告别 Cursor 订阅费！OpenCode 自定义代理 + Oh My OpenCode 完整配置指南

26 年 1 月 21 日星期三

3615 字

19 分钟

OpenCode , Oh My OpenCode

告别 Cursor 订阅费！OpenCode 自定义代理 + Oh My OpenCode 完整配置指南

AI 编程工具多如牛毛，Cursor、GitHub Copilot、Claude Code... 选哪个？今天介绍一个开源、可定制、多模型支持的终端 AI 编程工具组合，让你的编程效率直接起飞。

一、OpenCode 是什么？

一句话定义

OpenCode 是一个开源的 AI 编程智能体，可以在终端、桌面应用或 IDE 扩展中使用。它就像是开源版的 Claude Code，但更强大、更灵活。

核心优势

✅ 多模型支持：Anthropic (Claude)、OpenAI (GPT)、Google (Gemini)、Groq、xAI 等全部支持
✅ 多种使用方式：TUI 终端界面、CLI 命令行、Web 界面、IDE 扩展，随你选择
✅ 完全开源：GitHub 开源项目，可自定义一切配置
✅ LSP 支持：内置语言服务器协议，智能代码导航和重构
✅ MCP 服务器：支持 Model Context Protocol，无限扩展工具能力
✅ 零屏幕闪烁：终端不卡顿，高性能体验

与 Claude Code 的关系

功能对标 Claude Code，但完全开源免费。支持 Claude Code 的命令、技能、钩子等核心概念，还能混合使用多个模型。

二、为什么选 OpenCode

2.1 三个核心原因

✅ 开源免费，可深度定制，配置透明可控
✅ 自定义 Provider（baseURL + apiKey），成本可控、可绕过访问限制
✅ 多智能体协作，把 AI 当成团队使用

一句话总结：你能完全掌控模型来源、成本与协作方式，这正是 Cursor/Claude Code 给不了的自由度。

三、OpenCode 快速上手

3.1 安装方式

方式一：一键安装脚本（推荐）

bash

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

方式二：npm 安装

bash

npm install -g @anthropic-ai/opencode

方式三：Homebrew (macOS)

bash

brew install sst/tap/opencode

方式四：Go 安装

bash

go install github.com/sst/opencode@latest

3.2 配置 LLM 提供商

OpenCode 需要 API Key 才能连接 LLM。设置环境变量：

bash

# Claude (Anthropic)
export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"

# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="your-key"

# Google Gemini
export GOOGLE_API_KEY="your-key"

或者在配置文件 ~/.config/opencode/opencode.json 中设置。

3.3 项目初始化与启动

bash

# 进入项目目录
cd your-project

# 初始化（可选，会创建 .opencode 目录）
opencode init

# 启动 TUI 界面
opencode

3.4 基础用法

启动后你会看到一个漂亮的终端界面：

提问：直接输入问题，AI 会分析代码并回答
编辑：让 AI 修改代码，它会自动读取、分析、编辑文件
撤销：Ctrl+Z 快速回滚更改
分享：生成会话链接，分享给他人

四、Oh My OpenCode：让 OpenCode 直接开挂

4.1 什么是 Oh My OpenCode？

如果说 OpenCode 是 zsh，那 Oh My OpenCode 就是 oh-my-zsh。

这是作者花费 24,000 美元 Token 踩坑后提炼出的最佳实践集合。一句话概括：

让 AI 智能体像资深开发团队一样工作，写出的代码与人类无法区分。

4.2 认识 Sisyphus：你的 AI 开发团队负责人

Sisyphus（西西弗斯）是 Oh My OpenCode 的主智能体。命名来源于希腊神话中那个永不停歇推石头的人。

核心设计理念：

像人类工程师一样思考和工作
不会放弃任务，持续推进直到完成
善于委派任务给专业智能体
代码风格与人类无法区分

4.3 智能体矩阵：各司其职

Oh My OpenCode 内置了一整套专业智能体团队：

智能体	职责	推荐模型
Sisyphus	主智能体/团队负责人	Claude Opus 4.5 Thinking
Oracle	架构设计/疑难调试	GPT 5.2 Codex
Frontend Engineer	前端 UI/UX 开发	Gemini 3 Pro High
Librarian	文档查询/开源代码搜索	GPT 5.2 Codex
Explore	快速代码库探索	Gemini 3 Flash
Document Writer	技术文档撰写	Gemini 3 Flash

