最近听播客，好几个播客都提到 AI Agent，其中 Devin 似乎是最厉害的，但 500 美金的门槛还是有点高。昨天看到有开源版的 Devin: OpenHands，马上下载试了一下，效果远超我的预期，就像刚用上 ChatGPT 一样震撼。
先用它简单跑了一个 demo，生成了一个番茄钟网页。效果怎么说呢，凑合能跑，效果不如 Cursor、Bolt.new，当然这可能和调用的 API、Prompt 质量有关，毕竟我没有 Claude API，只用了 DeepSeek V3。
尝试用 OpenHands 跑了一个稍微复杂的应用：给一个已支持中文、英文的插件，添加日文语言。
- 它很顺利地执行了 git clone，将插件代码 clone 到本地。
- 然后准确地找到了语言文件，根据英文版条目翻译成了日文。
- 接着让它 build 代码，将打包好的代码放在 /dist 目录下，它都顺利地完成了。
- 最后，要求 OpenHands 把代码提交到 github，它尝试提交的时候，发现没有权限。它让我去生成一个 github token，获取token 后，它顺利地将代码提交到了 github。
- 我验收插件的翻译效果以及功能是否正常，接着把插件更新到线上，至此任务完成。
第一个任务执行成功后，我整理了一个列表和要求，让它批量执行任务。
现在你有 9 个新的任务，给以下所有插件支持日文：
https://github.com/Lark-Base-Team/find-and-replace
https://github.com/Lark-Base-Team/dev-tool
https://github.com/Lark-Base-Team/split-view
https://github.com/Lark-Base-Team/lark-base-select-duplicate
https://github.com/Lark-Base-Team/getXHSData
https://github.com/Lark-Base-Team/beautify-base
https://github.com/Lark-Base-Team/global-search
https://github.com/Lark-Base-Team/batchUploadFile
https://github.com/Lark-Base-Team/caoliao-qrcode
https://github.com/Lark-Base-Team/qrcode
要求：
0.使用 git 命令 clone 代码的时候，目录放在 /Workspace 下面，而不是它的子文件夹下。
访问 github 需要授权的时候，使用github token:ghp_********w4，例如git clone https://ghp_L*********[email protected]/Lark-Base-Team/excel-compare-and-import.git
1.添加日文语言
2.build 打包好，放在 /dist 目录下
3.把日文语言适配和 build 后的产物 /dist 文件提交到 github
一晚上它完成了所有的工作，大部分验收后直接可以用；少部分有一些意料之外的问题，重新让它解决问题后，也能完成日语适配。一晚上消耗了 1300 万+ token，花费 2 块钱！
AI Agent 最棒的地方在于，交给它任务，它会自己寻找解决的办法，而不是聊天式 AI 一问一答。在批量执行翻译任务时，不同的插件在多语言实现方案上有差异，它能自动根据当前插件方案做适配。打包的过程中也会碰到报错，它能自动解决。
现在需要考虑的问题是，有哪些适合让 Agent 去做的事情，让它工作量拉满。
ps.最近 DeepSeek 太火爆了无法充值，可以配置火山引擎。
开启 ‘Advanced Options’，Custom Model填写 ‘volcengine/end point’，然后输入 API key，中间的 Base URL 不用填。参考：
