你可以到本博客的关于界面中试玩最终优化过的成果。

本次测试使用许愿式，即一句话生成项目，不采用过于复杂的提示词。内容是生成一个网页版后室游戏。提示词如下：

写一个网页版Backrooms(后室)游戏，要求功能完美全面，越还原越好，任何不确定的可以去联网找资料。使用bun。要求最后一关是 level!，即追逐关卡。
注意要支持选择中英双语

主要是对比在使用 chatgpt 的情况下，opencode 工作流和官方 codex 谁的体验和效果更好。

前置细节介绍

opencode 使用 omo-slim 插件和 magic-context 插件，agent分配如下：

NOTE

之前我用全 xhigh 测试了一下，结果成品质量太差了，于是都改成了 max。

codex 使用 max 档位，由于结合社区反应和不相信 codex 的子代理，所以没有使用 ultra 模式。

codex 使用 /goal 模式，opencode 在描述完提示词后自动进入了 omo-slim 的 deepwork 模式。

两个 agent 都使用了 ui-ux-pro-max-skill、make-interfaces-feel-better skill。

实现过程

两个 agent 在过程中都进行了自动游戏测试。值得一提的是，codex 在初版有鼠标跳帧的 bug，修了一轮之后才好。

具体效果请查看该视频

codex 使用的 token 数如下，

opencode 使用的 token略多。

顺带一提，max 的推理强度实在是慢的夸张。

插曲

我测试了 grok-4.5，使用同样的提示词。

结果这个沟槽的直接拿之前其他 agent 写出的成果随便改了改就作弊交差了。

令人忍俊不禁。