工作方式：

Sisyphus 接收任务，拆解为子任务
并行派发后台智能体收集信息（不阻塞主流程）
前端任务委派给 Gemini
架构问题求助 Oracle
文档查询交给 Librarian

你是 AI 经理，智能体是你的开发团队。

4.4 魔法词：`ultrawork`

不想深入了解这些配置？没问题。

只需在提示中包含 ultrawork（或简写 ulw）。

就是这样。所有功能会像魔法一样运行：

并行智能体自动启动
后台任务自动分配
深度探索自动执行
持续工作直到任务 100% 完成

真实案例：

"用 Oh My Opencode 仅用一天就清理了 8000 个 eslint 警告" — Jacob Ferrari

"我用 OhMyOpencode 一夜之间将一个 45k 行的 tauri 应用转换成了 SaaS Web 应用" — James Hargis

五、Oh My OpenCode 安装与配置

5.1 安装步骤

推荐方式：让 AI 智能体来安装

复制以下提示，粘贴到 Claude Code、Cursor 或任何 AI 编程工具：

text

按照以下说明安装和配置 oh-my-opencode：
https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-opencode/refs/heads/master/docs/guide/installation.md

手动方式：

确保 OpenCode 已安装，然后在 ~/.config/opencode/opencode.json 中添加插件：

json

{
  "plugin": ["oh-my-opencode"]
}

5.2 配置文件位置

项目级：.opencode/oh-my-opencode.json
用户级：~/.config/opencode/oh-my-opencode.json

5.3 核心配置示例

jsonc

{
  // 智能体配置
  "agents": {
    "oracle": {
      "model": "openai/gpt-4o",
      "temperature": 0.7,
    },
  },

  // 后台任务并发限制
  "background": {
    "providers": {
      "anthropic": { "maxConcurrency": 3 },
      "openai": { "maxConcurrency": 5 },
    },
  },

  // 禁用特定钩子
  "disabled_hooks": ["comment-checker"],
}

5.4 内置功能一览

功能	说明
Todo Enforcer	强制完成任务列表，不允许中途放弃
Comment Checker	防止 AI 添加过多无意义注释
LSP 集成	使用语言服务器进行安全重构
AST-Grep	语法树感知的代码搜索和替换
Session Tools	会话历史管理和搜索
Playwright Skill	浏览器自动化测试
Git Master Skill	原子化 Git 提交

5.5 内置 MCP 服务

MCP	功能
Exa (websearch)	实时网络搜索
Context7	官方文档查询
Grep.app	GitHub 代码搜索

六、OpenCode 进阶功能

6.1 Skills（技能）

技能是可复用的行为定义，放在 .opencode/skills/<name>/SKILL.md。

示例结构：

text

.opencode/
└── skills/
    └── my-skill/
        └── SKILL.md

SKILL.md 格式：

markdown

---
name: my-skill
description: 这个技能的用途说明
---

# 技能内容

详细的行为指令...

6.2 Rules（规则）

规则文件会自动注入到上下文：

项目级：OPENCODE.md 或 CLAUDE.md（兼容）
全局级：~/.config/opencode/OPENCODE.md
目录级：.opencode/rules/*.md

6.3 MCP 服务器配置

在 opencode.json 中配置自定义 MCP：

json

{
  "mcp": {
    "my-server": {
      "type": "local",
      "command": ["node", "path/to/server.js"],
      "enabled": true
    }
  }
}

6.4 自定义智能体

在配置中覆盖智能体的模型和行为：

json

{
  "agents": {
    "build": {
      "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
      "temperature": 0.5,
      "maxTokens": 8192
    }
  }
}

