现在对于日常的非编码任务和轻中度的编程任务，主流的模型已经都能做的很不错了。

我认为现在应该拥有两类模型的访问权，一类是顶尖的 sota 模型，用它们来做一些性能要求是越高越高的任务，如架构设计、spec/plan 编制、深度对话这类；另一方面是具有性价比的模型，这类模型适合日常使用以及按照既定计划推进。

再考虑到各家 AI 模型你追我赶，没有人知道下个月会蹦出什么黑马，对 Harness 来说也是如此，我认为目前对于普通开发者来说可以这么做：

  1. 除非有羊毛价，否则不要年付 AI 订阅会员。用年付省下的一两个月价格，赌这家产品在未来 12 个月都持续领先，不划算。
  2. 尽量不选择把自己的宝贵“记忆”和工作流，都和固定的一家 Harness 耦合。例如 codex、claude code 这类，在搭建工作流时要考虑可迁移性，尽可能封装成 Skill 这类可插拔的模块，需要迁移 Harness 的时候才能快速“提桶跑路”。
  3. 可以考虑使用 pi agent、omp、opencode 这类和平台无关的 Harness。相对于模型厂商官方的 Harness。

这么做更大的优势在于，你可以自行接入各家的 model，哪家好用用哪家的订阅即可，当有新的模型出来后，可以无缝切换，而无需切换 Harness。一些 Harness 甚至还支持把不同类型的 subagent 路由到指定的模型，实现资源的高效利用，例如简单的任务用简单、快速的 model，节省额度。