我是怎么部署开源 AI 编程助手 OpenCode,并在两个真实场景使用起来的

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大家好,我是程序员码歌。用 OpenCode 已经有一段时间了,这篇文章给大家详细分享下安装、配模型,以及两个真实应用场景——内网知识库问答、PR Review代码。

这篇主要讲什么

• OpenCode 是啥,和 Cursor 有啥不同

• 怎么装、怎么确认装对

• 用 GitHub Copilot 订阅和便宜 API 怎么接 OpenCode

• 两个应用场景各起一个 OpenCode 实例

• 场景一:文档仓实例,内网 md + Copilot 问答

• 场景二:代码仓实例,PR 自动 Review

一、OpenCode 是什么

OpenCode 是开源 AI 编程 Agent,装本机跑,不绑单一模型。默认进终端 TUI,也能 opencode run 单条执行、opencode serve 给别人连。

和 Cursor 不冲突:它偏终端、可换模型、能脚本化。我常用两件事:Tab 切 plan/build(plan 只读,build 改代码),对话里  @文件 带上下文。

OpenCode 能接的模型大致分三类

二、模型怎么选

模型 ID 写成 provider/model,如 deepseek/deepseek-chat。TUI 里 /connect 配 Key、/models 切换;默认写进 opencode.json

软件免费,模型走你已买的订阅或 API。我主力是 GitHub Copilot

GitHub Copilot:  公司有 Copilot 订阅就能在 OpenCode 里用,不用另买一份 Claude API。TUI 里 /connect 搜 GitHub Copilot,浏览器打开 github.com/login/device 输入设备码,登完 /models 选 Copilot 里的模型(部分型号要 Pro+ 套餐,见 Copilot 计划)。

cd your-repo
opencode
/connect    # 选 GitHub Copilot,按提示完成设备码登录
/models     # 选例如 Claude / GPT 等 Copilot 提供的模型

凭证落在 ~/.local/share/opencode/auth.json,别提交 Git。默认模型可在 opencode.json 里写,具体 ID 以 /models 列表为准。

便宜 API(可选):  PR Review 的 Actions 里我有时用 DeepSeek(按量低),和本机 Copilot 分开。Groq、OpenRouter 也能 /connect 接上。

我平时的组合:

场景模式模型
实例一:问文档planGitHub Copilot
实例二:本地看 PRplanGitHub Copilot
实例二:PR 自动评论ActionsDeepSeek(或 Copilot)

实例一只 @ 相关 md;实例二才装 GitHub workflow,别混仓。

三、安装

先安装旧版的请先卸载。五条路选一条即可,装完验证方式相同。

五条安装路各走各的

命令
macOS / Linux 脚本`curl -fsSL opencode.ai/installbash`
Homebrewbrew install anomalyco/tap/opencode
npmnpm i -g opencode-ai@latest
Windowsscoop install opencode 或 choco install opencode;也可 WSL 走脚本
桌面版opencode.ai/download 或 brew install --cask opencode-desktop

验证:opencode --version → opencode 进 TUI → /connect → /models 有列表 → plan 模式随便问一句。

四、日常怎么用

cd your-repo && opencode
操作做法
带文件@文件名
连模型/connect/models
只读Tab → plan
改代码Tab → build
团队规范/init → AGENTS.md

脚本场景:opencode run -m <copilot模型ID> "..."(模型 ID 在 /models 里看)。多人可 opencode serve,别人 opencode attach http://IP:4096(各自仍需自己的 Copilot 登录)。

plan 先想,build 再改

五、两个应用场景,各起一个 OpenCode 实例

这两个场景我没有共用一个 OpenCode 会话或同一个仓库,而是拆成两套实例:各对应一个 Git 仓库、一份 AGENTS.md、一套用法。混在一起的坏处是上下文串味——文档问答的 prompt 和 PR Review 的规则打架,权限也不好控(文档实例该只读,代码实例可能要改)。

实例一:文档问答实例二:PR Review
仓库单独的内网文档仓,如 company-docs业务代码仓,如 app-backend
你怎么进cd company-docs && opencodecd app-backend && opencode,或靠 GitHub Actions
默认模式长期 plan本地看 PR 用 plan;CI 里自动 Review
AGENTS.md只答文档、禁止外网、必须引用出处安全、测试、代码规范
长期服务可选 opencode serve --port 4096 挂文档仓一般不开 serve,走 workflow + /oc 评论
模型本机 Copilot本机 Copilot;Actions 可用 DeepSeek

实例一只放 Markdown 文档,不当业务代码仓用。实例二才装 opencode github install、才放 opencode-review.yml。两台机器上可以各跑一个 serve,端口分开,例如文档 4096、代码 4097,避免同事 attach 错环境。

下面分别说这两个实例怎么落地。

六、场景一:内网知识库问答(实例一)

我们想把需求文档、API 规范、发布流程这类文档交给 AI 查。

做法是把文档落成 Markdown 放在内网 Git 仓库,OpenCode 接 GitHub Copilot,用 @ 只带进相关 md,plan 模式只问不改代码。文档在内网仓,问的时候控制 @ 范围;模型侧走 Copilot,需公司允许用 Copilot 且你有有效订阅。

6.1 文档怎么准备

• 从飞书、Confluence 等导出或同步成 .md,按主题分目录,例如:

• docs/运维/发布.md

• docs/API/鉴权.md

• 一篇文档只讲一件事,标题清楚,比一个大 PDF 好用。

• 仓库单独建也行,挂在业务仓的 docs/ 下也行,关键是内网能 clone

6.2 在文档仓里接上 Copilot

文档仓(实例一),能访问 GitHub 的开发机上:

cd /path/to/docs-repo
opencode

TUI 里:

1. /connect → 选 GitHub Copilot

2. 终端会给设备码,浏览器打开 github.com/login/devic… 登录授权

3. /models 选 Copilot 里顺手的模型(我写文档问答常用偏强的那个)

4. Tab 切 plan,避免 Agent 改仓库文件

第一次连完后,以后进仓库一般会自动带上 Copilot。需要固定默认模型时,把 /models 里看到的 ID 写进 opencode.json 的 model 字段即可。

6.3 怎么问才靠谱

好的问法会把范围说死,并 @ 具体文件:

根据 @docs/运维/发布.md,生产环境回滚要几步?
只根据文档回答;文档没写就说没有,不要猜。

尽量别这样问:

• 「帮我看看需求文档」——范围太大,容易编。

• 一上来 @ 整个 docs/——上下文爆掉,答案也飘。

文档特别多、单文件很长时,可以 opencode mcp add 接公司自己的检索 MCP,先搜再 @ 命中段落;文档量不大时,直接 @ 两三个相关 md 就够。

6.4 用 AGENTS.md 卡住边界

在仓库跑一遍 /init,或自己写 AGENTS.md,我这边至少两条:

• 禁止 webfetch 访问外网。

• 回答必须注明依据哪份文档、哪一节;找不到就明确说「文档未记载」。

这样比每次口头提醒稳。

6.5 多人怎么用

文档仓大家各自 clone,在实例一里各自 opencode + /connect 自己的 Copilot 即可。

若要固定一台「文档问答专用机」,只跑实例一:

cd /path/to/company-docs
opencode serve --hostname 0.0.0.0 --port 4096

设 OPENCODE_SERVER_PASSWORD。同时 opencode attach http://10.x.x.x:4096 时,工作目录仍应是文档仓;不要和实例二共用 4096 端口

内网文档问答

七、场景二:Git PR 自动 Review(实例二)

业务代码仓单独起实例二。PR 有人提上来,让 AI 先扫一遍:明显安全问题、漏测、和规范不一致的地方先留在评论里,人再重点看。OpenCode 官方带 GitHub 集成,可以自动跑在 Actions 里,也可以在 PR 评论里手动喊它。

常见三种用法:

方式什么时候用
PR 打开/更新自动跑团队默认流程,每个 PR 都有初评
评论里写 /oc某一段 diff 想单独改
本地 opencode pr合并前自己先过一遍

PR Review 三条路

7.1 在代码仓里第一次接入

业务代码仓根目录(实例二,不要和文档仓混用):

opencode github install

按向导做完几件事:

1. 安装 OpenCode GitHub App 到目标仓库(或组织)。

2. 生成 .github/workflows/opencode.yml(或 review 专用 workflow)。

3. 提示你去仓库 Settings → Secrets → Actions 加 Key,例如 DEEPSEEK_API_KEY

DeepSeek 按量便宜,我们 PR Review 默认用它;公司有 Azure/Bedrock 就把 model 和 env 换成那套。

7.2 PR 自动 Review 的 workflow

我们单独放 opencode-review.yml,只在 PR 事件时跑:

name: opencode-review

on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize, reopened, ready_for_review]

jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: read
      pull-requests: read
      issues: read
    steps:
      - uses: actions/checkout@v6
        with:
          persist-credentials: false

      - uses: anomalyco/opencode/github@latest
        env:
          DEEPSEEK_API_KEY: ${{ secrets.DEEPSEEK_API_KEY }}
          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
        with:
          model: deepseek/deepseek-chat
          use_github_token: true
          prompt: |
            按仓库 AGENTS.md 的规范 Review 这个 PR:
            - 安全:注入、权限、密钥是否泄露
            - 错误处理和边界条件
            - 测试是否覆盖主要变更
            只评论你确定的问题,不要凑字数,不要建议风格小事。

pull_request 触发且不写 prompt 时,OpenCode 也会默认做 Review;我们加上 prompt 是为了对齐仓库里的 AGENTS.md

合并进 main 后,下次有人开 PR 或 push 新 commit,Actions 里会自动跑一遍,评论出现在 PR 对话里。

7.3 PR 里点名某一行改

在 GitHub Files changed 某行下评论:

/oc 这里改成参数化查询,别拼 SQL

OpenCode 会带上文件路径、行号、diff 上下文,比你在总评里泛泛说「注意 SQL」准。如果希望它直接推 commit 到同一 PR,workflow 里要给 contents: write(我们初评只读,改代码仍人工合)。

7.4 合并前本地先看

代码仓开 PR 前,用实例二本地扫 diff:

cd /path/to/app-backend
opencode pr 42

会 checkout 到 PR 分支。在同一仓库再起 opencode,切 plan,例如:

对比当前分支和 main 的 diff,列出 3 个最值得人看的风险点。

比网页里翻 patch 快,尤其适合大 PR。

7.5 踩过的点

• Secrets 别写进仓库,只放 GitHub Actions Secrets。

• permissions 给够:只读 Review 用 contents: read;要自动改 PR 再开 write。

• 公共仓库注意 OpenCode 的 share 默认行为,敏感项目关掉或只用私有仓。

• 评论太多会吵,prompt 里写「只评确定的」能减废话。

八、一句收尾

有自己真实应用场景想走cli ,内网部署或者想对接业务系统,就值得装。它比直接调用模型api 的区别是,它有编排上下文,能直接指定工作目录,有一套不亚于cursor 、codex的完整agent 机制。

和 OpenSpec、Superpowers 也能配合:前者定任务,后者管流程,OpenCode 负责跑。感兴趣可以看下我之前的文章

OpenSpec 到 Superpowers:AI 编码从说清到做对

别再让 AI 自由发挥了:OpenSpec 才是团队协作不跑偏的关键

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