Ordewell:把目标拆成有序的编码代理任务计划
Ordewell 将单一目标变成一个可编辑的、有类型的任务计划,每个任务携带 runner、model、mode 和完成标记,能在花费 token 前重写计划并保留已完成工作。支持多 runner 分配(内置 Claude Code、Codex、OpenCode),在 Node.js ≥20 环境可运行,TUI 需 tmux。
OpenCode 是用于代码相关 AI 任务的模型与运行器,常被用于本地 LLM 开发和代理工作流。最近的报道提到 Ordewell 将 OpenCode 列为可选 runner;有教程展示如何在 Mac 上用 Ollama 与 sbx 配置 OpenCode(推荐 Qwen 3.8 和 Gemma 4);社区同时在讨论 RTK 对代理代币成本的影响。
Ordewell 将单一目标变成一个可编辑的、有类型的任务计划,每个任务携带 runner、model、mode 和完成标记,能在花费 token 前重写计划并保留已完成工作。支持多 runner 分配(内置 Claude Code、Codex、OpenCode),在 Node.js ≥20 环境可运行,TUI 需 tmux。
HN讨论指出RTK(Rust Token Killer)压缩终端输出以降低AI代理读取令牌,README称可减至90%,但JetBrains的SkillsBench与作者的成本基准显示节省有限或无效。
文章介绍在Mac上用Ollama、OpenCode和Docker沙箱(sbx)搭建本地LLM开发环境,推荐Qwen 3.8与Gemma 4模型并给出安装与配置要点。