OpenCode：免费开源的AI编程利器，四种形态详解

OpenCode 是近期热度最高的 AI 编程工具之一。它的最大优势在于，开箱即用就能调用免费的模型，而且通过简单配置，还能免费接入 Gemini 3 Pro、Claude 4.5 Opus 等顶级编程模型。可以把它看作一个开源版的 Claude Code——几乎具备 Claude Code 的全部功能，但对国内用户尤其友好，没有限速、封号这些烦心事。在 OpenCode 里，有几款主流模型完全免费，非常适合小白上手，随便造、随便玩，还能用来练习 Agent Skills、MCP、SubAgent 等高级特性。下面就来做一个完整的教程，重点说清楚 OpenCode 的四种形态、与其他工具的对比亮点，还有 Oh My OpenCode 这个超强插件，以及一系列高级玩法。

四种形态

OpenCode 有四种形态：命令行、桌面客户端、插件，以及云端运行环境。

先从命令行说起。这里推荐用 Node.js 方式安装。先到 Node.js 官网下载对应系统的安装包，装好之后复制 npm 安装命令，打开终端粘贴运行，很快就装好了。然后输入 opencode 直接启动，进到界面打个招呼，配置就算搞定，非常简单。

再来看客户端版。到官网下载页面点击下载客户端，一路下一步安装完毕。

opencode.ai/zh/download

打开后选一个文件夹作为项目目录，就能直接用了。不过客户端目前还不是完整的 IDE，只有基础的对话框功能，且处于 Beta 测试版，实测 bug 不少。所以下面的介绍主要以命令行版为准。

插件版需要先安装好命令行版。以 VS Code 为例，在扩展商店搜索 OpenCode，找到插件安装。之后按 Ctrl+Shift+P 调出命令面板，输入 open opencode 回车，就能以插件形式打开 OpenCode。它自动关联左侧打开的代码文件，还可以选中一段代码，按 Ctrl+Alt+K 快捷粘贴到聊天窗口。这就是插件的全部功能。

云端运行环境放到最后再讲。

AI 模型

OpenCode 最棒的地方在于内置了免费模型。在软件里输入命令 /models，后面带 Free 标记的就是免费可用的模型。尤其是 GLM 和 MiniMax，编程能力相当不错，零配置开箱即用，直接提需求就能编程，很适合新手练手。

接下来把另一个好用的编程模型 GPT Codex 也接进来。就在前几天，OpenAI 跟 OpenCode 官宣合作，可以直接在 OpenCode 里使用 ChatGPT Codex 的编程套餐。订阅方法这里就不展开说了（之前有详细教程）。在 OpenCode 输入 /connect 回车，选 OpenAI，再选 ChatGPT Pro/Plus。浏览器里打开链接，点继续，登录完成。回到 OpenCode 输入 /models，就能选到 ChatGPT 的几个模型。

除了上面这些，输入 /connect 命令可以查到 75 种 AI 接入方式，几乎囊括所有模型供应商。比如 OpenRouter，需要填写一个 API Key。到 OpenRouter 官网创建 Key，复制后填进 OpenCode 回车。一个 OpenRouter 就能接入市面上几乎所有大模型，国内用户也能方便获取额度，可以说只要接入了 OpenRouter，几乎就能用上一切模型。

编程亮点

拿一个经典的测试用例来试试——OpenCode 的表现有几个亮点。首先，开始之前它会反向询问细节：比如只要代码样例，还是完整可运行的程序？哪些功能必须实现？调用哪个 Gemini 模型？环境变量怎么保存？动手之前先把所有需求问清楚，这个习惯非常好。之后它会列出一份详细的开发计划，分步骤完成，每完成一步都标记出来。

第二个亮点是命令行版的代码比对界面。在所有命令行类编程工具里，它的对比界面做得最到位。整个编程过程没出任何错误，也不需要返工，一次性完成了需求开发。这里用的编程模型是 GPT-5.2-Codex，通过登录 ChatGPT Plus 订阅接入。它在 OpenCode 里的表现跟原生的 Codex CLI 几乎一致。OpenCode 在底层对各种编程模型做了不少工程优化，这点值得肯定。

