楼主把讨论最多的几类配置整理一下，括号里是评论者的用户名。
一、极简派：一个订阅、一个工具，不折腾
- 以前在 Cursor、Codex 之间来回换，自从 Opus 5.5 出来，只用 Claude 的 IDE 插件；把 Skills 都删了，推理强度设成中档。最大的窍门是告诉它「做完」是什么样子：要它最后交回什么，说得越具体，它越清楚目标在哪（thefourthchime，回复最多的一条）。
- 每月 100 美元的 Claude 订阅，99.9% 的任务用 Opus 5.5，剩下的用 Fable；工具就是 VS Code 里的 Claude Code 插件，不做任何编排。「我说这个不是为了炫耀，是想告诉被一堆选项搞晕的人：别想太多。」（willio58）
- 曾经搭过很复杂的自建方案，最后回到了官方默认的编程应用（vvilliamperez）。
二、组合派：强模型规划、便宜模型执行
- 几个人提到 DeepSeek 4.1 Flash：很便宜，能力接近最好的开源模型。但有人说它写出的东西「大致正确」，前沿闭源模型更擅长写出简洁又准确的东西（haizhung、peepee1982）。
- 让 Claude 当协调者，管一组 Codex Agent 干活，Claude 同时负责二次验证；这样只需要跟一个 Agent 说话（jeswin）。
- 用一个「编排者」模型去给别的 Agent 派活，还能自动安排另一家模型做对抗式审查（CBLT）。
三、本地派：想少依赖云端
- 用 5090 显卡跑 Qwen 3.8 27B 做本地开发（mickeyp）；用 pi 加自部署的 GLM Flash（dgb23）。
- 后者的做法值得参考：规划、测试、实现分成明确的几轮；日志过滤、查状态这类常用操作，定期整理进项目自己的命令行工具和 Skills 里（dgb23）。
四、安全：很多人关心沙箱
- 有人问：大家都怎么隔离？我很不愿意让 Agent 直接跑在自己的电脑上（Matl）。
- 有人每个任务开一台临时虚拟机，放在隔离的网络里，再配一个 API 代理限制它能访问什么（tsergiu）。
- 有人用沙箱工具限制网络和文件访问，通过代理让模型永远拿不到真正的 API Key；还为每个服务单独建一把专给 AI 用的 Key，权限压到最小（auslegung）。
五、几个共同的痛点
- 几个月后回头改 AI 写的代码，怎么让 AI 记得之前的上下文？（tiffanyh）
- 和 Opus 一起设计数据模型、权限系统，速度和代码质量都很惊人，但要处理的信息量「大得离谱」，没有自己写代码时的心流（teekert）。
- 也有人吐槽：很多评论只是在晒自己买了几个订阅，没说清楚拿来干什么（ChrisRR）。
楼主的观察：这 700 条里，最常见的建议不是「用哪个工具」，而是把目标和完成标准说清楚，以及先管好权限和密钥。相关的整理：Claude 不按规范来怎么办、怎么不让 AI 碰到密钥、DeepSeek 怎么用才划算。