OpenCode & OpenWork 快速上手教程，让AI Agent接管你所有工作。

Feb 3, 2026 下载文件

OpenCode使用方法

1. 工具定义与竞品对比

OpenCode 是一个开源的 AI Agent 编程工具，本质是 Claude Code（人送绰号Close Code） 的社区开源替代方案。支持代码编写，还能通过加载 “Skill”（技能包）执行文件操作、数据分析等通用计算机任务。

维度	OpenCode	Claude Code
内核性质	开源社区驱动，代码透明	Anthropic 闭源商业产品
扩展性	支持自定义 Skill，兼容 Anthropic 标准	官方预设能力为主
成本	免费（仅需支付底层 API 费用），支持本地模型	需订阅或按 Token 付费
数据隐私	数据流可控，适合敏感项目	数据经过 Anthropic 服务器

2. 安装部署方案

命令行版 (CLI)

适用于开发者，集成于终端环境，资源占用极低。

源码/仓库：GitHub - anomalyco/opencode
安装命令（需 Node.js 环境）：

npm install -g @anomalyco/opencode

安装完成后在终端输入 opencode 启动

桌面版 (Desktop APP)

适用于演示、非代码类任务处理，提供可视化交互界面。

下载地址：OpenCode 官网下载
支持平台：macOS, Windows, Linux

3. 版本形态对比决策

特性	命令行版 (CLI)	桌面客户端 (Desktop)
核心优势	极速响应、支持管道操作、可编写 Shell 脚本联动	可视化预览、文件拖拽交互、适合演示录屏
适用人群	程序员、DevOps、自动化极客	不习惯命令行、编程经验少的用户
Obsidian 联动	强（可通过插件或 Shell 脚本深度集成）	弱（仅作为独立窗口使用）

4. Agent Skill 加载机制

OpenCode 遵循 Anthropic 的 SKILL.md 标准。要扩展 AI 的能力（如读取 PDF、操作 Excel），需要将对应的技能文件放入指定配置目录。

Skill 文件存放路径：

macOS / Linux:
```
~/.config/opencode/skills/
```

Windows:

C:\Users\你的用户名\.config\opencode\skills\

操作提示：在上述目录下新建文件夹（如 excel-tool），放入 SKILL.md 和配套脚本（如 analyze.py），重启 OpenCode 即可生效。

5. 应用场景

除了编程开发之外，还可以做很多事情：

Obsidian 知识库重构
- 指向 Vault 目录，执行：“扫描 /Inbox 文件夹，提取所有关于 ‘RAG’ 的笔记，合并成一篇新的永久笔记放入 /Wiki，保留原链接。”
数据报表自动化
- 加载 Excel Skill 后，执行：“读取这个销售 CSV，计算各季度环比增长率，并用 Python 生成一张折线图保存到桌面。”

6. 常用命令

功能分类	Slash 命令 (输入框)	快捷键 (CLI/Desktop)	作用说明
核心流程	`/new` 或 `/clear`	`Ctrl+x` + `n`	新建会话：清空当前上下文，开始新任务。
	`/exit` 或 `/quit`	`Ctrl+x` + `q`	退出程序：安全关闭 Agent。
	`/compact`	`Ctrl+x` + `c`	压缩上下文：将长对话总结为摘要，节省 Token 并防止遗忘。
模式切换	`/plan` / `/build`	`Tab` (最常用)	切换模式：在“规划模式”(只读/思考)与“构建模式”(写代码/执行)间切换。
时光机	`/undo`	`Ctrl+x` + `u`	撤销：回滚上一次 AI 的修改（基于 Git，非常安全）。
	`/redo`	`Ctrl+x` + `r`	重做：恢复被撤销的操作。
上下文控制	`@文件名`	-	引用文件：模糊搜索并添加文件内容到 Prompt（如 `@utils.ts`）。
	`!命令`	-	Shell 直通车：直接执行系统命令（如 `!npm install` 或 `!ls -la`）。
	`/editor`	`Ctrl+x` + `e`	调用编辑器：在你的默认编辑器（如 VS Code）中编写复杂的 Prompt。
系统与配置	`/init`	`Ctrl+x` + `i`	初始化：在当前目录生成 `AGENTS.md`（项目规则文件）。
	`/connect`	-	连接模型：配置 API Key（OpenAI/Anthropic/Ollama 等）。
	`/models`	`Ctrl+x` + `m`	切换模型：在不同大模型之间无缝切换。
桌面版专属	-	`Cmd+Esc` (Mac)	全局唤醒：类似于 Spotlight，快速呼出/隐藏 OpenCode 窗口。
	-	`Cmd+Opt+K`	插入引用：在输入框中快速插入当前选中的文件路径。

