Хотите заказать веб-сайт? Связаться с нами

OpenCode: настройка, агенты, навыки и MCP

В мире ИИ-программирования появляется всё больше мощных инструментов. Если вы ищете бесплатную, гибкую и прозрачную альтернативу таким инструментам, как Claude Code, то OpenCode — ваш выбор. Это проект с открытым исходным кодом, который поддерживает множество провайдеров и моделей (включая бесплатные) и предлагает невероятно мощный агентный рабочий процесс прямо в терминале.

В этой статье мы разберем полный цикл работы с OpenCode: от установки до интеграции продвинутых инструментов, таких как субагенты и MCP-серверы. К концу прочтения вы сможете использовать OpenCode как полноценную среду для разработки.

OpenCode: настройка, агенты, навыки и MCP

Установка и первый запуск

Установка

Процесс установки OpenCode максимально упрощен. Всё, что вам нужно сделать, это выполнить одну команду в терминале.

Откройте терминал и введите:

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

После завершения установки проверьте, что всё работает, запустив команду:

opencode --version

Запуск проекта

Рекомендуется запускать OpenCode непосредственно в папке вашего проекта. Это позволяет агенту видеть структуру файлов и правильно взаимодействовать с ними.

1. Перейдите в папку проекта:

cd /путь/к/вашему/проекту

2. Запустите OpenCode:

 opencode 

Если вы используете VS Code или Cursor, вы можете запустить OpenCode во встроенном терминале. Это удобно, так как вы сразу видите все файлы, которые создает или изменяет агент.

Подключение к AI-провайдерам

Главная сила OpenCode — поддержка множества провайдеров и моделей. Вы можете использовать как бесплатные модели (для тестирования), так и платные (для серьезной работы).

1. Бесплатные модели через OpenCode Zen

OpenCode имеет собственный шлюз Zen, который предоставляет доступ к бесплатным моделям (например, Big Pickle, HY3, Minimax 2.5).

Для подключения выполните в консоли OpenCode:

/connect

В открывшемся меню найдите и выберите OpenCode Zen. Система попросит вас ввести API-ключ. Перейдите по ссылке, сгенерируйте ключ и вставьте его в терминал.

Важно: бесплатные модели могут использовать ваши запросы для обучения, поэтому не используйте их для конфиденциальных данных. Для демонстрации и обучения они подходят идеально.

2. Подписки и API-ключи (Платные модели)

Для серьезных проектов стоит подключить более мощные модели, такие как GPT-5.2 или Claude Sonnet.

Чтобы использовать существующую подписку (например, ChatGPT Pro/Plus) вместо токенов API:

  1. Снова введите /connect.
  2. Выберите провайдера, например, OpenAI.
  3. Выберите способ аутентификации: ChatGPT Pro/Plus (используйте логин через браузер, если у вас есть подписка).
  4. Следуйте инструкциям для входа.

Совет: Использование API-ключей напрямую обходится дорого. Рекомендуем использовать существующие подписки, если это поддерживается провайдером.

Для смены модели используйте команду:

/models

Выберите нужную модель (например, gpt-5.2-high для сложных задач).

Управление файлом памяти (agents.md)

Файл .agents/agents.md (или просто agents.md в корне проекта) — это системный промпт для агента. Вы можете задать здесь строгие правила, которые агент обязан соблюдать.

Если вы хотите, чтобы OpenCode просканировал ваш проект и автоматически создал этот файл, используйте команду:

/init

Однако для максимального контроля рекомендуется настроить его вручную.

Пример файла agents.md

# Инструкции для агента

- Отвечай кратко и по существу.
- В режиме планирования задавай уточняющие вопросы. Никогда не предполагай дизайн или стек технологий.
- Используй субагентов для реализации задач, чтобы защитить основное контекстное окно.
- Всегда запускай `npm run lint` и `npm run build` после завершения разработки.
- При создании UI строго следуй системе дизайна из файла `design.md`.

Почему это важно?

Агенты имеют ограниченное контекстное окно (контекст). Если вы не делегируете задачи субагентам, главный агент быстро «засоряет» контекст, что ведет к ухудшению качества ответов (так называемая «зона глупости»). Используя файл памяти и субагентов, вы сохраняете контекст чистым, а агента — умным.

Установка Навыков (Skills)

Навыки — это подробные инструкции и руководства, которые агент изучает перед выполнением задач. Это ваш главный инструмент для контроля качества кода и дизайна.

Лучший репозиторий для поиска навыков — (откроется в новой вкладке)skills.sh (более 100 000 навыков).

Базовые навыки для веб-разработки

  1. Frontend Design — для создания красивых пользовательских интерфейсов.
  2. Next.js (от Vercel Labs) — для корректной работы с фреймворком.
  3. AI SDK (от Vercel) — для интеграции AI-функций в ваше приложение.

Установка навыков

Скопируйте команду с сайта skills.sh и выполните её в терминале (в папке проекта):

# Пример установки навыка Frontend Design
npx skills install frontend-design

Навыки устанавливаются в папку .agents/skills/. Чтобы проверить, что навыки подключились, выполните в OpenCode:

/skills

Вы увидите список всех доступных навыков. Если навыков нет, перезапустите OpenCode.

Агенты: Главный, Планировщик и Суб-агенты

OpenCode использует иерархию агентов для эффективной работы.

