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。
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。
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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