Session 与时间线

OpenCode 重点突出了 session 的概念。每次跟 AI 开启的新对话就是一个全新 session。session 可以后台运行，而且多个 session 可以并行。比如刚才生成了一个“你画我猜”的游戏网站，现在想加两个功能：调整画笔颜色，以及增加计时器——如果作画超过 20 秒就算输。先输入第一个需求：增加计时器，从第一次落笔开始计时，超 20 秒失败。任务执行过程中，可以输入 /new 创建一个新 session，开始第二个需求：画笔颜色调节。输入 /sessions 就能看到所有 session，前面带旋转符号的代表正在后台运行。这样两个需求并行开发，还能在 session 之间切换查看状态。最终两个功能都成功实现。

输入 /share 可以把这个 session 的对话记录分享成一个网页。地址自动复制到剪贴板，粘贴到浏览器就能看到完整对话——包括文件怎么修改的。有了历史记录，就可以很方便地把编程过程分享给别人。输入 /unshare 取消分享，之前的链接就失效了。输入 /export 可以把对话记录导出成文件。

OpenCode 还有一个亮点功能——时间线（检查点）。输入 /timeline 回车，可以看到当前 session 的对话记录。选择任意一次对话，点 revert，代码和聊天内容都会回退到那次对话之前的状态。这样就可以回到某个时间点重新修改。

Agent Skills 与 MCP

之前介绍过 agent skills 的基本概念和目录结构。可以把 skill 理解成带目录的说明书，每个文件夹对应一个技能包。要把 Claude Code 里的 skill 迁移到 OpenCode 很简单：把目录中的 .claude 替换成 .opencode 就行。假设之前创建了 3 个 skills 文件夹，迁移到 OpenCode 也很方便：在项目文件夹新建一个 .opencode 文件夹，再建一个 skills 子文件夹，然后把那 3 个技能直接复制进来。这样项目就拥有了这 3 个技能。右键在终端打开，输入 opencode 启动，问它有哪些 skills，它就能完整回答。当需要时，它会自动调用这些 skills 工作。

接下来看 MCP 的配置。OpenCode 支持两种 MCP：local（本地命令执行）和 remote（远程调用）。先以 shadcn 为例配置 local MCP。来到 OpenCode 的配置文件夹 C:Users你的用户名.configopencode，找到 opencode.json。复制文档中的 MCP 配置段落，粘贴进来，去掉多余逗号。填写 MCP 名字为 shadcn，类型 local，command 填 npx 和 shadcn@latest，再加一个 mcp 字段，enabled 设为 true。没有环境变量，这样本地 MCP 就配好了。

再看一个 remote 的例子——Context7 MCP Server。回到 OpenCode 文档，复制 remote 配置段落，粘贴到配置文件。类型设为 remote，URL 填 Context7 的地址，header 里填上对应字符串，API Key 从 Context7 官网创建后填入。改 MCP 名字为 context7。重启 OpenCode，输入 /mcp，就能看到刚才配置的两个 MCP。这就是本地和远程两种 MCP 的配置方式。

Oh My OpenCode

Oh My OpenCode 是 OpenCode 上最火的编程插件，本质上是工具、MCP、编程 agent 的组合捆绑包。工具方面，它集成了 LSP 高级版（通过语法和语义帮助 AI 快速定位代码）、AST 工具（通过语法树进行关联搜索）、look at 工具（借助多模态模型理解图片和 PDF），还有 delegate task、background task 等任务分配和后台调度工具。

插件内置了 3 个 MCP Server：websearch（网络搜索）、context7（获取最新文档）、grep_app（在 GitHub 仓库快速搜索代码）。

还内置了 7 大编程智能体：西西弗斯（主智能体，负责规划调度）、先知（架构设计、代码评审）、图书管理员（查阅文献）、探索者（网络搜索）、前端工程师、文档编写者、多模态等。每个智能体都分配了最适合它工作的大模型，比如前端工程师用 Gemini 3 Pro，主 agent 用 Claude Opos 4.5。据说作者花了 24,000 美元的 token 才找到最佳组合。

