OpenCode证书配置

open code 是 近期热度最高的 ai 编程工具，它的最大优势是有开箱即用的免费模型，通过简单配置，还能免费接入 gemine 三 pro、 cloud、 四点五、 opus 等顶级编程模型。 open code 可以 看作是一个开原版的 cloud code， 几乎具备了 cloud code 的 一切功能，而且对中国用户友好，不 会遇到 cloud code 里面限速、封号等一系列麻烦的事情。在 open code 里面有几个可以免费使用的主流模型，非常适合小白上手， ai 编程可以随便造随便玩，还可以用它练习 agent， skills， mcp， sub agent 等高级特性。本期视频是一个 open code 的 完整教程， 主要介绍 open code 的 四种形态，对比其他 ai 编程工具的亮点，还有我们要重点介绍欧买 open code 的 这个超强插件，还有等等的一系列高级用法。 open code 的 有四种形态，分别是命令行、桌面、客户端插件，最后是云端运行环境。我们先来看命令行，这里我准备用第二种方式，也就是 note j s 的 方式来安装。 我们先来到 note g s 的 首页，在这里根据自己的操作系统下载对应的安装包，把 note g s 安装一下。接下来我们复制 n p m 的 安装命令，我们打开一个终端窗口，把安装命令粘贴进来回车，这样就安装完成。输入命令， open code 就 可以直接启动了，进入这个页面打个招呼， 这样就完全配置成功了，非常简单。接下来我们来看客户端版的安装，在这个页面点击下载客户端，然后一路点击下一步完成安装。打开以后选择一个文件夹作为项目文件夹就可以直接开始使用了。 open code 的 客户端并不是一个完整的 ide， 它只有基础的对话框功能，而 而且目前处于贝塔测试版，我试用下来 bug 还是比较多的。所以本期视频我们主要还是以命令行版本为例进行操作。接下来我们来看插件版的安装。使用插件版的 open code 的 前提是需要先把命令行版的安装好，这里我以 vs code 为例，我们打开 vs code， 在 左侧的 extensions 搜索 open code， 然后我们找到这个 open code 插件，点击安装。安装好了以后，我们按快捷键 ctrl shift 加 p， 打开命令面板，敲这个命令， open open code 回车，这样就以插件的形式打开了 open code， 它可以自动关联左侧窗口打开的代码文件。然后我们还可以选中一些代码，点击快捷键， ctrl alt 加 k， 把这些代码直接快捷地粘贴到 open code 的 聊天窗口里面， 这就是插件的全部功能了。最后一个云端运行环境，我们放到视频的最后面再看 open code 最棒的是内置了一些免费的模型，我们敲命令来到软件进来以后，输入命令斜杠 models， 后面带 free 标记的都是一些可以免费使用的模型，特别是 g l m 四点七，还有下面的 mini max 二点一， 编程能力都非常的不错，零配置开箱即用，输入需求就可以直接编程了，很适合新手用它们来练习 ai 编程。接下来我要推荐一个插件叫 open code 的 anti gravity os。 anti gravity 是 谷歌推出的一个 ai 编程的 ide， 它里面十分慷慨地提供了 jimi、 nike 三 pro 还有 cloud opus 四点五这两个顶级的 ai 编程模型，我们可以借助这个插件把这两个顶级模型免费地接入 open code 里面使用，在它的 get up 首页有安装方式， 最简单的就是把这一句提示词复制下来，然后我们来到 open code 粘贴进来开始，这样 ai 就 能自动帮我们完成安装，这里耐心等待一会，这样插件就安装完成了。接下来我们复制这个命令，然后我们打开一个新的命令行窗口，执行这个登录命令。 这里的模型供应商选择谷歌，选这个 anti gravity 的 登录方式 project id， 这里直接回车，这里登录一下自己的谷歌账户， 点击登录，然后把生成的这个 u r l 粘贴进命令行回车，选择 n 回车，这样就配置完成了。我们重启一下 open code 的 斜杠 models， 在 模型选择里面我们就可以选到 jimmy nine 三 pro 还有 cloud opus。 四点五这样打个招呼成功给到了输出就配置完成了。接下来我们把另外一个好用的编程模型 gbt code 也接入到 open code 的 里面。就在前几天， open a i 跟 open code 的 官宣进行了合作， 我们可以直接在 open code 里面使用 chad gpt codex 的 编程套餐。首先我们需要在 chad gpt 的 官网获取一个至少是 plus 以上级别的套餐，在这期视频里面详细的介绍了订阅方法。我们来到 open code 输入这个命令斜杠 connect 回车，这里选到 open ai， 选择 gbt pro， 在 浏览器里打开这个链接，选择继续，这样就登录完成了。然后我们回到 open code 输入命令斜杠 models， 这样就可以选到 chat gbt 的 几个模型了，除了上面这几种接入 ai 的 方式，输入斜杠 connect 命令，可以查找到七十五种 ai 的 接入方式， 几乎囊括了所有的模型供应商。