  1. Главный агент (Main): Координирует работу, планирует задачи и общается с пользователем.
  2. Планировщик (Plan): Собирает требования, задает уточняющие вопросы и создает детальный план.
  3. Суб-агенты (Sub-agents): Выполняют конкретные задачи (исследование, кодинг, тестирование) параллельно и возвращают краткий отчет главному агенту.

Режимы работы

Вы можете переключаться между режимом Bold (исполнение) и Plan (планирование) с помощью горячих клавиш Shift + Tab.

# Режим Планирования
/plan Опишите идею приложения...

# Режим Исполнения
/bold Реализуйте план согласно файлу .agents/plans/plan.md

Когда вы используете режим Bold с правильными инструкциями в agents.md, главный агент автоматически делегирует задачи суб-агентам.

Создание своего суб-агента

Вы можете создать собственного агента для специфических задач (например, только для дизайна или только для тестов).

В терминале, вне OpenCode, выполните:

opencode agent create

Следуйте инструкциям, чтобы задать имя и описание нового агента.

Практический пример: Создание AI-Планировщика проектов

Рассмотрим практический пример. Мы хотим создать приложение, которое генерирует техническое задание (ТЗ) по описанию идеи пользователя.

Этап 1: Планирование

  1. Переключаемся в режим Plan (Shift + Tab).
  2. Вводим промпт с описанием проекта. Важно указать, что мы используем Next.js, AI SDK (OpenRouter) и хотим визуализировать модель данных.
  3. Агент задает уточняющие вопросы и создает детальный план.
  4. Сохраняем план в папку .agents/plans/ (командой или вручную).

Этап 2: Реализация

  1. Создаем новую сессию (/new).
  2. Переключаемся в режим Bold (Shift + Tab).
  3. Пишем: Реализуй план из папки .agents/plans/.
  4. Агент разбивает задачи и запускает суб-агентов для параллельной работы.

Этап 3: Настройка .env

Файл .env хранит все конфиденциальные данные (API-ключи, токены) и обязательно должен быть добавлен в .gitignore, чтобы не попасть в репозиторий. OpenCode автоматически подхватывает переменные из этого файла при запуске, но после изменений требуется перезапустить сессию (/new) или весь OpenCode.

Основные переменные для настройки

Ключи провайдеров (OPENROUTER_API_KEY, OPENAI_API_KEY), модель по умолчанию (OPENROUTER_MODEL) и специфичные для приложения настройки. Для удобства создайте файл-шаблон .env.example с описанием всех необходимых переменных (без реальных значений) — это поможет другим разработчикам быстро настроить проект. При использовании нескольких провайдеров все ключи можно хранить в одном .env файле, а OpenCode будет автоматически выбирать нужный в зависимости от активной модели. Даже для бесплатных моделей OpenCode Zen потребуется API-ключ, который также следует разместить в .env для автоматической аутентификации.

Итак, для работы с AI необходимо создать файл .env и добавить ключи API:

OPENROUTER_API_KEY=sk-ваш_ключ
OPENROUTER_MODEL=anthropic/claude-3.5-sonnet

Интеграция MCP-Серверов (Playwright)

Самый мощный функционал OpenCode — это подключение MCP-серверов (Model Context Protocol). Это позволяет агенту взаимодействовать с внешними инструментами. В примере используется Playwright MCP для автоматического тестирования UI в браузере.

Настройка Playwright MCP

1. В корне проекта создайте файл opencode.json.

2. Добавьте в него конфигурацию для Playwright:

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@playwright/mcp@latest"]
    }
  }
}

3. Перезапустите OpenCode.

4. Проверьте подключение командой:

 /mcps 

Вы должны увидеть playwright в списке подключенных серверов.

Использование в работе

Теперь вы можете дать агенту задание:

/bold Используй навыки фронтенд-дизайна для улучшения UI. Затем с помощью Playwright MCP протестируй все функции приложения.

Агент откроет браузер, заполнит поля, нажмет кнопки и проверит, что все работает, автоматически внося исправления, если что-то пошло не так.

Полезные команды

Команда Описание
/connect Подключение к AI-провайдеру.
/models Смена активной модели ИИ.
/skills Просмотр установленных навыков.
/new Начало новой сессии (очистка контекста).
/sessions Восстановление предыдущих сессий.
/init Сканирование проекта и создание agents.md.
/mcps Просмотр статуса MCP-серверов.
Shift + Tab Переключение между режимами Plan / Bold.
Ctrl + X (затем ↓/↑) Навигация по действиям суб-агентов.

Заключение

OpenCode — это мощный, гибкий и бесплатный инструмент для агентного программирования. Его ключевые преимущества:

  1. Мульти-провайдерность: Возможность использовать любые модели, включая бесплатные.
  2. Гибкость: Полный контроль через файлы agents.md и design.md.
  3. Масштабируемость: Использование субагентов и MCP-серверов для сложных задач, таких как тестирование или взаимодействие с внешними API.

Попробуйте OpenCode в своем следующем проекте — и вы увидите, как разработка может быть не только быстрой, но и по-настоящему интеллектуальной. Если возникнут вопросы, обязательно пишите. На странице Контакты можно отправить сообщение, на которое мы обязательно ответим.

Теги: