如何在OpenClaw中调用OpenCode完成开发任务？

引言：AI 开发需要"指挥中心" 上一篇日记讲了如何在树莓派上搭建 OpenClaw。这篇来说说真正用 OpenClaw 干活的体验。 直接用 Claude、GPT 或 OpenCode 写代码有个问题：对话散落在各个窗口，进度没法追踪，结果也不好管理。 OpenClaw 解决的就是这个问题——它像一个"指挥中心"，让你能： 启动 AI 编程任务（后台运行，不阻塞） 实时监控进度（随时查看输出） 自动处理错误（卡住时自动恢复或报警） 统一管理上下文（workspace、memory、技能） 这篇日记记录了我用 OpenClaw + OpenSpec + OpenCode 组合开发任务看板的真实过程。 为什么要用 OpenSpec：规范先于代码 AI 编程的痛点 用 AI 写代码很方便，但有个致命问题：需求只存在于聊天记录里。 想象这个场景： 你跟 Claude 说："帮我加个标签功能" AI 写好了代码 一周后你想改这个功能，但找不到当时的对话 你重新描述需求，但描述得不完全一样 AI 写的代码和之前不兼容 结果：代码一团糟，还得自己重写。 OpenSpec 是什么 OpenSpec 是一个规范驱动开发（Spec-Driven Development）框架。 它的核心理念：先写规范，再写代码。 所有需求、设计、任务都写成文档，放在 openspec/ 目录下。AI 按照规范文档执行，而不是根据聊天内容猜测。 OpenSpec 目录结构 openspec/ ├── specs/ # 系统行为的源头（当前状态） │ └── <domain>/ │ └── spec.md # 系统规格文档 ├── changes/ # 提议的变更（每个功能一个文件夹） │ └── <功能名>/ │ ├── proposal.md # 为什么要做（意图和范围） │ ├── design.md # 怎么做（技术方案） │ ├── tasks.md # 任务清单 ⭐ 最关键 │ └── specs/ # 变更的具体规格 └── config.yaml # 项目配置 使用 OpenSpec 的必要性 1. 需求可追溯 方式 需求在哪里 一个月后还能找到吗 直接聊天 聊天记录 ❌ 找不到了 OpenSpec changes/功能名/proposal.md ✅ 永远在文件里 2. 设计可复用 设计文档 design.md 记录了技术方案。下次遇到类似功能，可以直接参考。 3. 任务可拆分 tasks.md 把复杂功能拆成可执行的小任务。AI 按清单逐个完成，不会遗漏。 4. 进度可监控 每个任务完成后，AI 输出 [DONE] 任务X.X。你可以实时知道： 完成了多少任务 还剩多少任务 有没有卡住 5. 变更有历史 # 查看所有变更 $ ls openspec/changes/ add-archive-feature/ # 归档功能 add-task-tags/ # 标签功能 migrate-to-sqlite/ # 数据库迁移 # 每个变更都有完整的提案、设计、任务记录 不用 OpenSpec 的后果 我做过对比实验： 项目 使用 OpenSpec 不使用 OpenSpec 标签功能 6个任务，10分钟，一次成功 反复沟通，30分钟，代码混乱 数据库迁移 24个任务拆成2个变更，5分钟 直接说"迁移到SQLite"，卡住 可维护性 3个月后仍能看懂设计 1周后忘记当时怎么想的 结论：OpenSpec 是 AI 编程的"基础设施"，不用它就是在裸奔。