之前一直是 kimicode/opencode 重度用户(比较反感 claude 所以 cc 用的不是特别多)，后来 DeepSeek 火了想换个便宜的模型接着用，结果发现各种 harness 要么是命令行套壳不好用，要么协议支持不全（很多只认 OpenAI chat ，Anthropic Messages 和 Responses 格式的中转直接歇菜），要么在那折腾 powershell 给自己找麻烦。后来自己写了一个，写着写着就成了个完整桌面应用，如今已经迭代了几十个版本，日常工作已经完全平替，分享出来。
先放地址： /ai-market-guide/ （ GPLv3 ，Windows/macOS/Linux 都有安装包） 几个截图： 主流协议都支持 协议层三家通吃 OpenAI Chat Completions 、OpenAI Responses 、Anthropic Messages 三种接口原生支持。接中转站的时候这点挺重要，我自己的感觉是国内中转一半以上是这三种格式混着来的。
支持多 API key 自动故障转移，一个 key 被限流了自动切下一个。从零开始自己写的执行内核，打磨了无数版本，不是 agent 框架拼的 后端纯 Go ，没基于任何第三方 agent SDK （那时候也确实没有特别成熟的），从流式解析、工具调度到会话持久化都是手写的。
好处是内存占用可控（空载几十 MB ），支持很多个会话并行跑互不干扰——我经常同时开四五个 tab ，一个跑重构、一个跑文档、一个问答，切回来各自的流式状态都在。桌面壳用的 Wails v3 ，压缩安装包十几 MB （主要内置了 ripgrep 不然能到几 mb ），Electron 时代的同学应该懂这个数字意味着什么。
不用折腾 powershell 了 windows 上自动检测 git bash 并封装到工具里，三个平台命令工具统一。什么？
没 git ？那只能用 workbuddy 这种内置 git bash 、python 的大包产物了……coding 圈应该不存在这个问题 支持远程 SSH 服务器干活 内置一套 remote_* 工具：远程读文件、编辑（带版本冲突检测）、建文件、删路径、跑命令，走你本机现有的 ssh 登录，不用在服务器上装任何东西。
密码发在聊天里就行，内存缓存 12 小时自动过期，不落盘。我拿它管三台服务器，体验跟本地工作区基本无差别。
复杂图表结果直接在聊天里渲染 图表类结果（数据探索、性能对比这种）有个沙箱渲染卡，内置 ECharts ，模型出一段自包含 HTML 就能在聊天流里直接出交互式图表，不用切出去开浏览器。 Mermaid 、KaTeX 、代码高亮都是原生渲染，Mermaid 支持全屏和缩放拖拽。
内置工具二三十个 + 完善的扩展 除了常规的读写编辑搜索，还有后台服务管理（ dev server 托管）、计划任务、子 agent 、HTTP 请求这些。扩展方面 MCP 走标准协议（ stdio/SSE/Streamable HTTP ），Skill 兼容 Claude Code 的目录约定，~/.claude/skills 里的技能直接就能被发现。
多仓库和项目指令 一个工作区里有多个 git 仓库会自动发现并支持切换； AGENTS.md 支持用户级 + 工作区级 + 多级子目录加载合并，跟 Claude Code 的习惯对齐。三家 skill+项目 skill 兼容 自动识别 claude 、codex 、.agents 和项目的 skill 并去重，不要考虑迁移问题。
内置编辑器 支持 h5 预览、代码高亮补全编辑器、资源树……我是喜欢'少即是多'的，不过同事想要这个所以还是做了，需要的时候也不用打开仿达或者资源管理器了 资源占用低 前后端优化了很多版本，一般常驻内存 200mb 左右，同时工作五六个会话也不会膨胀多少。高缓存命中 这个其实比较简单，ally 在缓存命中上基本做到很高的水平了，主要是对接各家的文档实现就行，像 openai 的就看源码用 cache key ，ds 就前缀字节命中，claude 比较麻烦也是看 sdk 去贴合缓存的，都是脏活，同时维护三家接口…… 其他 像什么上下文自动、手动压缩 摘要，大内容边界处理等等脏活都做的比较完善，做的过程也学习了 codex 、claudecode 、pi 、opencode 、kimi code 各家的设计思想，我个人学会的还是比较多的。
总结 UI 是自己撸的，设计水平一般吧；浅色模式刚做还是 beta ；生态可能比不过官方那几家的周边（ ally 的 mcp 三种协议支持的很完善，其实说实话扩展性上也没啥大的区别）。技术栈：Go + Vue3 + Wails v3 ，前后端都在一个仓库里，感兴趣的欢迎来提 issue 。
模型侧你用官方 Claude/GPT 也行，接 DeepSeek 、GLM 、Kimi 这类国产模型的 OpenAI 兼容接口也行，反正 key 是自己的 小手 star 一下项目，一起学习 agent 制作： Github: /ai-market-guide/ 有问题评论区聊，技术方面可以讨论