七、终极大招：自定义 Provider 配置

这是 OpenCode 最被低估的能力——完全自定义 LLM Provider。

7.1 为什么需要自定义配置？

使用官方 API 的痛点：

💸 成本高：Claude Opus、GPT-5 按量计费，跑个大项目烧钱飞快
🚫 访问受限：某些地区无法直接访问官方 API
🐌 速率限制：官方 API 有并发和 Token 限制
🔒 企业合规：部分企业要求走内部代理审计

OpenCode 的解决方案：自定义 baseURL + apiKey，接入任意兼容 API。

7.2 配置文件详解

主配置文件位置：~/.config/opencode/opencode.json

完整配置示例（实战可用）：

jsonc

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  // 禁用官方 OpenCode 托管服务
  "disabled_providers": ["opencode"],
  // 加载 Oh My OpenCode 插件
  "plugin": ["oh-my-opencode"],

  "provider": {
    // ========== 自定义 Claude 代理 ==========
    "my-claude": {
      "npm": "@ai-sdk/anthropic",
      "name": "My Claude Proxy",
      "options": {
        "baseURL": "https://your-proxy.com/v1",
        "apiKey": "sk-your-key",
      },
      "models": {
        "claude-opus-4-5-thinking": {
          "name": "Claude Opus 4.5 Thinking",
          "limit": { "context": 1048576, "output": 65535 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image", "pdf"],
            "output": ["text"],
          },
        },
        "claude-sonnet-4-5-thinking": {
          "name": "Claude Sonnet 4.5 Thinking",
          "limit": { "context": 1048576, "output": 65535 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image", "pdf"],
            "output": ["text"],
          },
        },
        "claude-sonnet-4-5": {
          "name": "Claude Sonnet 4.5",
          "limit": { "context": 1048576, "output": 65535 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image", "pdf"],
            "output": ["text"],
          },
        },
      },
    },

    // ========== 自定义 Gemini 代理 ==========
    "my-gemini": {
      "npm": "@ai-sdk/google",
      "name": "My Gemini Proxy",
      "options": {
        "baseURL": "https://your-proxy.com/v1beta",
        "apiKey": "sk-your-key",
      },
      "models": {
        "gemini-3-pro-high": {
          "name": "Gemini 3 Pro High",
          "limit": { "context": 1048576, "output": 65535 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image", "pdf", "video", "audio"],
            "output": ["text"],
          },
        },
        "gemini-3-pro-image": {
          "name": "Gemini 3 Pro Image",
          "limit": { "context": 65536, "output": 32768 },
          "modalities": {
            "input": ["text"],
            "output": ["text", "image"],
          },
        },
        "gemini-3-flash": {
          "name": "Gemini 3 Flash",
          "limit": { "context": 1048576, "output": 65535 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image", "pdf", "video", "audio"],
            "output": ["text"],
          },
        },
        "gemini-2.5-flash-thinking": {
          "name": "Gemini 2.5 Flash Thinking",
          "limit": { "context": 1048576, "output": 65535 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image", "pdf", "video", "audio"],
            "output": ["text"],
          },
        },
        "gemini-2.5-flash": {
          "name": "Gemini 2.5 Flash",
          "limit": { "context": 1048576, "output": 65535 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image", "pdf", "video", "audio"],
            "output": ["text"],
          },
        },
        "gemini-2.5-flash-lite": {
          "name": "Gemini 2.5 Flash Lite",
          "limit": { "context": 1048576, "output": 65535 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image", "pdf", "video", "audio"],
            "output": ["text"],
          },
        },
      },
    },