比如我们可以找到 open root， 这里需要我们填写一个 open root 的 api key， 我 们来到 open root 的 官网，点击 get api key 创建一个， 把这个可以复制一下，填写到 open code 的 里面，回车一个 open root 就 能接入市面上几乎所有类型的大模型，而且国内用户也可以很方便的获取额度，可以说我们只要接入了 open root， 就 可以使用几乎一切的大模型。 我找了一个之前常用的经典测试案例来测试一下这里 open code 的 表现有几个亮点。首先在开始之前，他会反向询问我一些问题，比如说只是要代码样例，还是一个完整可以运行的程序，有哪些功能是必须实现的，调用哪个 jimmy 模型，然后环境变量是怎么保存的， 在动手之前他会把所有的需求细节询问清楚，这点非常的不错。然后他列出了一个详细的开发计划，并且分步骤完成，每完成一步都会标记出完成。 第二个亮点就是命令行版的代码比对界面，我觉得是所有命令行类的编程工具里面做的最好的，整个编程过程没有出现错误，也没有出现过需要代码返工的场景，一次性就完成了这个需求的开发。这里我使用的编程模型是 gpt 五点二 codex， 我是通过登录我的 chat gbt plus 订阅的账号把 codex 模型接入进来的，我觉得它在 open code 里面的表现跟使用原生的 codex c l i 的 表现几乎是一致的。 open code 在 底层对各种编程模型都进行了很多工程上的优化，还是很不错的。 喷扣的里面重点突出了一个叫做 session 的 概念。我们每次跟 ai 开启的一个新的对话，就是一个全新的 session， session 可以 后台运行，而且可以多个 session 并行运行，比如这是我们刚才生成的你画我猜的游戏网站，这里我想增加两个功能， 首先我想让画笔可以调整颜色。第二个功能我想增加一个计时器，如果作画超过二十秒，游戏就失败了。我们先输入第一个需求，增加一个计时器，在第一次落笔的时候进行计时，如果超过二十秒，游戏就失败了。开始 在这个任务的执行过程中，我们可以输入 new 命令，创建一个新的 section， 然后开始我们的第二个需求，第二个需求是画笔可以调节颜色。我们输入命令斜杠 sections， 就可以看到我们触发的 session 前面一个打转的符号，表示它正在后台运行。这样我们就创建了两个 session， 让两个需求并行开发，还可以在两个 session 之间互相切换，查看它们的执行状态。好，这样就完成了， 我们可以调整画笔颜色，然后我们开始作画的时候，右上角也出现了一个倒计时，我们成功利用了 session 功能，并行地完成了两个需求的开发。输入斜杠 share 命令， 可以把这个 session 的 对话记录分享成一个网页，网页的地址已经复制进了粘贴版，我们把地址粘贴进浏览器， 就可以看到这个 session 里面跟 ai 的 对话记录，包括它是怎么进行文件修改的？有了这个历史记录以后，我们就可以很方便的把我们的编程过程跟其他的用户进行分享。输入命令 on share 就 可以取消分享， 之前的链接也就变得不可用了。输入命令斜杠 export 就 可以把对话记录导出成一个文件。刚才我又进行了两次对话，先让它把画笔默认改成红色，然后把这个提示删除。 open code 还有一个亮点功能，就是它的时间线，或者说是检查点。我们输入命令斜杠 time line 回车可以看到这个 session 里面的跟 ai 的 对话记录，我们可以选择任意一次的对话记录，选择这个 reward 功能， 把代码跟聊天内容一起回退到这次对话之前的状态，我们可以回到这个时间点再重新进行修改。 在上期视频里面，我们介绍了 agent skills 的 基础概念以及其目录结构，我们可以把 skill 理解成带目录的说明书。每个文件夹都对应一个 skill， 也就是一个技能包。 把一个 cloud code 中的 skill 迁移到 open code 里面非常的简单，我们只需要把目录里面的点 cloud 替换成点 open code 就 可以了。 在上期视频里面，我们一共创建了三个 skills 文件夹，把这三个 skills 迁移到 opencode 里面也非常的简单。我们来到 opencode 的 项目文件夹，新建一个叫做点 opencode 的 文件夹， 进来以后再新建一个 skills 文件夹，然后就可以把这三个技能直接复制进来，这样我们的项目就拥有了那三个技能。我们右键在终端打开，输入 opencode， 启动起来。我问他你有哪些 skills？ 这里给出了完整回答，当我们有需要的时候，它就会调用这些 skills 进行工作。接下来我们来看 m c p。 的 配置方法。 open code 里面有两种 m c p， 我 们在文档里面可以找到一个是 local 的 方式， 也就是通过本地命令来执行。还有一个 remote 的 方式，也就是远程调用。我们先以这个 set cn 为例来把它配置一下。我们先来到 open code 的 配置文件夹，用户你的用户名 点 configure， 然后 open code 找到这个配置文件。 open code 点 jason， 来到文档站，这里把 m c p 的 这一段复制一下，粘贴过来。我先把这些多余的逗号去掉，这里填写上 m c p 的 名字，这里我就叫做 set c n 类型的话是本地，然 然后 command 这里填写命令 n p x， 后面是 shift c n， 把这一段复制过来。最后这里还有一个 m c p， 我 们打个逗号，添加上 enable， 表示启动下面没有环境变量，这样一个本地的 m c p 就 配置完成了。接下来我们再看一个远程调用的案例， 我们就以这个 context 七 m c p server 为例。我们回到 opencode 的 文档站，在下面找到这个远程调用的案例，把这一段复制一下，打个逗号，粘贴到配置文件里面来。这里类型是 remote 远程调用 url， 我 们把 context 七的 url 复制一下，粘贴过来。 在 hide 里面我们填上 context 七的这一串粘贴过来，这里它需要一个 apikey， 我 们可以来到 context 七的官网创建 apikey， 把这个可以复制一下，填写到配置文件里面， 把这个 m c p 的 名字改成 contact。 四七，我们重启一下 open code， 输入命令斜线 m c p， 就 可以看到我们刚才配置的两个 m c p， 这就是本地，还有远程调用两种 m c p 的 配置方式。 oh my open code 是 open code 上一个最火的编程插件，它本质上就是一系列的工具加 m c p 加编程 agent 的 组合捆绑包。比如在工具方面，它集成了 l s p 高级版，可以通过编程语言的语法和语义，帮助 ai 快 速理解和定位代码。 a s t 工具可以通过代码的语法术进行关联搜索。 open 工具借助多模态大模型的视觉能力，帮助理解图片还有 pdf 等信息，还有像 delegate task， background task 这些 agent 任务分配和后台调度工具。插件还内置了三个 mcp server web search 用于网络搜索， context 用于获取最新的文档。 group app 用来在 github 仓库快速搜索代码。 插件还内置了七大编程智能体，分别是希奇福斯，它是主智能体，用来规划和调度任务，先知用来做架构设计、代码评审等等。图书管理员用来查阅文献，探索者用来进行网络搜索。还有前端工程师、 文档编辑者，还有多模态等等。插件给每个智能体都分配了一个最适合他工作的大模型，比如前端工程师使用前端能力最强的 jimmy 三 pro 模型，主 agent 使用的是 cloud opus 四点五，据说这是作者花了两万四千美元的 token， 找到最适合的 ai 编程团队。 好，我们把这个插件安装一下，在它的 github 首页，这里有一段提示词，就是 install 开头的这一段，我们把它整个复制下来，我们回到 open code， 把这段提示词粘贴过来。开始安装的时候，插件会询问我几个问题， 他先问我有没有可洛的订阅，这个我是没有的，我有 gbt plus 订阅，用 gbt 去替代可洛的模型，然后问我有没有拆的 gbt 订阅，这里我选择 yes jimmy 订阅，有， 最后选择确认。过了一会，插件成功完成了安装。安装完成以后，我们来到 c 盘用户你的用户名点 config， 然后 open code 的 这个文件夹，在这里面有一个欧买 open code 的 配置文件，这里定义的是欧买 open code 的 七大智能体所用的模型，我们可以根据自己的需要来进行调节。 这里我把希希福斯的模型换成 g b t 五点二，剩下几个的模型都是作者的推荐配置了。然后我们重启一下 open code 的， 我们进来以后看到它显示的默认智能体就是希希福斯。 这个插件主要有几种用法，首先我们可以敲 at， 然后挑选一个智能体给我们干活。还有一个用法就是输入这个魔法词 u l w， 也就是 ultra work。 输入这个魔法词以后，不买 open code 就 会尽可能地调用它的一切潜能，把任务分配给几个智能体，并且并行运行， 由这个主智能体西西福斯进行居中调度。这里他询问我要什么样的网页，我们大体填一下需求，然后开始 我们看到他把任务拆分成了一个 to do list， 然后同时开启了三个后台任务并行执行，然后他对这些后台任务进行疯狂的调度。我们耐心的等待一会，等了几分钟， auto work 模式运行完毕，我们来启动起来看一下效果。一个宠物商店的应用看起来还真是不错， 界面看起来就很清新，它在没有图片素材的情况下，还尽量地用 emoji 给我们配了一些图，整个网站的交互还有动画逻辑看起来都是不错的。如果你有 gbt、 cloud 等几个顶尖模型的订阅，不妨来试一试。这个插件可以综合地调度各个领域最强的模型，完成一个很不错的编程任务。 购买 open 扣的还有一个重要玩法就是我们输入这个命令斜杠 raf 路虎就是拉尔夫循环，这个模式可以强制 ai 长时间的循环，对一个非常难的任务进行持续工作。 比如我可以要求它使用 springboard 四的最新标准重构整个项目，然后直到所有的测试用力都通过，它可以循环连续运行好几个小时，直到最终的任务完成。 刚才我们介绍了命令行、桌面板还有插件等运行环境。接下来我们看云端运行环境，这里我以 github 举例， 它的主要功能是当我们在 github 上面输入斜杠 open code， open code 就 可以在 github 云端进行工作，比如可以为我们解释问题，自动修复问题，并且创建 pr 等等。这里有一个安装方式，我们来试一下。首先第一步，先把项目上传到 github 上面， 这里还是刚才那个宠物商店的应用，点击这里的 south control public 是 branch， 这里我选择 public， 把这个项目变成一个 gitap 上面的公开仓库，点击右下角的 open on gitap， 这样我们的代码就成功上传过来了。接下来我们来到代码文件夹，把这个安装命令复制一下，粘贴过来执行。点击 install， 选择一个模型替工商，这里只能用 api 选择一个模型。然后还有两步需要操作，首先要把项目里这个文件提交到 gitap 上面，它已经准备好了这个配置文件， 我们先把它提交上去，接下来它需要把这两个环境变量填到项目里面，我们来到项目的 sightings， 然后下面的 secret and variables 这里找到 actions， 在 这里的 repository secrets， 我 们把第一个 key 的 名字复制一下，粘贴过来，对应的密钥可以在谷歌的 as studio 创建一个，这样填写过来保存。 接下来第二个 key 复制过来，还是填写相同的密钥，这样填写好了两个密钥。比如某个用户可能会在一处里提一个 bug， 说顶部导航栏 find ipad 跟 adopt null 功能重复， 应该去掉这个 find ipad 就是 这两个功能重复。在这个项目里面就可以直接斜杠 open code， 调出 open code 的 功能， 让 opencode 把这个 bug 修复一下，我们提交这个评论。然后我们来到项目的 actions 里面，可以看到这里有一个 action 就 正在执行了，这个就是 opencode 的 工作流，它现在正在 gitlab 的 云端运行，帮我们来修复这个问题。任务运行完成，我们来到 pullrequest 这里 就可以看到一个代码合并请求。在 file changes 这里可以看到它对代码成功进行了修改，我们只需要点击这个默认设置按钮，就把 open code 这次修改合并到了我们的代码仓库，这样这个一束就成功完成，并且关闭了。 接下来我们再介绍 open code 的 几个其他的重要功能，这些功能其实在之前的 cloud code 还有 codex 的 视频里面已经进行过介绍了，这里我们再快速的过一下。 首先第一个命令斜杠 inate， 这个命令可以让 ai 通读整个项目文件夹，然后把它学到的关于整个项目的知识生成一个 agents 点 m d 文件，这个文件就作为整个项目的系统提示词，可以帮助 ai 快 速地了解项目下一个重要命令。斜杠 compact 用来压缩之前对话的上下文，把之前的对话提炼成一个简洁的摘药来释放模型的上下文窗口。除了这些内置的斜线命令以外，我们也可以创建自己的命令。我们来到 opencode 的 配置文件夹，在这里面可以新建一个 com 的 文件夹，在 这里面就可以以 markdown 文件的形式来定义自定义命令。比如这里我创建一个自定义命令，叫做运行测试，我把官网上这一段样例复制过来粘贴进来，我们可以指定它是 build 或者 play 模式下面的命令，在下面的描述里面写清楚这个命令是做什么用的。 配置完自定义命令，我们可以在 open code 里面斜线，然后是命令的名字，这样就可以运行我们的自定义命令。下一个功能可以定制智能体， opencode 里面预设了 plan 跟 build 两种智能体，我们也可以创建新的。我们来到 opencode 的 配置文件夹，在这里面可以新建一个 agent 文件夹，比如这里我想新建一个 code review 的 智能体，让我新建一个 markdown 文件，在这个智能体的文件里面填上描述类型，它是一个主智能体还是 sub agent？ sub agent 的 意思就是它可以由主智能体调度在后台执行，然后填上一个模型，后面是它的描述，就是这个智能体主要做什么事情。 定义好了以后，如果以后 ai 可能需要 review 代码的时候，它就会自动调用起这个 sub agent， 并且在后台运行，帮我们自动完成工作。 我们除了可以把一个智能体定义为 sub agent， 也可以定义为 primary， 也就是主智能体。定义成主智能体以后，我们可以按 tab 键直接显示地切换到这个智能体进行工作，而 sub agent 只能在后台由 ai 自动调度执行。好，这就是本期视频的全部内容了，感谢大家点赞支持，我们下期再见！

open code 的 第三方配置教程来了，首先打开命令行，先去安装 open code n p m i g open code a a 安装完之后就可以去命令行配置 json 文件， 这里已经安装就不演示了，开我们的 c 盘用户文件夹下，然后有个点 com fake 文件，安装之后会出现一个 open code 文件夹， 进入之后我们新建一个 open code json， 打开这个 js 文件进行配置，我们把要配置的内容复制进来。 这边我们默认的模型是 model a game n 三 pro 调用地址已经填入了，可以不用修改。 后面只要把我们站点内的密钥复制过来，回到我们站点令牌管理这边，把密钥复制下来，再粘贴到这里，记得保存，之后关闭文件， 就可以用我们的 open code 项目。 然后在 models 这里进行模型选择，我们要的是真 m i 三，就第一个发个 hi 试试， 这样就可以正常交流了， 这样就可以正常调用了。来到我们的使用日记处检查一下，是可以看到有一个调用信息的。