安装插件：在 GitHub 首页复制 install 开头的提示词，回到 OpenCode 粘贴。安装过程中会问几个问题：有没有 Claude 订阅（没有）、有没有 ChatGPT 订阅（有）、有没有 Gemini 订阅（有），确认后安装完成。之后在 C:Users你的用户名.configopencode 下看到 oh-my-opencode.json 配置文件，里面定义了七大智能体所用的模型，可以根据需要调整。比如把西西弗斯的模型换成 GPT-5.2，其他保持默认。重启 OpenCode，默认智能体就是西西弗斯。

插件的用法：敲 @ 挑选一个智能体干活；或者输入魔法词 ulw（Ultra work），它会尽可能调用一切潜能，把任务分配给几个智能体并行运行，由主智能体西西弗斯居中调度。比如要一个宠物商店的页面，填写需求后开始，它把任务拆成 Todo List，同时开启三个后台任务并行执行，不停调度。几分钟后效果出来——界面清新，没有图片素材就用 emoji 代替，交互和动画都做得不错。如果你有 GPT、Claude 等顶尖模型的订阅，不妨试试这个插件，综合调度各领域最强的模型完成编程任务。

另一个重要玩法是输入 /rough-loop（拉尔夫循环）。这个模式强制 AI 长时间循环，针对非常难的任务持续工作。比如要求它用 SpringBoot 4 最新标准重构整个项目，直到所有测试用例通过。它可以循环连续运行几个小时，直到任务完成。

GitHub 集成

前面讲了命令行、桌面版、插件版，现在看云端运行环境。以 GitHub 为例：在 GitHub 上输入 /opencode，OpenCode 就能在 GitHub 云端工作，比如解释问题、自动修复问题、创建 PR 等。安装方式如下：

先将项目上传到 GitHub（比如刚才的宠物商店应用）。点击 source control → publish branch，选 public 变成公开仓库。点击右下角 open on GitHub，代码就上传成功了。然后到代码文件夹复制安装命令执行。安装过程中选择模型提供商（只能用 API Key），选一个模型。接下来两步操作：首先将项目里的配置文件提交到 GitHub；然后到项目的 Settings → Secret and Variables → Actions → Repository secrets，填入两个环境变量（API Key 从 AI Studio 创建）。

假设有用户在 issue 里提 bug，说顶部导航栏“find a pet”和“adopt now”功能重复，要删掉一个。在 issue 里直接回复 /opencode，让 OpenCode 修复。提交评论后，项目的 actions 里就会出现一个正在执行的工作流——OpenCode 在 GitHub 云端运行，修复问题。任务完成后，pull request 里出现合并请求，点 file changes 可以看到代码修改成功。只需点 merge 按钮，修改就合并到代码仓库，issue 也随之关闭。

重要功能

最后介绍几个其他重要功能，之前在 Claude Code 和 Codex 的视频里也讲过，这里快速过一遍。

第一个命令 /init：让 AI 通读整个项目文件夹，生成一个 AGENTS.MD 文件，作为项目系统提示词，帮助 AI 快速了解项目。

第二个命令 /compact：压缩对话上下文，把之前的对话提炼成简洁摘要，释放模型上下文窗口。

除了内置的 / 命令，也可以创建自定义命令。在 OpenCode 配置文件夹里新建 command 文件夹，在里面用 Markdown 文件定义命令。比如创建一个“运行测试”命令，复制官网样例，指定模式（build 或 plan），写清描述。配置好后在 OpenCode 里输入 /+命令名就能运行。

下一个功能是定制智能体。OpenCode 预设了 plan 和 build 两种智能体，也可以创建新的。在配置文件夹新建 agent 文件夹，比如创建一个 code review 智能体：新建 Markdown 文件，填上描述、类型（主智能体或 SubAgent）、模型、说明。SubAgent 可以由主智能体在后台调度执行；primary 主智能体则可以通过 Tab 键显式切换。定义好后，当 AI 需要 review 代码时，就会自动调用 SubAgent 在后台完成工作。

以上就是 OpenCode 的完整教程，从安装到高级功能，覆盖了四种形态、模型接入、Session 管理、Agent Skills、MCP、Oh My OpenCode 插件、GitHub 集成以及自定义命令和智能体。上手之后会发现，它的灵活性和开源生态确实值得深入探索。