刻，做一个对自己、对行业、对国家都有意义的选择。
好了，这就是今天想说的。
Github：
https://github.com/VOBC/oh-my-coder
#OhMyCoder #ChatGPT #Anthropic #DeepSeek
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先说结论
这一周，oh-my-coder 完成了有史以来最密集的一次迭代，从命令行工具到桌面应用，从单一功能到完整的 Agent 协作体系，我们几乎把整个项目重新打磨了一遍。
如果你上周看过这个项目，这周再来，会发现它已经不一样了。
这一周做了什么
🖥️ 桌面版正式上线
这是本周最大的更新。
oh-my-coder 现在有了一个真正的桌面应用，你不再需要盯着黑色的命令行窗口，而是可以在一个干净的界面里完成所有操作：
左侧边栏：历史会话一目了然，随时切换右侧设置面板：每个模型单独配置 API Key，不再混乱Cmd+K 快速唤起：随时呼出命令面板，不打断工作流Markdown 实时渲染：AI 的回答直接以格式化文本展示，不再是一堆符号差异对比视图：代码改动前后对比清晰，一眼看出改了什么
桌面版的设计理念是：终端的效率，桌面的体验，我们不想做一个臃肿的 IDE，而是一个轻量的壳，让命令行用户也能享受图形界面的便利。
🤖 31 个 Agent，怎么协调工作的？
这是用户问得最多的问题，今天认真回答一下。
很多人看到 “31 个 Agent” 会有疑问：这么多 Agent，它们怎么分工？会不会互相打架？会不会乱跑？
简单说：它们是一个有分工的团队，不是一群散兵游勇。
每次你发出一个任务，oh-my-coder 不会把 31 个 Agent 全部派出去，它会根据任务类型，自动选择最合适的 Agent 组合，比如：
写代码 → 调用代码生成 Agent + 代码审查 Agent修 Bug → 调用调试 Agent + 测试 Agent写文档 → 调用文档 Agent + 格式检查 Agent
这些 Agent 并行工作，然后把结果交叉验证，如果两个 Agent 的结论不一致，系统会自动标记出来，让你决定采用哪个。
为什么要交叉验证？
因为单个 AI 会犯错，会”幻觉”，会自信地给出错误答案，但两个独立的 Agent 同时犯同一个错误的概率，远远低于一个，这是我们从工程实践中总结出来的经验，不是噱头。
此外，每个 Agent 都有健康检查机制，如果某个 Agent 在 60 秒内没有响应，系统会自动把它的任务重新分配给其他 Agent，整个流程不会卡死。
💰 Token 消耗问题，我们怎么看
这也是用户反映最多的顾虑：多 Agent 协作，是不是很费 Token？
诚实回答：是的，比单 Agent 多。
但我们做了几件事来控制这个问题：
第一，让你看见钱花在哪。
每次任务完成后，oh-my-coder 会生成一份执行追踪报告，告诉你每个 Agent 用了多少 Token，哪个步骤最贵，你不会再有“钱不知道花哪去了”的感觉。
第二，默认只启用生产级模型。
本周我们新增了模型过滤功能，默认情况下，oh-my-coder 只显示和使用经过验证的生产级模型，把那些还在测试阶段的实验性模型隐藏起来，这样既避免了用昂贵的模型做简单任务，也避免了用不稳定的模型搞砸重要工作。
第三，GLM-4.7-Flash 完全免费。
如果你只是想试试效果，不想花一分钱，直接用 GLM-4.7-Flash，它是智谱 AI 开放的免费模型，能力足够应对大多数日常编程任务，我们把它设为默认推荐，三步配置，零成本起步。
🚀 新手引导：三步上手
本周新增了交互式快速开始向导。
以前新用户第一次用 oh-my-coder，需要自己看文档、找配置、猜命令，现在不一样了：
运行 omc quickstart系统引导你选择模型（有推荐，不用自己研究）粘贴 API Key，完成
整个过程不超过 3 分钟，不需要读任何文档。
🔒 安全加固
