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OpenCode 指南
opencode 是一个开源的 AI 代码助手/代理(Open Source AI Coding Agent)。
我的 opencode 配置
我的配置收藏于下面仓库,供参考:
opencode 配置通常位于 ~/.config/opencode,可以通过配置自定义模型、技能路径、MCP 工具等。
下面针对常用配置项进行说明。
自定义模型
编辑 ~/.config/opencode/opencode.jsonc 文件来实现自定义模型和一些配置:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
// 默认主模型。字段名必须是 `model`(单数),不是 `models`。
// 实际可用模型以 opencode 内的 `/models` 列表为准。
"model": "openai/gpt-5.5",
// 轻量模型:用于标题生成、摘要等低价值辅助任务,避免占用主 Codex 模型额度。
"small_model": "opencode/big-pickle",
// 长会话省 token:自动压缩上下文,并丢弃旧工具输出。
// tail_turns=2 保留最近两轮完整上下文,兼顾省 token 和连续性。
"compaction": {
"auto": true,
"prune": true,
"reserved": 10000,
"tail_turns": 2,
}
}
MCP 工具
轻量:
- Context7 MCP:获取最新文档,减少代码幻觉
- GitHub MCP:让 AI 处理仓库、PR 和代码分析
- FileSystem MCP:让 AI 读取并处理本地文件
- Browser automation CLI for AI agents. Fast native Rust CLI.
较重:
特定:
Context7 需要 API Key,可免费申请,示例:
gQAAAAAAAZ65AAIgcDI5ZjIyY2Y4YzJiNjI0MDU4YmQyYWZmZTg4ZTVmZjkwNg
以上 mcp 工具可直接告诉 opencode 安装,会自行进行配置安装,无需额外操作。
Skill
轻量:
- 给 AI 编码助手添加工程化技能,让它按规范完成需求、开发、测试、审查和发布流程
- 受 Karpathy 启发的 Claude Code 指南
- Agent Skills used by the Sentry team for development.
较重:
- Spec-driven development (SDD) for AI coding assistants.
- An agentic skills framework & software development methodology that works.
这些 skill 仓库可以根据需要克隆到本地,并在配置文件中通过 skills.paths 指定其路径,我通常习惯克隆到配置目录下,并在 opencode.jsonc 中进行配置:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
// ....
// 额外技能目录:扫描其中的 **/SKILL.md,上面的 skill 根据需要克隆,然后在此处指明其 skill 目录即可。
"skills": {
"paths": ["/root/.config/opencode/skills"],
},
}
AGENTS.md
AGENTS.md 文件分项目级和全局级,用于定义不同代理的配置和行为。项目级 AGENTS.md 通常位于项目根目录,而全局级 AGENTS.md 位于 ~/.config/opencode/ 下。
项目级 AGENTS.md 优先级高于全局级 AGENTS.md,当项目中存在 AGENTS.md 时,全局配置会被覆盖。
我通常会在全局级 AGENTS.md 中定义一些默认代理配置,以便在全局范围去统一不同的项目风格和开发配置,具体可参考仓库内 AGENTS.md 的配置。
agents/
agents/ 目录用于存放不同代理的配置文件,每个代理一个文件,文件名通常与代理名对应。这样可以将代理的配置与 AGENTS.md 分离,便于管理和维护。
我通常会定义 ops 和 coding 代理用于区分运维相关任务和编码相关任务。
例如:
/root/.config/opencode/agents/
├── ops.md
└── coding.md