open code 的 怎么配置第三方的模型接口啊？我们一般是这么配置的，首先呢，我们进到啊，如果你是 windows 系统，进到这个用户的点 cf 目录下有一个叫 open code 的 这么一个文件夹，然后呢，你进去会发现有个叫 open code 的 点 json 什么文件，如果没有的话，可以手动创建一个，我们用记事本或者其他编辑软件打开它， 打开它之后你会看到，呃，这里这个是我已经配置好的。呃，在 provider 这边， provider 就是 模型的供应商的意思，然后在下面配置一个，这个是第一行是 provider， 是 provider 的 名称，供应商名称你可以自己起一个。然后第二行比较重要， npm 这里呢， 它应该是表示我使用哪个接口去兼容你的 api。 我 们这里采用 open ai 兼容模式，大部分的第三方模型供应商都会提供 open ai 兼容模式的接口。 后面的这个 name 就是 你在呃我们 open code 的 打开之后，它的页面界面上显示的那个 provider 的 名字，我们可以跟这个 provider 起的一样。呃，然后它的选项我们要把 options base url 填上，这里是一个我已经创建好的一个 接口地址，然后下面 models 中是填入你的模型名称，我这里有两个模型，一个叫豆包 c 的 一点八和豆包 c 的 一点 六，然后这两个模型怎么来的？我们我在后面继续讲。下面是另外一个 provide， 等你把这些东西配置好了之后，我们就可以打开 open code 中去用这个 provide。 我 们来看一下 啊，我们打开了 open code， 然后在这里配置第三方模型接口的时候，我们先要选择 provider， 这里输入斜杠 c o n e c t connect， 在 connect to provider 这个界面中，我们可以往下找找找找找，大概在最后你可以找到呃你新配置的 provider， 我 这里选择 open ai 豆包，然后填入 这个呃 provider， 它需要的 api key 我 输入一下，然后按回车， 此时就会列出你配置的两个模型的名称。我们选择一点八，如果你的一切配置都正常的话，这个时候输入你的问题，你够能够得到一些反馈。 好的，看到有反馈的话，就是说明你的，嗯， key 啊， provider 啊以及 jason 啊都是配置对的。

讲完了 server 配置之后，这期我们来学习 tools 用于管理我们的模型可以使用什么工具。我们跳转到 tools 章节， tools 允许大模型在我们的代码库中执行操作。 opencode 自带了一套内置工具，我们可以去扩展它。通过自定义工具或 m c p 服务， 默认情况下所有工具都是开启的，并且不需要权限就能运行。我们可以控制工具的行为。通过 permissions， 也就是权限。 choose 和 permissions 是 结合使用的，一般情况下我们也不会关闭工具的权限。我们大多时候需要考虑的是如何配置工具权限。 它这里也提到了我们可以允许禁止或者为每个工具请求批准，也就是大模型会去问你要不要这样做。我们也可以通过通配服来一次控制多个工具的权限，比如它的这个例子，所有的 mcp 服务在使用之前都需要来询问我 具体的 permissions 权限。在我们之后讲 permissions 章节的时候再细说，我们接着往下看它内置的工具有什么。 best， 在 我们的项目环境中，执行 shell 命令的工具，比如让大模型去我们的终端跑 n p m in store get status。 还有一些情况，比如我让 ai 去解决一些 bug， ai 通常会在终端执行 shell 命令，读取输出的错误信息，再去修 bug。 edit， 编辑现有的文件，通过精确的字母串去替换这个工具，对文件执行精确的编辑，通过精确的文字匹配，这也是大模型主要去编辑代码的方法。 write， 创建文件的工具，或者覆盖一个现有的文件。 write 是 被 edit 来控制的，除此之外还有 patch multiit read， 读取我们代码库里文件的工具，这个工具去读文件，并且返回它们的内容，支持读大文件的特定范围。 grab， 通过表达式查找文件内容，有点像我们编辑器里边的全局搜索，快速搜索。代码库支持正则表达式和文件模式匹配的过滤。 globe， 根据匹配规则查找文件，通过使用局模式返回匹配的文件路径，并以编辑时间排序。注意， grab 是 查找文件内容。 glob 是 查找文件名 list， 列出给定路径下的文件和目录，接受局通配符来过滤结果。 lsp， 这个是一个实验性的功能，与我们配置的 lsp 服务区交互，以实现代码智能功能。如定义引用玄听信息或调用层次结构。这个东西只在环境变量处的时候开启 它。这里的大概意思就是说让 open code 去读懂我们的代码。当然这是一个实验性功能，这个后续可能会被保留，也可能不被保留。我们后面再看。 patch 去修补文件，同样归 id 管。 skill， 这个就关键了是否允许使用 skill 技能。 to do right， 管理事项代办创建并更新任务列表去跟踪进度。在复杂操作的时候，这个大模型使用它来实现多步骤任务。这个属性默认在 sub agent 中是禁用的，但是你可以开启它。 这里我理解的意思是，因为我们在任务列表中，一般情况下就是通过调用不同的子任务去干不同的事，所以子任务它是不需要再去细分任务列表的。 to do read， 读取现有的 to do list 列表 大模型，通过它去判断任务是待处理还是完成的状态。同理，默认在 spreadsheet 中也是禁用的。 web fetch 允许模型去请求并获取 web 页面，这对于看文档或者查网上的资源是有用的。 web search 这个工具，当我们使用 open code 提供商或者把这个环境变量 set 为 true 或一的时候，才会开启。 使用 x a i 一个查找信息的东西，执行 web 搜索，去网上查找相关的信息。对于研究主题，查找目标的事件，或者收集模型训练数据截止日期之外的信息，这是非常有用的。 我们都知道模型是有一个训练截止时间的，比如大家看这个 kimi 大 模型，他的训练截止时间是二零二五年一月，后面的信息他就不了解或者说不知道了，可以通过联网搜索去获得，我们也可以看到他有这个联网搜索的这个动作。 opencode 的 这个配置也是同样的道理。 question 在 执行期间，有些时候执行一个任务，他会问你一些问题来让他做的更精准一些，这是有用的。比如说收集用户偏好和需求，澄清模糊指令。 通常我们给他一个模糊的提示词的时候，他会来问我们具体要怎么去做，在实施上做出决策。比如说我要优化代码，他可能会给我几个选择，让我去选用哪种方案去优化。 每个问题包含一个标题，问题文本和选项列表。用户可以选择从提供商的选项或者自己输入自定义的答案。当有多个问题，用户可以在提交所有答案之前在它们之间进行导航。 自定义工具，我们可以自定义我们自己的工具，给大模型调用。这些定义在我们的配置文件里，并且可以执行任意的代码。具体我们到后面讲 custom choose 章节，再细说。 m c p 服务允许你去扩展一个外部的工具和服务，这包括数据库访问、 api 集成和第三方服务。之后我们讲 m c p 服务的时候再细说。 internals 内部结构，通常像 grip， globe list 这些工具使用的是 rip grab 这个库，默认情况下，这个库遵守我们的 get ignore 忽略文件， 这就意味着它会排除掉我们不在 get 里面的东西。比如说前端在查找时通常会忽略 node modules 目录下的东西，而我们通常也不会把这些东西传到 get 里面。 当然这样的话， open code 就 会排除掉这部分内容。忽略匹配在前端中，像一些点一 n v 这种配置环境变量的文件，我们通常会忽略掉，不在 get 里面去保存， 但我们可能会在 open code 中去使用它，所以它给了我们一个办法，就是创建一个点，一个文档。在我们的项目根目录里， 这个文件允许我们把它包含进来，比如 excel 文件里面写上感叹号，点 e n v， 这样我们的 e n v 文件就不会被忽略了。当然我们也可以在这个文件里面补充我们要忽略的文件。 我们来看一个例子，这里我用 open code 让 ai 帮我生成一个专门用于口播的提示词，我们可以看到它都做了什么。 globe 先去查找我的 opencode json 配置文件 web sites， 去请求里面配置的 schema， 看怎么去配置这个配置文件。 通过 bash 去执行 shell 命令，这里他尝试去调用一个命令，但我没有装这个东西。然后他去匹配我电脑里的文件，通过 patch 来修补我的 opencode 的 json 文件， 然后通过 write 创建了一个提示词文件。当然这些工具都归 id 管，这里还删除了一些内容。接着往下，我用别的模型去 review 提示词并修改， 他这里去询问我是否要执行操作。我想这就是 question 工具的体现了。好的，这就是我们本期要讲的内容。

这期我们来讲最关键的一章，也就是 config 章节，通过 json 文件去配置我们的 open code 配置， 当然它支持两种格式，一种是 json 格式，一种是 json c 格式。 json c 就是 带注视的 jason， 它这里给了一个例子，这个就是注视。然后我给大家演示一下， 像我建了两个文件，一个 json， 一个 json， 在 json 中它会提示，在 json 中 comments 是 不支持的，但 json 文件不会有这个提示。 通常我们配置这个文件也是通过 jfc。 如果我们要把我们的配置文件去分享给别人，或者说自己长时间不去看的话，有些配置我们可能忘了当时是要做什么， 别人看到了也能知道我们的配置意图。接下来是 location， 你 可以放置你的配置在一些不同的地方，它们有不同的优先级顺序。这里说配置文件是合并在一起的，不是直接替换的。 这里他又提到说下面这些配置的地方将会合并， 后面的配置将会覆盖前面的配置，当有重复的这个 key， 也就是重复的配置属性，不重复的它们将会合并在一起。 这里给了一个例子，就是说你的全剧配置设了主题为 open code， 自动更新你的项目里面设置的模行为，这个 cloud 四点五，它最终将会把这三个配置保留下来。 接下来我们来看游显体顺序，它有这几种游显顺序，我们一个一个来看 配置文件加载用这个顺序。然后后面的覆盖前面的。首先第一个是默认的远程配置，第二个是我们的本地的全剧配置，它在这个目录下，当然这是 mac。 我 们来看一下 windows 在 哪？ 在我的 c 盘用户，当前用户 config 文件 open code， 这里就是我们的全居配置文件。 自定义配置，这个意思就是说我通过一个环境变量去设置一个路径，然后来配置这个配置文件， 去实现自定义覆盖项目配置，也就是我们当前项目下的配置。 还有点 open code， 就是 说这里面，比如说我们的 agents、 commands、 plugins 这些东西，它都会去覆盖掉前面的这些 内联。内联是什么意思啊？内联就是我们用 cli 去跑一些命令，比如说我会给他补一些参数，像 model agent 呀这种都会把我们呃默认的这些 文件里面的东西给覆盖掉，有点像我们 html 里面的 css 样式。 这里他又说了一个补充，他说他说这个点 open 扣的这个文件， 呃，他是通过复数去作为这个子目录的，但是为了兼容呢？他也支持单数，我们为了规范一些，推荐大家也使用复数来做。 接下来他介绍这个远程配置，他说组织会提供一个默认的配置在这个里面，当然我们不用去关心他在哪，这是一个远程的地址， 它自动去请求。当我们认认证了一个提供商，支持他的提供商之后，也就是说我们连接的提供商会给我们提供一个默认的请求， 请求这个配置文件首先被加载，然后这个远程的配置首先被加载，它作为一个基础层，也就是说我们最基本的这个配置层， 其他地方像全区项目都可以覆盖掉它。通常的话我们要做的配置也就是在全区里，在项目里 它这里给了一个例子，比如说远程默认这个 gera 的 m c p 服务是关闭的，我们可以在本地的 open code 点 jason 或者点 jason c 文件里面去把它打开，然后去把它这一项给它覆盖掉。也就是说我们启动这个 m c p 服务 局放置你局的 opencode 配置。在我们刚才打开的这个里面使用局的配置，比如说设置一些呃，用户的主题编号， 还有一些提供者，还有一些快捷键，当然我的话也会配置一些，像一些默认的模型啊，还有它一个最基本最基本的规则， 像我在使用过程中我会让他，比如说让他的回复格式是什么，呃，比如说我用英语去发送，他用英英语来回我，或者说双语来回我，这些一些基本规则我都会放在这个全句里面。 全聚文件会，呃，全聚配置会覆盖掉远程配置，然后这里又到了项目级，项目级配置我们可以添加一个这份文件到我们的项目根目录里面， 然后它是在标准文件里面是最高优先级的，它可以覆盖掉全聚配置和远程配置， 放置这个项目特殊的配置。在我们的项目跟目录里面， 当我们的 open code 启动的时候，它就会去当前的目录，或者说向上去找最近的这个 get 目录， 这也安全的可以提交到 get， 并且使用全局相同的模式。 也就是说，呃，我们这层找不到，它会去上层找，就是说当然是找最近的 get 目录下， 这里说自定义路径，这就是我们刚才提到的通过配置环境变量去让它实现一个配置。但是我觉得我们基本上是用不上这个的，它这里当然也给了一个嗯，势利。 它这里说自定义配置在全局配置和项目配置之间优先顺序加载，也就是根据这个顺序来加载的 自定义目录。它这里说我们可以通过配置这样一个环境变量，我们的目录将会被 呃像这个点 open code 这样被查找到，然后用于这个 agents 啊， commands 啊这些东西， 并且遵循相同的结构嘛。当然这个的话它跟自定义路径有点不一样，它的话是在全局配置和我们项目目录之后加载，因此的话它的优先级是要比前两个要高的。 这里它给我们提供了一个 schema， 也就是 json 文件的语法提示，这让我们在配置这个 open code 配置的时候更轻松一些。

这期我们快速认识一下 server 配置，它是设置关于 opencode serve 或 opencode web 的 命令，也就是 opencode 服务和 web 模式使用的 service 里常见的几个字段分别是 port 服务监听的端口号 host name。 服务绑定的主机名通常就是你希望它监听在哪个网卡地址上。它这里说当 m d n s 配置开启并且没有设置主机名的时候，默认为零点零点零点零 mdns。 mdns 打开以后，同一个网络下的其他设备就能够发现你的 open code 服务，我们可以把它理解为在同一个局域网内使用 open code 服务。 第四个， mdns 赌命。 mdns 的 域名默认一般是 open code 点 local， 它的价值主要用在如果我们在同一个局域网里跑了多个 open call 的 服务，然后我们通过配置这个域名来区分它们，避免混淆。 course 跨越访问控制，也就是哪些网站域名可以直接从浏览器访问你的 open call 的 服务， 它的值必须是协议名主机可选的端口号。这一期我们先了解这些配置项是干什么的就够了，之后我们在学习 server 章节的时候再展开来讲。

在二零二六年， open code 和 openwork 可能是我们个人 ai 使用者能够用到的性价比最高的 ai 智能体工具了。在个人日常办公、文件处理、数据分析以及报表生成、 ppt 生成这些领域， open code 是 真的能够直接接管你所有工作的工具， 支持 m c p， 也支持 ansapic 最新发布的 agent skill 功能。同时它还支持市面上几十种 ai 大 模型，还提供大量的免费 ai 模型供你使用。 哪怕你想尝试 ai 编程， open code 也是功能强大且性价比最高的工具。那么今天我就来为大家介绍一下如何安装和使用 open code 这款的 code code 的 工具，以及 open work 这款对标 co work 的 开源个人办公助手。 今天的视频分为以下几个内容，首先我们来快速安装 open code， 包括命令行和桌面 app， 然后了解一下如何做相关的环境设置以及添加 agent skill。 然后我们来安装 openwork 这款开源版的 cloud co work 工具，并熟悉一下相关的设置。最后我们来快速了解一下大模型的选择以及 token 的 消耗相关问题。视频中的内容和安装步骤我都整理成了知识笔记，视频的最后会分享给大家，那我们就正式开始。 opencode 的 安装非常简单，因为它不像 cloud code 那 么避远，而 sapic 对 cloud 的 使用有非常严格的限制，大多数情况下，我们还得通过配置环境变量来使用第三方 ai 模型， 而 opencode 的 不用。它的安装方法非常简单，直接到它的官网下载桌面客户端下载之后双击安装即可。如果你习惯命令行工具，也可以直接通过命令行命令行版本，具体的命令在它的官网上都有。 安装之后打开桌面客户端，选择你的项目文件夹，然后我们就来到了项目界面。