我手上就一个自建网关、一把 API key，可 Claude Code 要写进 settings.json 的 env，Codex 要写进 config.toml 加 auth.json，OpenCode 要在 opencode.json 里手搓一个 provider——同一件事写三遍，三种格式。cc-switch 把这三份配置收进一个 SQLite 当唯一数据源，托盘点一下就切。这篇讲清它是什么、为什么自建用户尤其需要它、两种接法怎么选，附上我本机三条真实链路（脱敏）和四个只有自建才会踩的坑：opencode.jsonc 会盖掉 cc-switch 的写入、网关的 /models 不是 OpenAI 形状所以自动拉模型没用、密钥两周过期后要改的地方变多了、以及 settings.json 里那个 PROXY_MANAGED 占位符是干什么的。最后是一页 cheatsheet。

面向零基础大一新生，手把手学习如何向 AI 提需求、看计划、改代码、跑测试和写复盘文章，并用 DeepSeek-V4-Flash、OpenCode、Cursor + Cline 完成两个小项目。

OpenCode 把 Go 写的 TUI 换成了 TypeScript，同一年 OpenAI 把 Codex CLI 从 TypeScript 换成了 Rust——两个团队方向正好相反。我的判断是：TS 赢的是 Agent 与工具这一层，Python 在模型层一寸没让。这篇结合 OpenCode 源码讲清四条真实原因、TS 的四个失分点，以及给老程序员的一条学习路径和一份实测过的陷阱清单。

前两篇我自己用 pgvector 手搓了一套 Agent 记忆系统，也讲了怎么让 Claude Code、Codex、OpenCode 共享它。这篇介绍一个 6 万多 star 的开源库 mem0——它把"打分、抽取、去重、多信号检索"这些活儿全帮你做了，还官方提供了三个编码工具的 skill 和 MCP 集成。附架构拆解、核心 API 用法，以及一行命令接进三个工具的实操。

我同时用 Claude Code、Codex、OpenCode 写代码，结果发现自己在维护三份几乎一样的规则文件——改了这个忘了那个，三个工具越用越"精神分裂"。这篇给一套让它们共享同一份记忆的落地方案：静态规则用"单一事实源 + 符号链接"，动态长期记忆用一个 MCP 记忆服务，附可直接抄的脚本和 checklist。

用 opencode 接入公司私有部署的 Qwen/DeepSeek（OpenAI-compatible API），日常写代码、改文档基本够用，还能省掉订阅费与 token 焦虑；关键是把 TLS 自签证书这关过掉，别用“关掉校验”这种野路子。