    // ========== 自定义 OpenAI 代理（支持推理模型）==========
    "my-openai": {
      "npm": "@ai-sdk/openai",
      "options": {
        "baseURL": "https://your-proxy.com/v1",
        "apiKey": "sk-your-key",
        // GPT-5.x 系列特有配置
        "reasoningEffort": "medium",
        "reasoningSummary": "auto",
        "textVerbosity": "medium",
        "include": ["reasoning.encrypted_content"],
        "store": false,
      },
      "models": {
        "gpt-5.2": {
          "name": "GPT 5.2",
          "limit": { "context": 272000, "output": 128000 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image"],
            "output": ["text"],
          },
          // 模型变体：不同推理强度
          "variants": {
            "none": {
              "reasoningEffort": "none",
              "reasoningSummary": "auto",
              "textVerbosity": "medium",
            },
            "low": {
              "reasoningEffort": "low",
              "reasoningSummary": "auto",
              "textVerbosity": "medium",
            },
            "medium": {
              "reasoningEffort": "medium",
              "reasoningSummary": "auto",
              "textVerbosity": "medium",
            },
            "high": {
              "reasoningEffort": "high",
              "reasoningSummary": "detailed",
              "textVerbosity": "medium",
            },
            "xhigh": {
              "reasoningEffort": "xhigh",
              "reasoningSummary": "detailed",
              "textVerbosity": "medium",
            },
          },
        },
        "gpt-5.2-codex": {
          "name": "GPT 5.2 Codex",
          "limit": { "context": 272000, "output": 128000 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image"],
            "output": ["text"],
          },
          "variants": {
            "low": {
              "reasoningEffort": "low",
              "reasoningSummary": "auto",
            },
            "medium": {
              "reasoningEffort": "medium",
              "reasoningSummary": "auto",
            },
            "high": {
              "reasoningEffort": "high",
              "reasoningSummary": "detailed",
            },
            "xhigh": {
              "reasoningEffort": "xhigh",
              "reasoningSummary": "detailed",
            },
          },
        },
        "gpt-5.1-codex-max": {
          "name": "GPT 5.1 Codex Max",
          "limit": { "context": 272000, "output": 128000 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image"],
            "output": ["text"],
          },
          "variants": {
            "low": {
              "reasoningEffort": "low",
              "reasoningSummary": "detailed",
            },
            "medium": {
              "reasoningEffort": "medium",
              "reasoningSummary": "detailed",
            },
            "high": {
              "reasoningEffort": "high",
              "reasoningSummary": "detailed",
            },
            "xhigh": {
              "reasoningEffort": "xhigh",
              "reasoningSummary": "detailed",
            },
          },
        },
        "gpt-5.1-codex": {
          "name": "GPT 5.1 Codex",
          "limit": { "context": 272000, "output": 128000 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image"],
            "output": ["text"],
          },
          "variants": {
            "low": {
              "reasoningEffort": "low",
              "reasoningSummary": "auto",
            },
            "medium": {
              "reasoningEffort": "medium",
              "reasoningSummary": "auto",
            },
            "high": {
              "reasoningEffort": "high",
              "reasoningSummary": "detailed",
            },
          },
        },
        "gpt-5.1": {
          "name": "GPT 5.1",
          "limit": { "context": 272000, "output": 128000 },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image"],
            "output": ["text"],
          },
          "variants": {
            "none": {
              "reasoningEffort": "none",
              "reasoningSummary": "auto",
            },
            "low": {
              "reasoningEffort": "low",
              "reasoningSummary": "auto",
            },
            "medium": {
              "reasoningEffort": "medium",
              "reasoningSummary": "auto",
            },
            "high": {
              "reasoningEffort": "high",
              "reasoningSummary": "detailed",
            },
          },
        },
      },
    },
  },
}

7.3 关键配置字段解析

字段	说明	示例
`npm`	SDK 包名	`@ai-sdk/anthropic`、`@ai-sdk/openai`、`@ai-sdk/google`
`baseURL`	代理地址（核心）	`https://proxy.example.com/v1`
`apiKey`	你的 API Key	`sk-xxxxxxxx`
`limit.context`	上下文窗口大小	`1048576`（1M tokens）
`limit.output`	最大输出长度	`65535`
`modalities.input`	支持的输入类型	`["text", "image", "pdf"]`
`modalities.output`	支持的输出类型	`["text"]` 或 `["text", "image"]`
`variants`	模型变体（推理强度等）	见上方示例