本周还做了一件不那么显眼但很重要的事：安全加固。
修复了 API Key 配置的一个逻辑漏洞（Issue #7，感谢用户 shiflymoon 反馈）为 GitHub 主分支加了保护规则，防止代码被意外覆盖所有错误信息不再暴露敏感的系统细节
我们和竞品有什么不同
市面上类似的工具不少，最有名的是 OpenCode（146K stars）和 Claude Code。
OpenCode 支持 75+ 个模型，架构很先进，但它是面向全球用户设计的，对国内用户不友好 - 很多模型需要翻墙，配置复杂，没有针对国产模型的优化。
Claude Code 是 Anthropic 官方出品，体验很好，但它只支持 Claude 系列模型，而且最近 Anthropic 对中国用户的封号问题让很多人开始寻找替代方案。
oh-my-coder 的定位：专为国内开发者打造的多 Agent 编程助手。
12 家国产大模型，全部直连，不需要任何代理31 个专业 Agent，覆盖从需求分析到代码审查的完整开发流程完全开源，MIT 协议，代码在你手里，不依赖任何云服务自进化系统：每次任务完成后，系统会把经验写入记忆，下次做类似任务会更准确
自进化：这个功能值得单独说
oh-my-coder 有一个很多人没注意到的功能：它会学习。
每次任务完成后，系统会自动总结这次任务的经验 - 用了什么方法、踩了什么坑、哪个 Agent 表现最好 - 然后写入分层记忆系统。
下次遇到类似任务，它会先查这份记忆，而不是从零开始。
这意味着：你用得越久，它越懂你的项目，越懂你的习惯。
这不是营销话术，这是我们从 Claude Code 的架构中学到的设计思路，然后在 oh-my-coder 里实现的。
接下来要做什么
VS Code 插件：让你在编辑器里直接调用 oh-my-coder，不用切换窗口Token 自动压缩：长对话自动压缩上下文，减少不必要的消耗Web 界面：给不习惯命令行的用户一个更友好的入口
最后
oh-my-coder 是一个还在快速成长的项目，我们每天都在更新，每周都有新功能。
如果你遇到问题，欢迎在 GitHub 提 Issue，如果你觉得有用，一个 Star 是对我们最大的鼓励。
GitHub：
https://github.com/VOBC/oh-my-coder
#OhMyCoder #claude_code #AIAgent #vibecoding
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如果你是一名国内开发者，大概率遇到过这样的困境：想用 AI 辅助编程，但 Claude 要翻墙、要订阅、还要担心封号；Copilot 价格不菲，数据还得上传海外服务器；国产替代品要么功能单一，要么体验粗糙。
今天，我们要介绍一个不一样的选择 - Oh My Coder，一个完全本地运行、数据不出境、零成本起步的 AI 多 Agent 编程框架，更重要的是，我们的官网正式上线了！
官网上线，三分钟上手
经过几周的打磨，Oh My Coder 官网正式与大家见面，访问：
http://vobc.github.io/oh-my-coder
你可以一目了然地了解项目的全貌：从 31 个专业 Agent 的分工协作，到三种使用方式的快速上手，再到常见问题的即时解答，全部信息触手可及。
官网最贴心的一点是：快速开始区域提供了 CLI、Web、Desktop 三个 Tab 切换，不管你喜欢命令行还是图形界面，跟着步骤走，三分钟就能跑起来。
这周我们还做了什么
除了官网上线，这周我们集中精力打磨体验，解决了一系列用户反馈的问题：
桌面端支持亮色和暗色主题切换，白天晚上都舒服；语音输入功能重构，基于 Whisper 实现了跨平台语音识别，对着说话就能写代码；命令行体验全面优化，配置路径统一、模型选择不再硬编码，尊重你的个人设置；官网教程多次迭代，确保每一步都能复制粘贴直接用，不再踩坑；安全扫描和测试覆盖，修复了三个中等安全漏洞，测试用例超过 1100 个全部通过。
每一个改动都是为了让你的使用体验更丝滑。
为什么选择 Oh My Coder？
完全本地运行，代码不上传云端
这是 Oh My Coder 最核心的理念，你的代码始终在你的电脑上运行，Agent 在本地分析、生成、审查代码，不会把你的项目源码上传到任何云服务器，对于需要遵守数据合规要求的中小企业来说，这一点至关重要 - 数据不出境，合规无忧。
零成本起步，免费模型直接用
Oh My Coder 接入了 12 家国产大模型，其中 GLM-4.7-Flash 完全免费，DeepSeek 新用户还有赠送余额，不需要信用卡，不需要海外账号，注册就能用，你可以零成本体验一个 31 个专业 Agent 协同工作的 AI 编程助手。
使用简单，三种方式任选
Oh My Coder 提供三种使用方式：命令行、Web 界面、桌面端，命令行适合终端爱好者，一行命令就能开始；Web 界面提供可视化操作，浏览器打开即用；桌面端则集成了语音输入、主题切换等更丰富的功能，三种方式共享同一套 Agent 系统和配置，你随时可以切换，无需重复设置。
31 个专业 Agent，像团队一样协作
Oh My Coder 内置 31 个专业 Agent，覆盖从需求分析到代码生成、审查、测试、部署的完整开发流程。
当你下达一个任务，Planner 会先分析需求、制定计划，Coder 根据计划编写代码，Reviewer 对代码进行质量和安全双重审查，Executor 运行测试验证结果，整个过程就像一个高效的开发团队在协同工作，而你只需要提出需求。
五大创新系统
除了丰富的 Agent，Oh My Coder 还内置了五个创新系统：
主动学习模块 - 任务执行中自动提取可复用经验，沉淀为 Skill，系统越用越聪明，同样的错误不会犯第二次。Scale 自进化系统 - 根据任务复杂度动态调整 Agent 数量和策略，简单任务单 Agent 快速完成，复杂任务多 Agent 协同作战，不浪费资源也不牺牲质量。分层记忆系统 - 原始日志、精炼知识、索引检索三层架构，支持跨会话记忆持久化，今天做过的事情，明天还能记得。工作目录上下文感知 - 自动分析你的项目结构、技术栈和代码风格，生成精准的提示词，让 Agent 更懂你的项目。上下文自动压缩 - 智能压缩对话历史，保留关键信息，节省百分之六十的 Token 消耗，响应速度提升三倍。
适合谁？
国内开发者 - 无需翻墙，国产模型直连，全中文交互中小企业 - 代码不上传云端，数据不出境，合规首选预算有限的个人开发者 - 零成本起步，免费模型直接用想私有部署的团队 - MIT 开源协议，完全可控
马上试试
如果你厌倦了翻墙、付费、担心数据安全的循环，不妨给 Oh My Coder 一个机会，一行命令安装，三分钟上手，零成本体验 31 个专业 Agent 协同编程。
官网地址：
http://vobc.github.io/oh-my-coder
GitHub 仓库：
http://github.com/VOBC/oh-my-coder
有问题欢迎提 Issue，也欢迎 Star 支持我们！
#OhMyCoder #DeepSeek #AIAgents #vibecoding #GLM
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📰 事件背景：AI 编程工具“断供”危机
2026 年 4 月，AI 编程领域接连传来重磅消息：
Claude Code 强制实名认证封号
2026 年 4 月 14 日，Claude 官方推出强制实名认证政策要求实体证件（护照/驾照/身份证原件）+ 人脸核验明确标注“从不支持的地区注册，账号直接封”中国大陆用户即使完成验证也被批量封号
OpenAI 持续收紧中国用户访问
ChatGPT、OpenAI API 对中国大陆 IP 持续封锁Codex 桌面版虽发布，但国内用户难以稳定使用需要翻墙+海外支付方式，门槛极高
Google AI 服务同样受限
Gemini API 对中国大陆访问限制重重需要复杂的网络配置才能勉强使用
这意味着什么？数百万依赖海外 AI 编程工具的中国开发者，正面临“断供”危机。
💡 国产替代方案：oh-my-coder
在这场 “AI 工具断供” 危机中，oh-my-coder 应运而生 - 这是一个完全开源、支持 12 家国产大模型、拥有 31 个专业 Agent 的多 Agent 协作编程框架。
🎯 核心优势一览
🏗️ 架构设计：多 Agent 协作流程
oh-my-coder 的核心创新在于多 Agent 协作架构 - 模拟真实软件开发团队的工作流程。
完整协作流程图
三层模型路由（智能降本）
设计巧思：根据任务复杂度自动选择模型层级，简单任务用免费快速模型，复杂任务用高质量模型，在保证效果的同时最大化降低成本。
🤖 31 个专业 Agent 全览
oh-my-coder 内置 31 个专业 Agent，覆盖软件开发生命周期的各个环节：
构建/分析通道（8 个 Agent）
审查通道（2 个 Agent）
领域通道（16 个专业 Agent）
协调通道（5 个 Agent）
设计巧思：每个 Agent 都有明确的职责边界，通过编排引擎协调配合，像真实的开发团队一样协作完成任务。
🧠 四大创新系统设计
1️⃣ 主动学习模块（Self-Improving）
核心能力：系统能从每次执行结果中学习，越用越聪明。
触发条件（满足任一即自动沉淀）：
工具调用 ≥ 5 次且成功错误 → 解决用户纠正非平凡工作流（ ≥ 3 步骤）
Skill 文件结构：
设计巧思：Tier 0 自动注入 - 所有 Agent 执行前，Orchestrator 自动读取 index.json，将所有 Skill 的名字 + 描述追加到系统 Prompt 底部，让 Agent 知道有哪些经验可用。
2️⃣ Skill 自进化系统
核心能力：任务完成后自动判断是否值得沉淀为 Skill。
触发条件：
工具调用 ≥ 5次且成功错误 → 解决（修复了 bug）用户纠正（用户说“不对，应该是…”）非平凡工作流（ ≥ 3 步骤）
Skill 文件格式：
CRUD 工具：skill-manage Agent 支持 create/patch/delete/list/search 操作，patch 优先于 create。
设计巧思：学习曲线 - 越用越聪明，随着使用次数增加，系统积累的经验越来越多，处理同类问题的效率和准确率持续提升。
3️⃣ 分层记忆系统
核心能力：在不同上下文窗口限制下提供最优记忆注入。
CLI 命令：
设计巧思：
成本感知：根据上下文预算动态选择记忆层级智能召回：触发词快速匹配，不调用 LLM存储优化：固定开销 ~9KB，超过 14 天日志自动清理
4️⃣ 工作目录上下文感知
核心能力：感知当前工作目录和浏览器上下文，为 Agent 提供更准确的信息。
设计巧思：
项目感知：自动识别项目类型（FastAPI / Django / Flask 等）浏览器集成：获取当前打开的页面，实现“看着网页写代码”Checkpoint 机制：任务中断不丢进度，支持一键回滚
🌐 多平台 Gateway（7 个平台全支持）
oh-my-coder 支持 7 个主流平台的双向消息接入：
CLI 命令：
设计巧思：统一消息格式，跨平台协作，无论用户在哪个平台发送消息，都能获得一致的响应体验。
🔄 7 种工作流模式
🧠 12 家国产大模型支持
oh-my-coder 支持 12 家国产大模型，系统自动按性价比选择：
快速配置（GLM-4.7-Flash完全免费）：
📊 项目数据
⭐ Stars：38🍴 Forks：8🤖 Agents：31 个专业 Agent🧠 模型：12 家国产大模型🌐 Gateway：7 个平台支持📦 工作流：7 种模式🧪 测试：770 个测试用例全部通过📄 协议：MIT 开源
🚀 快速开始
1. 安装
2. 配置（GLM-4.7-Flash 完全免费）
3. 开始使用
📝 总结
