最佳实践中心

要想从 Opencode 获得 10x 的效率提升，掌握这些最佳实践至关重要。

🚀 核心实践

工作流程

掌握正确的工作流程，让 AI 成为你最得力的编程助手。

🎯 模型选择

什么是"Opencode Big Pickle"？

Big Pickle Model 是社区对 Opencode 内部使用的一种高性能模型配置的昵称。

  • 专为长上下文 (Long Context) 优化
  • 在处理整个仓库的重构任务时表现出色
  • 包含了代码理解、文件操作、终端控制等所有能力

最佳模型推荐

综合最强

Claude 3.5 Sonnet / Claude Opus 4.5

  • 编程能力目前最顶尖
  • 深度理解能力强
  • 适合复杂任务和架构设计

性价比之选

DeepSeek Coder

  • API 价格极低（约 ¥0.001/1K tokens）
  • 编程能力出色
  • 适合日常开发任务

最佳本地模型

DeepSeek Coder V2 / Qwen 2.5 Coder

  • 完全免费
  • 隐私保护
  • 性能接近商业模型

最佳 Ollama 模型

  • Llama 3 70B - 如果显存足够（需要 40GB+）
  • DeepSeek Coder 33B - 平衡性能和资源
  • Qwen 2.5 Coder 7B - 轻量级选择

企业级方案

AWS Bedrock

企业用户可以通过 AWS Bedrock 接入 Claude 模型：

  • 数据不出私有云
  • 符合企业合规要求
  • 支持自定义模型微调

配置方法：

{
  "provider": {
    "bedrock": {
      "npm": "@ai-sdk/amazon-bedrock",
      "options": {
        "region": "us-east-1",
        "accessKeyId": "{env:AWS_ACCESS_KEY_ID}",
        "secretAccessKey": "{env:AWS_SECRET_ACCESS_KEY}"
      },
      "models": {
        "anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0": {
          "name": "Claude 3.5 Sonnet (Bedrock)"
        }
      }
    }
  }
}

🤖 智能体配置

掌握 AGENTS.md

这是 Opencode 的灵魂文件。

What: 一个放在项目根目录的 Markdown 文件

Why: 告诉 AI 这个项目的"潜规则"

How:

# 项目规范

## 技术栈
- 前端：Vue 3 + TypeScript + Tailwind CSS
- 后端：Node.js + Express + PostgreSQL

## 编码规范
- 使用 ESLint + Prettier
- 组件使用组合式 API
- 所有 API 请求必须使用 `@/utils/request` 封装

## 目录结构
- `/src/components` - 可复用组件
- `/src/views` - 页面组件
- `/src/api` - API 接口

## 命名规范
- 组件：PascalCase
- 函数：camelCase
- 常量：UPPER_SNAKE_CASE

只需写一次，AI 永远记住。

详细指南：Agent 配置指南

Opencode Skills

Skill 是指 AI 可以调用的工具。通过 MCP，你可以给 Opencode 增加新的 Skill：

  • 查询数据库
  • 发送 Slack 消息
  • 调用内部 API
  • 访问企业知识库

📊 性能基准

Opencode Benchmarks

在多个 AI 编程基准测试中，Opencode 表现出色：

基准测试OpencodeCursorGitHub Copilot
SWE-bench45.2%38.1%32.5%
HumanEval89.3%85.7%82.4%
MBPP87.6%83.2%79.8%

Build vs Plan 架构优势

Opencode 的 Build vs Plan 架构在解决复杂问题上的成功率显著高于单纯的 Copilot 类工具：

  • Plan 模式：先思考再动手，避免返工
  • Build 模式：精准执行，跨文件修改
  • 协同工作：规划和执行分离，效率更高

💡 实用技巧

1. 使用多 Provider 策略

配置多个 Provider，实现分工协作：

{
  "model": "anthropic/claude-opus-4-5",      // 复杂任务
  "small_model": "deepseek/deepseek-coder"   // 简单任务
}

2. 启用自动压缩

避免 Token 超限：

{
  "compaction": {
    "auto": true,
    "prune": true
  }
}

3. 配置文件监控

提升性能：

{
  "watcher": {
    "ignore": [
      "node_modules/**",
      "dist/**",
      ".git/**"
    ]
  }
}

4. 使用 Todo 驱动开发

让 AI 创建 Todo 列表，然后逐项完成：

@plan 为这个功能创建详细的 Todo 列表
然后 @build 逐项完成

5. 定期代码审查

让 AI 审查自己的代码：

@reviewer 审查刚才实现的代码，重点检查：
1. 安全性
2. 性能
3. 可维护性

🎓 学习路径

初级实践

  1. 使用 AGENTS.md 定义项目规范
  2. 配置基本的权限控制
  3. 掌握 Plan & Build 模式切换

中级实践

  1. 配置多个 Provider
  2. 自定义 Agent
  3. 使用工作流模板

高级实践

  1. 多 Agent 协作开发
  2. 企业级安全配置
  3. 性能优化和监控

📚 相关文档

🤝 社区贡献

分享你的最佳实践：

持续更新中，欢迎分享你的实践经验。

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