"OpenCode + GPT 5.5 - ну не используйте вы субагентов! В комментариях к посту про эксперимент с рефакторингом кода разными агентами, чаще всего просили запустить OpenCode + GPT 5.5. Запустил в режиме High на том же коммите с тем же промптом: Scan through the repository on a high level (ignore code under /modules). I want you to suggest ways, how we can make it more simple and straightforward, refactor away traces of growing pains. Focus on small changes that allow to drop code, or reduce cognitive complexity with a small LOC change cost. Он крутился 9 минут и предложил: (1) удалить dbg - ок (2) переименовать lib/stor в lib/store - можно (3) разбить самый сложный файл на кусочки - ни в коем случае, только спагетти там не хватало (4) сгрести ANSI константы, которые повторяются, в одну кучку - надо смотреть. (5) нашел пару методов, которые выглядят похожими, подозревает, что можно дедуплицировать - не знаю, надо смотреть (6) пачку пакетов из общей системы предложил утащить в модули, для упрощения - надо смотреть, потенциально да. В общем, получилось странное впечатление. Модель та же, что и у Codex, работала с файлами приблизительно одинаково. Более того, она молча подхватила правило ""запускай комманды всегда в среде nix-darwin"" (сам codex упорно любит один раз в сессию запустить команды через bash, споткнуться, и только потом вспоминает). А вот потом началась какая-то ерунда - находились преимущественно мелкие спорные вещи, а не реально полезные улучшения, как в Amp Code или Codex. А потом я заметил, что OpenCode использует субагентов. Все началось хорошо, а потом он вместо обычного линейного скана запустил `@explore subagent`, с которым с удовольствием поиграл в глухой телефон (см скриншот в комментариях). В общем, не стоит стремиться во что бы то ни стало использовать субагентов в продуктах. Да, сэкономится немного контекста. Но из-за глухого телефона и потери точности при перебросе информации между агентами все это приводит к падению качества ниже плинтуса. Особенно, если границы выбраны бездумно. В итоге получается, что одной умной модели совсем не достаточно для получения хорошего результата, нужен еще и толковый engineering harness, который умеет ее с толком использовать. OpenCode пока сырой. Ваш, @llm_under_hood 🤗"