昨晚想开发一个实时查询 A 股股息率的查询工具。首先我使用 Gemini 了解了大概的实现思路，Gemini 还给出了一个 Python 代码示例。
实现思路，及推荐的 Python 三方库是没有问题的。但是代码有严重的幻觉问题，调用了一个根本不存在的函数 🥲，导致代码无法运行。
Github Copilot 的局限
于是我使用 VS Code 的 Github Copilot 插件来修改代码。但是由于我的 Python 环境是放在 Windows WSL 1 Ubuntu 中的，而我不了解如何让 Github Copilot 访问到 WSL 1 中的 Python 环境。
所以，Copilot 始终无法分析三方库的函数列表，导致它无法正确地修改代码。用 Copilot 内置的 Gemini 3 Flash 不行，即便切换到了最新的 Gemini 3.1 Pro 模型也不行。
我已经用了 Github Copilot Pro 快两年，虽然平时做日常开发感觉效率已经很高，但是这个场景下，依旧感觉不太方便。
安装 OpenCode
突然，我想到，为何不尝试一下 ClaudeCode 开源版本 OpenCode 呢？毕竟它是可以部署到 WSL 1 Ubuntu 中的，这样就能够访问到我的 WSL 1 中的 Python 环境。用 NPM 安装 OpenCode 非常简单，一行命令搞定，而且不挑 node 版本。
sudo npm i -g opencode-ai
对比 github copilot CLI 依赖高版本的 node，还是 opencode 的安装更简单一些。
GitHub Copilot CLI requires Node.js v24 or higher. Currently using v14.17.4.
OpenCode 的不同体验
安装完成后，直接在命令行输入
opencode
就可以进入 OpenCode 的交互界面了。
把功能需求提交给 OpenCode, OpenCode 立马就开始分析我的 Python 环境，判断三方库的函数列表，还分析了我之前写过的代码，最后给出了一个完全正确的代码示例。这个代码示例直接就能运行，没有任何幻觉问题。当然，这个过程是，不断修改，不断自动运行，直到代码完全正确为止的。整个过程非常流畅，效率也很高。省去了在 VSCode 中不断点击 Allow 的麻烦。
此外，在使用 OpenCode Plan 做需求分析时，OpenCode 可以会提供一堆功能建议，你可以选择哪些需要，哪些不需要。
例如，是否将结果保存到 Excel，是否发送邮件通知，是否将结果可视化等等。选择确认之后，OpenCode 就会根据你的选择来生成代码，这样就避免了生成了很多不必要的功能代码，节省了很多时间。
而 VSCode 的 Github Copilot 插件则没有这样的交互体验。
不同使用场景
通过 OpenCode 来实现功能设计，架构设计，完整的代码实现，自动化测试，即长时间的自动化开发过程，自动迭代。据说可以持续几小时，甚至一天以上，完全不需要人工干预。
而 Github Copilot 插件则更适合在 VSCode 中进行短时间的代码补全，代码修改等操作。它更适合在开发过程中作为一个辅助工具来使用，而不是一个完全自动化的开发工具。例如：
- 一些简单的界面微调
- 独立的函数功能实现，及自动化测试
怪不得，我看网上的大佬都是在用 ClaudeCode，或者 OpenCode 来开发复杂的系统，而很少看到大佬直接推荐 Github Copilot 的。
而且，我也在一些 github 的开源项目上，看到已经增加了 OpenCode 项目级配置文件，说明这个项目是使用 OpenCode 来开发的。例如这个监控电池的开源项目里，有 opencode 的配置
https://github.com/jordond/jolt/tree/main/.opencode/commands
OpenCode 与 Github Copilot 协同使用，对我来说一个不错的选择。
OpenCode 调用 Github Copilot 的模型
春节前，我看到 OpenCode 已经可以登录 Github Copilot 账号了，调用 Github Copilot Pro 中的付费模型，例如，Gemini 3.1 Pro 模型等。
如果，简单任务交给免费无限量的 gpt 5 mini 模型来处理，复杂任务交给付费的 Gemini 3.1 Pro 模型来处理，这样就能够在保证效率的同时，节省成本了。
就是不知道额度消耗速度如何？这个需要实际测试一下。
关于作者 🌱
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