7.4 配套智能体配置

配置好 Provider 后，还需要在 oh-my-opencode.json 中指定各智能体使用的模型：

配置文件位置：~/.config/opencode/oh-my-opencode.json

jsonc

{
  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-opencode/master/assets/oh-my-opencode.schema.json",
  "agents": {
    // ========== 主智能体：用最强模型 ==========
    "Sisyphus": {
      "model": "my-claude/claude-opus-4-5-thinking",
    },
    "Planner-Sisyphus": {
      "model": "my-claude/claude-opus-4-5-thinking",
    },

    // ========== 重推理任务：用 GPT-5.2 Codex ==========
    "librarian": {
      "model": "my-openai/gpt-5.2-codex",
    },
    "oracle": {
      "model": "my-openai/gpt-5.2-codex",
    },

    // ========== 快速任务：用 Gemini Flash ==========
    "explore": {
      "model": "my-gemini/gemini-3-flash",
    },
    "document-writer": {
      "model": "my-gemini/gemini-3-flash",
    },
    "multimodal-looker": {
      "model": "my-gemini/gemini-3-flash",
    },

    // ========== 前端任务：用 Gemini Pro High ==========
    "frontend-ui-ux-engineer": {
      "model": "my-gemini/gemini-3-pro-high",
    },
  },
}

7.5 模型选型策略

基于成本和能力的最佳实践：

任务类型	推荐模型	理由
主智能体（Sisyphus）	Claude Opus 4.5 Thinking	最强代码能力 + 深度推理
规划智能体	Claude Opus 4.5 Thinking	复杂任务拆解需要顶级推理
架构决策（Oracle）	GPT-5.2 Codex	强推理 + 长上下文 + 代码专精
文档搜索（Librarian）	GPT-5.2 Codex	理解复杂文档结构
代码探索（Explore）	Gemini 3 Flash	快速 + 便宜 + 够用
前端 UI（Frontend）	Gemini 3 Pro High	视觉理解强 + 设计感好
文档写作	Gemini 3 Flash	成本低 + 输出质量好
多模态分析	Gemini 3 Flash	原生多模态支持

7.6 代理服务方案

国内开发者常用的代理方案：

方案	优点	缺点
自建反代	完全可控、数据安全	需要服务器、技术门槛高
API 中转服务	开箱即用、价格便宜	稳定性取决于服务商
Cloudflare Worker	免费额度、全球加速	有请求限制、需配置
企业内网代理	合规审计、统一管理	需要 IT 支持

⚠️ 安全提示：选择代理服务时，注意数据安全和隐私合规。敏感项目建议自建。

7.7 配置生效验证

配置完成后，验证是否生效：

bash

# 启动 OpenCode
opencode

# 在 TUI 界面查看可用模型
# 按 Ctrl+P 调出模型选择器
# 应该能看到你自定义的 Provider 和模型

或者直接在对话中测试：

text

告诉我你现在使用的模型名称

如果返回的是你配置的模型名（如 Claude Opus 4.5 Thinking），配置成功。

八、实战技巧

8.1 高效提示词模板

代码重构：

text

ultrawork 将这个项目从 JavaScript 迁移到 TypeScript，保持所有功能正常工作

Bug 调试：

text

ulw 这个函数在处理空数组时会崩溃，帮我找出问题并修复

功能开发：

text

ultrawork 添加一个用户认证系统，使用 JWT，包含注册、登录、登出功能

8.2 多智能体协作示例

当你输入复杂任务时，Sisyphus 会自动：

启动 Explore 智能体扫描代码库结构
派 Librarian 查找相关文档和最佳实践
让 Oracle 设计整体架构方案
将前端组件任务交给 Frontend Engineer
自己负责核心逻辑实现和任务协调

8.3 常见使用场景

🔧 大规模代码重构：迁移框架、升级依赖
📚 理解陌生代码库：快速掌握项目结构
🐛 疑难 Bug 调试：Oracle 帮你分析复杂问题
🎨 前端组件开发：Gemini 处理 UI/UX
📖 文档生成：自动生成 README、API 文档

九、注意事项

9.1 版本与兼容性

⚠️ Claude OAuth 限制：自 2026 年 1 月起，Anthropic 限制了第三方 OAuth 访问。使用自己的 API Key 是更稳妥的选择。

⚠️ 版本兼容：建议使用 OpenCode 1.0.132 以上版本，避免配置解析 Bug。

⚠️ 安全警告：只从官方 GitHub 下载，谨防钓鱼网站。ohmyopencode.com 不是官方网站！

9.2 自定义配置注意事项

⚠️ API Key 安全：配置文件中的 apiKey 是明文存储。如果是共享设备或公开仓库，考虑使用环境变量：

bash

export MY_CLAUDE_API_KEY="sk-xxxxxxxx"

⚠️ 模型能力匹配：自定义模型时，确保 limit 和 modalities 配置与实际模型能力一致，否则可能导致请求失败或输出截断。

⚠️ SDK 版本：不同 npm 包版本可能有 API 差异。建议保持 OpenCode 和 SDK 包在最新稳定版。

9.3 资源链接

资源	链接
OpenCode 官网	https://opencode.ai
OpenCode 文档	https://opencode.ai/docs
OpenCode GitHub	https://github.com/sst/opencode
Oh My OpenCode	https://github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode
Discord 社区	https://discord.gg/PUwSMR9XNk

十、总结

OpenCode + Oh My OpenCode 这套组合的核心价值：

开源免费：无限可扩展，无限可定制
多模型编排：按需选择最适合的模型
智能体团队：像管理开发团队一样管理 AI
开箱即用：一个 ultrawork 解决所有问题
完全自主：自定义 Provider 配置，不受官方 API 限制，成本可控

如果你厌倦了 Cursor 的订阅费，想要更多的控制权和定制能力，OpenCode + Oh My OpenCode 就是你的答案。

行动建议：

今天就安装体验
用自定义 Provider 配置省钱
加入我的社区交流心得
有好想法？直接留言交流

本文作者实测有效，如有问题欢迎留言交流。

文章标题：告别 Cursor 订阅费！OpenCode 自定义代理 + Oh My OpenCode 完整配置指南

文章作者：Jinx

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告别 Cursor 订阅费！OpenCode 自定义代理 + Oh My OpenCode 完整配置指南

一、OpenCode 是什么？

一句话定义

核心优势

与 Claude Code 的关系

二、为什么选 OpenCode

2.1 三个核心原因

三、OpenCode 快速上手

3.1 安装方式

3.2 配置 LLM 提供商

3.3 项目初始化与启动

3.4 基础用法

四、Oh My OpenCode：让 OpenCode 直接开挂

4.1 什么是 Oh My OpenCode？

4.2 认识 Sisyphus：你的 AI 开发团队负责人

4.3 智能体矩阵：各司其职

4.4 魔法词：ultrawork

五、Oh My OpenCode 安装与配置

5.1 安装步骤

5.2 配置文件位置

5.3 核心配置示例

5.4 内置功能一览

5.5 内置 MCP 服务

六、OpenCode 进阶功能

6.1 Skills（技能）

6.2 Rules（规则）

6.3 MCP 服务器配置

6.4 自定义智能体

七、终极大招：自定义 Provider 配置

7.1 为什么需要自定义配置？

7.2 配置文件详解

7.3 关键配置字段解析

7.4 配套智能体配置

7.5 模型选型策略

7.6 代理服务方案

7.7 配置生效验证

八、实战技巧

8.1 高效提示词模板

8.2 多智能体协作示例

8.3 常见使用场景

九、注意事项

9.1 版本与兼容性

9.2 自定义配置注意事项

9.3 资源链接

十、总结

4.4 魔法词：`ultrawork`