> 本文源自 GLM Coding 日常投稿获奖作品，原文作者为 *black999cat* 。
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> 数万开发者严选的编码搭子 GLM Coding Plan

**推荐语：**

这是一个源于真实开发卡点的 MCP 实践项目，聚焦在复杂问题中部分模型“知道有错却修不好”的典型场景，并给出了一套 **“AI 指导 AI” 的分层协作工作流**。项目完整跑通了从模型受阻、GLM-4.7 介入、多轮对齐澄清，到指导回传并完成编码的工程闭环。

在实现上，上级顾问 MCP 明确区分了不同模型的职责边界：GLM-4.7 仅负责问题拆解与解题思路，低成本模型负责具体编码执行，并通过多轮交互对齐与上下文管理机制，兼顾了解题质量与成本控制。

大家好,我是 black999cat。作为一个独立开发者,最近我正在折腾一个本地化的 MCP 项目 —— **上级顾问MCP**。

**项目地址:** <https://github.com/LZMW/mcp-aurai-server>

在这个开发过程中,我遇到了一件非常有趣的事情:我发现让一个 AI 去指导另一个 AI 写代码,竟然比自己亲自上手还要高效,而且特别省钱!

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/8505809bf300189df4bee422e75a5f17.png)


## **一、问题的发现**

事情是这样的,当时我在扣子空间进行开发,主要使用自带的"豆包"模型来进行自然语言编程。平心而论,豆包是个不错的助手,但在关键时刻它真的有点"死脑筋"。

当时程序在关键功能上卡住了,明明代码逻辑有问题,豆包却陷入了一种"**薛定谔的修 Bug**"状态——它知道有错,也解释了为什么错,但给出来的修复方案永远跑不通。

这就好比你跟一个人说"门锁了",他一直在努力"推门",却不知道要去找钥匙。

在豆包挣扎了无数次后,我决定用点"土办法"。我单开了一个窗口,使用了当时号称更高级的模型 —— **GLM-4.7**。



***

## 二、意外的转机

我的思路很明确:既然豆包解释不清现状,我就把它的"遗言"发给 GLM-4.7,同时多问了一句至关重要的话:

> "这是豆包给出的错误代码和它的分析,它说这里有问题但修不好。你能帮我看看,到底应该怎么指导它?"

结果让我大吃一惊!

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/7d918663fdee106add52b1b05efc6083.png)


GLM-4.7 不仅一眼看穿了问题本质,还给出了清晰的**解题思路**,并且明确指出:"你应该让豆包把注意力放在 X 方面,而不是一直在 Y 上死磕。"

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/c7a084f7a6f41c77a8271586d451135b.png)


我按照 GLM-4.7 的建议,把这段指导原封不动地转达给豆包。然后...奇迹发生了!

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/0ff52e27c235b522d0c70219cb5d71d4.png)


之前死活搞不定的豆包,居然**立刻**就写出了正确的代码!全程不到 5 分钟!

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/2d3d9d0722df83b4b19f141ed35483bb.png)


***

## **三、核心洞察**

这次经历让我产生了两个重要洞察:

### **1. "AI 指导 AI"的意外效率**

为什么 GLM-4.7 的几句话就能点醒豆包？

关键在于**上下文的专业性**:

*   **GLM-4.7** 没有陷入具体的代码细节,而是从更高维度分析问题本质
*   它给出的**解题思路**和**关键提示**正好补上了豆包的认知缺口
*   豆包本身具备写代码能力,只是缺少正确的方向指引

这就像一个经验丰富的架构师指导初级工程师——有时一句点拨,胜过自己摸索半天。

### **2. 极具性价比的"套娃"工作流**

更妙的是,这种模式不仅高效,还特别**省钱**:

    传统模式:
    高级 AI (高成本) → 完成所有工作 = Token 消耗巨大

    套娃模式:
    基础 AI (低成本) → 基础编码工作
             ↓ (遇到难点)
    高级 AI (高成本) → 仅提供解题思路和关键指导
             ↓
    基础 AI (低成本) → 继续完成具体编码 = Token 消耗最小化

我们完全可以用免费的或低成本的 AI 做基础的编码工作。一旦遇到搞不定的难点,就让它停下来,去请教更高级(但也更贵)的 AI。

**高级 AI 只负责生成"解题思路"和"指令",基础 AI 负责具体的"搬砖写码"。**

这样一来一回,既解决了难题,又避免了全程使用高级 AI 消耗的大量 Token 成本。对于我们这些独立开发者来说,这绝对是兼顾质量与钱包的最佳实践!

***

## **四、项目实现:上级顾问MCP**

受到这次经历的启发,我着手开发了**上级顾问MCP**——一个多轮交互式 AI 顾问系统,为本地 AI 提供专家级指导和技术支持。

### **4.1 核心工作流程**

具体流程就像刚刚 GLM-4.7 指点豆包一样:

    1. Claude Code (本地AI) 遇到问题
       ↓
    2. 通过上级顾问MCP 请求 上级顾问AI (远程高级AI) 指导
       ↓
    3. 【多轮交互对齐】
       - 如果 Claude Code 第一次对话信息不足
       - 上级顾问AI 会返回具体问题要求补充
       - Claude Code 继续补充信息直到对齐
       ↓
    4. 上级顾问AI 给出明确的解题思路和指导意见
       ↓
    5. Claude Code 按照指导完成具体编码工作

### **4.2 技术特点**

1.  **多轮交互对齐机制**

*   首次咨询信息不足时,上级AI会返回具体问题要求补充
*   逐步达成理解,避免模糊假设导致的错误指导
*   问题解决后会自动清理对话历史,保持会话清爽

2.  **灵活的API配置**

*   支持 OpenAI 格式 API
*   兼容多个 AI 提供商:智谱AI、OpenAI、Claude、Gemini、自定义中转站
*   用户可自由配置上级模型,按需选择合适的"顾问"

3.  **完整的上下文管理**

*   自动管理对话历史,复杂问题保持连贯性
*   支持进度报告,形成"咨询→指导→执行→反馈"的完整闭环
*   对话文件自动保存到用户目录

4.  **友好的配置工具**

我特别编写了 **GUI 配置工具**,放在项目的 `/tools` 目录下,让配置过程变得简单直观。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/1ba54950bc15c75c5de8961094c498b7.png)

### **4.3 配置说明**

配置界面包含以下关键参数:

*   **API 密钥**:必填项,从各平台获取

*   **AI 提供商**:支持 zhipu/openai/anthropic/gemini/custom

*   **API 地址**:官方API可留空,第三方中转站需填写完整地址

*   **模型名称**:可从列表选择或手动输入,支持一键获取最新模型列表

*   **最大迭代次数**:控制上下级AI交流的最大次数,避免无限循环

*   **温度参数 & 最大Tokens数**:调整上级AI的输出风格和长度

**自动管理配置**以下项由系统自动管理,无需手动设置:

*   对话历史持久化(自动启用)
*   历史文件路径(自动保存到用户目录)
*   日志级别(默认 INFO)

***

## **五、使用场景**

**上级顾问MCP** 特别适合以下场景:

1.  **复杂Bug诊断**:当本地AI陷入"修不好但知道哪里错"的困境时
2.  **架构设计评审**:需要从更高维度评估技术方案时
3.  **性能优化咨询**:寻求专家级的优化建议和思路
4.  **技术选型决策**:需要评估多种技术方案的优劣时
5.  **成本敏感开发**:希望用最小的Token消耗获得最佳代码质量时

下面是一个使用示例

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/df7056c1ca092b21bccf31904f5deecf.png)
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/e1eb8dacb3f215c4d0aad4e8131f75c3.png)
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/d61b4c4c51402a97a0661c8409a41e23.png)
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/e692229fcc452cd5993db4d57ad48137.png)
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/29e2491009d99f0b66c59e5b337482f2.png)
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/0a073ff6565307d99d6687e382cb59c9.png)
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/2e01f46dd6f4d754f406c410576f22b3.png)
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11930200/33f364dc62291ed2ae36733ad028356e.png)


***

## **六、总结与展望**

开发这个项目的初衷,源于一次意外的发现——**AI 之间的协作,比我们想象的更高效**。

上级顾问MCP 的核心理念是:

*   **让合适的AI做合适的事**
*   **通过层级协作发挥各自优势**
*   **在成本和质量之间找到最佳平衡点**

对于独立开发者和小团队来说,这种工作流既能保证代码质量,又能控制开发成本,是一种非常实用的开发模式。

项目已经在 GitHub 开源,欢迎大家试用和反馈!


本文源自 GLM Coding 日常投稿获奖作品，原文作者为 black999cat 。

当低成本 AI 卡在复杂 Bug 上，「上级顾问 MCP」 教你用“AI 指导 AI”

上级顾问 MCP 是一个面向真实开发卡点的模型协作实践，核心解决“知道有问题却修不好”的 AI 编程困境。项目通过引入「AI 指导 AI」的分层工作流，由高能力模型负责问题拆解与解题思路，低成本模型执行具体编码，在质量与成本之间取得平衡。整体跑通了从受阻、对齐、指导到执行的完整工程闭环，适用于复杂 Bug、架构评审与成本敏感型开发场景。

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GLMCodingPlan推荐AI分层协作工作流，通过高级AI指导低成本模型实现高效编码。上级顾问MCP项目开源，提供多轮交互对齐机制，解决复杂开发问题同时优化成本。适用于独立开发者实现高质量低成本的AI协作开发。

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