先记住一个公式：综合能力 ≈ 模型能力 × 工程实现效率。模型是天花板，框架决定你能摸到多高。
有基准测试显示，给OpenCode接上同样的Claude模型，得分仍可能落后多达9分，原因之一是输出上限截断了模型的推理。
▪︎ Claude Code：工程打磨最精细，开箱即用的编码完成度通常最高，代价是模型锁定和成本，对于国人来说还有需要科学上w成本。
▪︎ OpenCode：支持75+模型提供商，含本地模型，赢在灵活、隐私、可控。
▪︎ DeepSeek Harness：系统提示仅约6k token，适合长任务，有用户跑过16小时、2000万token的连续运行，效费比突出。
▪︎ WorkBuddy：专攻办公，深度整合腾讯生态，官方自测办公通过率96.15%（自测数据，仅供参考）。
它不是能力，而是预算与效率。适当放宽上限能提升复杂任务的通过率，过量反而引入噪声；用更少Token办成同样的事，才是框架的真本事。
所以别再问“谁最强”，问“谁最适合我的场景”。👉 关注我，下期继续拆解AI工具背后的门道。
