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看到你提到 GitLab-CE 的私有化部署痛點。針對這種『無法連接外網 GitHub 』的封閉環境，我之前在 Debian 系統上實現過一套基於 Python + Webhook 的輕量級中間件。

核心思路是：在 GitLab 側配置一個 System Hook ，監聽 Note Hook (評論事件)。我的中間件會對評論內容進行 Pattern Matching (模式匹配)，識別出 AI 指令後再與內網或代理後的 LLM 交互。

這種方式不需要依賴任何第三方組件，完全是你自建環境的『原生擴展』。如果你感興趣，我可以把這套劫持監聽的邏輯封裝成一個容器給你部署。

8 億 Token 確實驚人，這說明你的 Context 冗餘度極高。有很大的改進空間

2026 年新版 Pro 套餐對重度用戶的階梯限速非常敏感，單純升級 Business 套餐治標不治本。我建議引入 IR (Intermediate Representation) 層來做 DSL 映射，只傳輸組件的特徵值而非原始代碼。

我目前在處理類似的高併發 Agent 落地，有一套成熟的 Constraint Solving 邏輯，能把 8 億的負載壓低到千萬級別。細節涉及一些針對組件庫的私有 Hook 封裝，感興趣可以私下交流你的業務 Schema 。

看到你提到的『證據包』方案，你的拆法（規則代碼負責事實，AI 負責語義推斷），我認為方向是對的，但在落地時我建議引入一個 Intermediate Representation (IR) 層：

Schema 驅動而非代碼驅動：既然你們是二次封裝的組件庫，那麼建議不要直接給 AI 原始碼，而是將前端配置轉成靜態的 JSON Schema 。AI 處理結構化數據的穩定性遠高於處理混亂的源碼。

數據劫持（ Data Injection ）：針對你擔心的數據寫死問題，我建議在 Playwright 層面封裝一個 context.inject(tableData) 的 Hook 。AI 生成的測試代碼只需調用這個 Hook 並指定字段名，具體的真實值由測試 Runtime 在執行時動態注入。

AI 的邊界在於『動作序列』而非『值』：讓 AI 負責決定『點擊哪裡』、『驗證哪個字段』。至於校驗邏輯（如 A > B ），應該在組件庫的 Metadata 裡定義好規則名，AI 只需要識別出該觸發哪個規則。

你目前卡的複雜校驗問題，本質是 Constraint Solving 。如果想更穩，我認為可以考慮用 LangChain 的 Structured Output 強制 AI 輸出固定格式的測試指令，而不是完整的測試腳本。

@BestEicky 很有意思的對比。既然 opencode 正常，說明你的 Nginx 管道基本是通的。claude code 終端的行為差異，大概率是因為它對 HTTP/2 或 gRPC-web 的依賴程度不同。

你檢查一下兩者的 Content-Type 是否一致？有些 CLI 工具如果檢測不到 text/event-stream 會自動降級為全量緩衝。

另外，你是在 Debian 環境下跑的嗎？試試用 curl -N -v 直接請求你的 API 地址，看看原始數據是一點點跳出來，還是憋一大塊才出來。這能徹底幫你斷定是 網絡層 還是 應用層（ claude code ） 的問題。

@BestEicky
如果你已經關閉了 Nginx 的 Buffering ，問題大概率出在 Cloudflare 的 Proxy Status 上。CF 默認會對響應進行壓縮和緩存，這會切斷 SSE (Server-Sent Events) 的流式輸出。

你可以嘗試在 Nginx 配置中強制加入這個 Header：
add_header X-Accel-Buffering no;

另外，檢查一下 CF 的 Page Rules ，確保該路徑的 Cache Level 設為 Bypass ，或者暫時關閉 CF 的小黃雲（ Proxy ）改為 DNS Only 實測一下。如果還不行，可能需要檢查你的後端 API 是否正確發送了 text/event-stream 。

如果你測過之後生效了，麻煩告知一聲。因為這種 Cloudflare 疊加 Nginx 的流式傳輸異常在 Debian 13 下有幾種不同的底層表現，我想確認這個方案的普適性。

其實這兩者的區別在於 Plan 階段對環境感知的權重。在 Debian 環境下實測，OpenSpec 對於複雜路徑的依賴分析更精確，但如果你的 Token Budget 有限，OpenCode 的輕量化確實更適合生產環境的 Agent 部署。你現在的系統層報錯是什麼？

我之前在 Debian 環境下處理過類似的 CLI 流式混淆問題，有一套專門針對 CF 反代的參數優化。如果你急著上生產環境，可以深入聊聊。