当 Claude、OpenAI、Google 开始对中国用户“断供”，oh-my-coder 提供了一个完全开源、零成本、深度本土化的替代方案：
✅ 12 家国产大模型，无需翻墙，直连使用✅ 31 个专业 Agent，覆盖完整软件开发生命周期✅ 多 Agent 协作架构，模拟真实开发团队工作流程✅ 四大创新系统：主动学习、Skill 自进化、分层记忆、上下文感知✅ 7 个平台 Gateway，Telegram / Discord / 飞书 / 钉钉 / Slack 全支持✅ 完全免费开源，MIT 协议，可自由定制
GitHub：https://github.com/VOBC/oh-my-coder
文档站：https://vobc.github.io/oh-my-coder/
#OhMyCoder #Claude #OpenAI #Gemini
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最近几年，科技圈发生了一些让所有中国开发者脊背发凉的事：
OpenAI 2024 年宣布，从当年 7 月 9 日起，切断对中国开发者的 API 服务。Claude 更狠 - 宣布 2025 年 9 月起，只要公司背后有超过 50% 的中国资本，无论你人在哪里，直接封号，一刀切。2026 年 2 月，OpenAI 针对与网络特战、虚假账号、意图接触美国官员的中国背景账号进行了查封，继续停止对未列入支持名单国家和地区（包括中国）提供 API 接入，大规模清退直接套壳的国内应用。2026 年 4 月，Claude 开始强制推行金融级 KYC（了解你的客户）身份核验，需面部识别加证件验证，使得依靠 VPN 伪造身份的个人用户账号被大量封禁， 严厉拦截中国大陆 IP，并加强了对第三方中转 API 的封控。MetaAI 的直接对话服务（基于 Llama）通常仅在支持的特定国家和地区发布，中国地区用户直接访问通常受限，无法直接调用其网页版或 App 端模型。
这几记重锤落下，整个国内 AI 编程社区炸锅了。
无数开发者突然发现：自己辛辛苦苦搭的工作流、调试好的提示词、养成的使用习惯，一夜之间全部归零，就因为我们在中国。
美国知名 AI 公司对中资及中国境内的封锁已是结构性问题，而非技术 BUG。
愤怒、焦虑、无奈……很多人开始四处打听：有没有什么替代方案？
今天，我想认真回答这个问题。
其实，答案一直都在 - 只是我们以前没注意到。
先说清楚我们是什么
oh-my-coder 是一个国产开源的多智能体编程框架。
这句话可能还是有点抽象，让我翻译成人话：它本质上，是一个 "AI 程序员团队"。
你可能用过 Claude Code 或者 Codex，用它们来帮你写代码，它们像一个单独的高级程序员，你跟它对话，它帮你干活。
而 oh-my-coder 做的事，是给你一个完整的"程序员团队" - 31 个各有所长的 AI 程序员。
有的专门负责写代码，有的专门负责 review 代码找出 bug，有的负责写测试用例，有的负责设计架构，有的负责写文档……你需要谁，叫谁，它们配合工作，形成流水线。
这就是"多智能体"的意思，不是一个人干所有活，而是一群人各司其职。
那你可能又要问了：市面上 AI 编程工具那么多，它凭什么？
好，说到最关键的部分了。
第一，它用的是国产模型，不需要翻墙。
这是最重要的一点，也是最被忽视的一点。
很多人用 Claude Code、Codex 和 Copilot，用的是 Anthropic 和 OpenAI 的模型，这些模型部署在海外服务器，中国开发者要访问它们，要么靠特殊网络，要么靠企业账号绕过限制。
但现在，这条路也慢慢快堵死了。
oh-my-coder 从第一天起，就是围绕国产大模型设计的，它支持 DeepSeek V4、智谱 GLM、阿里通义、百度文心、Kimi、豆包、腾讯混元……十二家国产模型，全部开箱即用。
GLM-4.7-Flash 版本，完全免费，没有任何调用限制，你装上工具，配一个免费 API 密钥，马上就能跑起来。