OpenWork使用方法

OpenWork 是基于 OpenCode 引擎构建的现代化桌面端 AI Agent 办公环境。它为非技术用户提供了直观的图形界面 (GUI)，完美对标 Anthropic 的 Claude Cowork，支持多模型切换、MCP 协议扩展及文件系统操作。

1. 快速安装

OpenWork 提供了开箱即用的安装包，无需繁琐的 Python/Node 环境配置。

访问 GitHub 仓库：different-ai/openwork
下载安装包：
- 点击右侧的 Releases 链接。
- 下载匹配自己操作系统的安装文件
安装与启动：双击运行，安装完成后打开应用。

💡 提示：OpenWork 本质是 OpenCode 的图形化“外壳”。安装 OpenWork 后，它会在后台自动管理 OpenCode 的核心引擎。

2. 初始化配置

2.1 选择工作区 (Workspace)

启动后，第一步是选择工作目录。

建议：选择你日常办公的核心文件夹（如 D:\Documents\Work）或 Obsidian 知识库根目录。
作用：AI Agent 将获得该目录下文件的读写权限（OpenWork 默认有安全锁，修改文件前通常需要人工 Confirm）。

2.2 模型选择

点击界面右上角或设置中的模型图标：

免费模型：选择 MiniMax M2.1 或 GLM-4.7（如列表提供，显示free字样）。

3. 核心配置：`opencode.jsonc`

这是 OpenWork 的核心配置文件。

文件位置：
- Windows: C:\Users\你的用户名\.config\opencode\opencode.jsonc
- Mac: ~/.config/opencode/opencode.jsonc (需按 Cmd+Shift+. 显示隐藏文件) 注：.json和.jsonc本质其实都是json，而jsonc就是json with comments，带注释的json。

3.1 配置模板

按照下面的格式配置MCP。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    // 1. 本地文件系统 (核心能力)
    "filesystem": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem"],
      "enabled": true
    },
    
    // 2. 网页抓取 (读取公众号/推特文章)
    "fetch": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-fetch"],
      "enabled": true
    },
    
    // 3. Notion 集成 (需获取 Internal Integration Token)
    "notion": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@notionhq/notion-mcp-server"],
      "environment": {
        "NOTION_TOKEN": "secret_你的Notion密钥" 
      },
      "enabled": true
    },

    // 4. 联网搜索 (推荐 Brave Search，免费且干净)
    "brave-search": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
      "environment": {
        "BRAVE_API_KEY": "你的BraveAPIKey"
      },
      "enabled": true
    }
  }
}

4. 插件与Skills

在 OpenWork 的左侧菜单栏中，你可以图形化地管理扩展。

4.1 安装 Plugins (界面功能增强)

点击左侧 Plugins 菜单。
在 Add Plugin 输入框中，输入 GitHub 仓库地址（推荐参考 awesome-opencode 列表）。

4.2 管理 Skills (AI 能力包)

查看：点击 Skills 菜单，查看当前 AI 已掌握的能力（如 bash, python_interpreter 等）。
导入：点击Import按钮导入你的Skills。

5. 实战案例：自动化文件整理

场景：将 Downloads 文件夹中乱七八糟的 PDF 和 TXT 整理为 Markdown 笔记。

操作步骤：

将 OpenWork 的工作区切换到包含 Downloads 的父目录。
在对话框输入以下 Prompt (提示词)：

“请扫描 Downloads 目录。

读取所有 PDF 和 TXT 文件内容。

为每个文件生成一份 Markdown 笔记，包含‘核心摘要’和‘关键洞察’。

将笔记保存到 Knowledge_Base/Inbox 目录。

遇到无法直接读取的 PDF，请编写 Python 脚本使用 pypdf 库进行提取。”

预期结果：

OpenWork 会自动规划任务 (Plan)。
你会看到它编写并运行 Python 代码。
右侧文件管理面板中，旧文件被读取，新笔记自动生成。

6. 注意事项

Token 消耗：OpenWork 是多步执行的 Agent，处理一个复杂任务可能会消耗大量 Token。建议在非生产环境使用免费模型（如 MiniMax）。
权限确认：在 Build 模式下，AI 修改或删除文件时，OpenWork 默认会弹出确认框。请务必看清 AI 要删除什么文件再点 Confirm。
本地模型：OpenWork 支持连接本地 Ollama（如 Llama 3），但这需要你的电脑显存足够（建议 16GB+），且本地模型的逻辑规划能力弱于云端模型。