国产编程神器，ZCode 再次升级！

这两年 Coding Agent 卷得厉害，Harness 一个接着一个推出。

国内的智谱 ZCode 算是发布较晚的 Agent 编程工具，但在昨天，其用户数已突破百万。

为了庆祝这点，他们还把 GLM Coding Plan 全体用户的周限额统一重置了。

相当于让大家白捡一周的用量，同时也宣布对 ZCode 进行全面升级。

这次 ZCode 主打两件事，一是深度适配自家的 GLM 模型，二是提升缓存命中率。

目的很明确，前者希望通过 GLM 模型让 ZCode 更好用，后者则是为了帮大家省钱。

为什么说省钱？简单理解，缓存命中率越高，重复读的上下文就越少按原价计费，同样的活，额度烧得就越慢。

正好我手上攒了一个很久就想干的活，可以拿来实测一下 ZCode。

让它从零做一个工具，看看自己能干到哪一步，干完再看我的 Coding Plan 掉了多少。

一句指令，做个文件神器

最近 Firecrawl 开源了一个 Rust 库 anydoc，一个月时间就狂揽 13000+ Star。

它能够将 Word、PPT、Excel、PDF 等格式的文件，一键转成干净的 Markdown。

很好的工具，但它没有现成的界面。

于是我就用 ZCode + GLM 基于 anydoc 做一个 Web 工具，文档拖进去就转，文件全程在本地。

打开 ZCode，通过 /goal 设定目标，基于 anydoc 构建文档转 Markdown 的 Web 工具。

这里有注意点，目标要写得能验收，构建无报错、样例文件全部转换成功，写清楚怎么算做完，它才会一轮一轮自己检查。

没达到目标它不会收工，每一轮都自己跑构建做验证。

发送指令，可以看到 ZCode 立马将任务拆解，先派出 subagent 子智能体对开源项目进行调研，然后再动手开发。

不用多久，GLM 便摸清了 anydoc 的源代码，并基于它实现了一个本地 Web 工具。

整个过程耗时约 5 分钟，速度非常快，而 Token 的消耗更让我吃惊，仅用 184.3 万。

如果我们执行比较长的复杂任务，中途需要离开，ZCode 也有个在手机远程控制功能。

用手机扫码绑定聊天机器人，就能连回电脑上的工作区看进度、补指令。

不急的活，丢给闲时任务

接着再试 ZCode 的闲时任务，它的逻辑是把不急的活丢进队列，等平台算力空闲时再执行。

官方说法是不消耗我们套餐里的积分，那正好验证一下是不是真的。

新建了三个闲时任务：一个给工具新增批量转换功能，一个自动化测试，一个打磨收尾。

起初以为这种白嫖额度的任务要排很久的队，没想到三个任务刚创建完，第一个已经开始运行了。

排最后的第三个任务，位次也就第 11 位，感觉根本不用等。

等三个任务干完，再看应用的 Token 用量，直接干到了 864.4 万。

而个人套餐里的消耗总量，依然停在 184.3 万。

等于白嫖了 680 万 Token，真的太爽了。

而且现在到 8 月 31 日前，在 ZCode 里用 GLM Coding Plan 还有 1.5 倍额度活动。

几个优惠叠一起，整个项目干完，看了下我的 Coding Plan 积分额度基本毫发无损。

仅消耗约 140 积分，缓存命中率高达 94%，七成多走的是缓存计费。

不过闲时任务也是有限制的，需要电脑保持唤醒，每天创建数量上限 3 个。

目前只支持桌面端的本地项目，且需要有效的 Coding Plan 订阅，纯 API Key 模式用不了。

最后看一眼成品，一个支持任何格式文件转 Markdown 的本地 Web 工具。

rtf、odt、docx、xlsx、epub、pptx 挨个试了一遍，均能转出干净的 Markdown 内容。

写在最后

体验完 ZCode，可以说不仅好用，加上 1.5 倍额度和缓存命中优化，就连入门的 GLM Coding Plan 套餐的额度也相当耐用。

对了，在 ZCode 上除了能使用 GLM 模型外，还能接入其他国产模型，表现也不错。

之前 OpenCode 联创 dax 还说 ZCode 接 DeepSeek 缓存命中比 OpenCode 还高。

一年前，我们还在讨论国产模型能不能用来写代码，现在能力都跟上来了。

模型之间的差距在收窄，工具层怎么把模型用满、用省，才是下半场真正拉开体验的地方。

如果还没有体验过 ZCode 的朋友，可以趁这波限时优惠活动，去安装一个试试。

下载地址：https://zcode.z.ai/cn