不需要翻墙，不需要外币信用卡，不需要任何灰色操作。
第二，它真的懂中国开发者的语境。
你用英文工具问它"这个需求怎么实现"，它给你的答案往往带有一股东南亚风 - 要么是面向 StackOverflow 用户的例子，要么是假设你在用 AWS 和 Stripe。
oh-my-coder 不一样，它的所有交互是中文的，它的错误提示是中文的，它的文档是中文的，它的 Agent 命名是中文的。
它默认假设你在用国产云服务、国产数据库、国产框架，它给的是真正能在国内项目里直接用的方案。
这不是翻译，这是基因上的不同。
第三，它有国产的情怀，也有国产的实力。
这个情怀，不是喊口号。
就在最近 - 2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 发布了 V4 版本，两天之内，华为昇腾、寒武纪、海光信息、摩尔线程、百度昆仑芯、阿里平头哥等八家国产 AI 芯片厂商，同步完成了全链路适配，实现了 "Day 0" 的完美配合。
这意味着什么？
意味着中国的 AI 大模型，和中国的 AI 芯片，第一次在同一条产业链上完美咬合，字节跳动、腾讯、阿里巴巴，都在抢购华为昇腾芯片，这不只是商业行为，这是一个时代的转向。
而 oh-my-coder，就是跑在这套完全国产化技术栈上的工具链。
DeepSeek V4 跑在华为昇腾上，我们的 AI 程序员跑在 DeepSeek V4 上。
这条链路上的每一个环节，都是中国技术。
你用 oh-my-coder，不只是在写代码，你是在参与这场静悄悄的国产替代。
第四，它不只是一次性的工具，它会自己变强。
oh-my-coder 有一个"自进化"系统，它会记住你每次的反馈，记住你项目里的习惯，记住你踩过的坑。
用得越久，它越懂你。
很多工具装好了是什么样子，三年后还是什么样子，而 oh-my-coder 装好了只是起点，它会跟着你的项目一起成长。
第五，它是开源的，你拥有完全的控制权。
闭源工具，规则是别人定的，哪天人家改了定价，删了功能，封了你的账号，你一点办法都没有。
oh-my-coder 是 MIT 协议的开源项目，你可以在本地运行，可以私有化部署，可以 Fork 去改，可以用在自己的公司项目里而不用担心合规风险。
你的数据留在你自己的服务器上，没有任何云端监控，没有任何服务商锁死你的可能性。
这一点，在当今的地缘政治环境下，变得越来越重要。
总结
所以，总结一下，如果要用一句话说清楚 oh-my-coder 是什么，我会这样说：
它是中国开发者自己的 AI 程序员团队，基于国产大模型，跑在国产技术栈上，完全开源，完全可控。
你可以把它理解成：为 "AI 时代不能依赖海外工具"这个命题，一个认真做的开源答案。
时代变了。
当美国的 AI 公司一个通知就能让你的工作流归零，当"国家安全"变成随时可以挥舞的大棒，当科技脱钩从口号变成现实……
我们需要的，不是更熟练地翻墙，不是更努力地适应别人的规则，我们需要自己的工具，自己的生态，自己的选择。
这条路还很长，oh-my-coder 也只是万里长征的第一步。
但至少，现在这条路已经有人在走了。
如果你是国内开发者，如果你曾经被 Claude 封号困扰过，如果你想找一个真正属于中国程序员的 AI 编程工具 - 去试试吧。
GitHub 搜 oh-my-coder，一条命令装好。
这不只是换一个工具，这是在关键时刻，做一个对自己、对行业、对国家都有意义的选择。
好了，这就是今天想说的。
Github：
https://github.com/VOBC/oh-my-coder
#OhMyCoder #chatgpt #claude_code #DeepSeek
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一、编程真的被"解决"了吗？
2026 年 5 月，在 AI Ascent 峰会上，Claude Code 的创造者 Boris Cherny 分享了他的工作状态：
"自去年 10 月、11 月左右开始，模型已能够编写我 100% 的代码，进入 2026 年以来，我没有亲手写过一行代码。"
这句话在开发者社区引发了巨大反响，很多人感叹：编程问题，真的被解决了。
但仔细想想，有一个问题被忽略了：他用的是 Claude Pro，每月 $25，而且需要翻墙。
对于国内开发者，这不是"解决"，是"门槛"。
真正的"解决"，不应该只是 "AI 能写代码"，而是"人人都能用 AI 写代码"。
二、2026 年 AI 编程的真实格局
先看看现在的市场格局。
根据最新的横评文章，2026 年 AI 编程工具形成了"三足鼎立"：
有篇横评的标题说得很直白：Claude Code 是"最强王者 - 但也是最烧钱的"。
这三个工具都很强，但都有一个共同点：贵 + 需要翻墙。
对于国内开发者，这不是 "AI 编程时代已来"，是 "AI 编程时代对别人来了"。
三、国产替代的真正价值
很多人说国产工具是"平替" - "也能用，但不如原版强"。
但这个逻辑忽略了一件事：门槛本身就是一种能力限制。
一个工具再强，如果你用不了，对你来说就是零。
免费 API 的"降维打击"
2026 年，国产大模型的免费额度已经到了"离谱"的程度：
这不是"平替"，是"降维打击"。
智谱的 GLM-4.7-Flash，完全免费，200K 上下文，编程能力 SWE-Bench 59.2%，你不需要花一分钱，就能获得接近 Claude Sonnet 的编程能力。
这才是"编程问题真正解决"的样子 - 不是 AI 能写代码，是人人都能用 AI 写代码。
四、oh-my-coder：让 "AI 编程"真正普及
这就是我们做 oh-my-coder 的初衷。
不是为了做一个 "Claude Code 的国产版"，而是让每个国内开发者都能零门槛使用 AI 编程。
它能做什么？
31 个专业 Agent：Architect、CodeWriter、Reviewer、Tester、Debugger……比 Claude Code 还多6 个生产模型 + Ollama：GLM-4.7-Flash（完全免费）、DeepSeek-V4、Kimi、豆包、百川……开箱即用：一条命令安装，配置一个免费 API Key 就能开始无需翻墙：所有模型国内直连本地运行：代码不上传，数据安全
和 Claude Code 对比
五、实际场景：从"说一句话"到"任务完成"
说个实际场景。
想象一下：你需要重构一个老项目的用户模块，加个第三方登录。
用 Claude Code：
开 Claude Pro 订阅（$25 / 月）配置代理翻墙打开终端，说："帮我重构用户模块，加第三方登录"等待完成
用 oh-my-coder：
pip install oh-my-coder
配置 GLM API Key（免费）打开终端，说：omc run "帮我重构用户模块，加第三方登录"等待完成
效果一样，成本为零。
这就是我们说的"编程问题真正解决" - 不是 AI 能写代码，是人人都能用 AI 写代码。
六、结语：编程问题真正解决的那一天
Claude Code 创始人说"编程问题已解决"，他说的是技术层面 - AI 已经能写代码了。
但还有一个层面没解决：普及层面。
真正的"解决"，是：
不需要月费订阅不需要翻墙不需要配置代理不需要担心数据上传海外
是每个国内开发者，打开终端，说一句话，就能让 AI 帮他写代码。
oh-my-coder 正在让这一天到来。
快速开始
如果你想试试"零成本 AI 编程"：
然后去泡杯咖啡，等它通知你验收。
GitHub：
https://github.com/VOBC/oh-my-coder
如果你觉得这个工具有价值：
⭐ 给个 Star，让更多人看到🔄 转发给身边写代码的朋友🐛 遇到问题提 Issue
开源的意义：大家一起让它变得更好，然后大家一起用。
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