接下来我们要做的第一件事就是选择一个 ai 大 模型， 我们点开选择模型这个按钮，在弹出的窗口中可以看到模型列表，其中最上面列出的是目前提供的免费模型，我们先选择一个免费模型，这里我们选择 mini max m 二点一。 然后在 ai 对 话框的左下角有一个 build 和 plan 的 模式切换按钮，那这两个有什么区别呢？ build 的 意思就是直接建造， ai 会按照你的要求直接修改文件、编辑代码、删除文件等等。 而 plan 就是 做计划，先进行分析和规划，但并不会真的动手去做，等你先确认 ai 给你的规划你满意了，再切换到 build 模式去进行实际操作。 build 和 plan 是 两个默认的智能体，我们还可以通过配置文件来添加自定义的智能体，这个我一会儿会说到， 那么这就是 ai 对 话框的两个设置项目。接下来我们要了解几个核心的技巧。首先就是斜杠命令，在 ai 对 话框中输入斜杠就能看到斜杠命令了，比如斜杠 init 是 促使化项目并创建 agent 点 m d 斜杠 m c p 是 打开 m c p 列表，查看你已经连接的 m c p 服务，这里呢就引出了下一个核心技巧，也就是配置文件。我们通过斜杠以 n t 出示话来创建的 agent 点 m d 文件是项目特定的配置文件，比如项目结构、编码规范、命名规范等等， 这些大多数都是和编程有关的，如果你不写代码，而只关注个人日常办公和文件管理的话，不用关心这个。另一个文件就是 open code 点 json 这个配置文件。这个配置文件所在的位置是你用户目录下的点 config 文件夹下的 open code 目录下， windows 就是 c 盘 user 你 的用户名，然后找到点 config。 而 mac 用户是你用户主目录下的点 config 文件夹。要注意， mac 上带点的目录默认是隐藏的，你要使用 command 加 shift 加点，把它们显示出来。 这个 open code 点 json 文件或者是点 json 文件，就是 open code 的 核心配置文件了。点 json 就是 json with comments， 就是 带有注视的 json 文件，本质上就是 json。 那在这里我们可以配置 mcp 服务以及自定义 agent。 我 目前就配置了一个 notion 的 mcp 啊。 notion 的 mcp 也很简单，是 notion 官方发布的，我之前的视频有讲过， 我还自定义了一个叫 smart build 的 智能体，并设置了系统提示词。那这样一来，在 ai 对 话框中，你除了能看到 build 和 plan 这两个默认 agent 之外，还能看到你自己配置的 agent。 有 关 open code 点 json 这个配置文件的详细写法，大家可以参考 open code 的 官方文档。 那么关掉 open code， 点这一次文件，在当前这个 open code 文件夹下，我们可以创建一个 skills 文件夹，然后把我们从 github 上下载的 skills 复制进来，那么我们的 open code 就 安装上这些 skills。 其实和 cloud code 是 非常相似的， 我目前也是安装了很多日常工作相关的 skill， 比如 word， excel， pdf， 还有无线画布、 comics 相关的 skill。 那 关于 skill 我 之前的视频也讲过，那么到此我们就完成了 open code 的 所有配置。那总结一下，安装完 open code 后， 选择一个免费的 ai 模型，然后在用户目录下的点 configure 文件夹下的 opencode 文件夹里创建一个 skills 文件夹，把你常用的 skills 复制进来，你的 opencode 就 已经是完全体了。那至于 mcp 和自定义 agent， 按照你的需求到 opencode 点 jc 文件里添加就可以了。 那具体的使用，我在屏幕上快速地做一个展示，比如输入一个指令，让智能体调用相应的 skills 来为我们进行英文文档的翻译，并拣写成中文的知识笔记。还可以读取 rss 订阅，并通过 notion mcp 把获取到的 rss 信息导入到 notion 数据库中。 还有一个最便捷的使用场景是直接把 github 上的开源项目的项目地址发给 opencode， 让它来帮你安装在电脑上，那这样你就不需要自己亲自去阅读这一大片英文的 readme 文档，那非常的方便。 但是归根结底， open code 还是一款侧重于编程的工具，和 cloud code 是 类似的，但是在我们日常工作中用的最多的就是办公场景，比如文件的处理、数据分析、办公流程等内容。那么这里最好用的工具就是 openwork， 它是在 open code 的 引擎基础上构建的桌面应用程序，和 cloud 最新推出的 codewalk 一 样，针对非技术用户和日常办公场景进行了大量的优化，有非常好用的图形化界面，那使用起来几乎没有什么难度。接下来我们就来快速安装一下 openwork。 我 们来到 gitlab 的 openwork 仓库，点击右侧的 release 链接，在列表中选择适配自己操作系统的安装文件，下载之后双击安装即可。 然后打开 openwork， 首先还是选择一个文件夹，这个文件夹就可以选择你日常办公的文件夹，比如放置你的报表和 ppt 的 文件夹，也可以是你的 obscene 知识库。文件夹 打开之后，我们点击 new task 按钮，就可以开启一轮 ai 对 话了。当然我们还是要选择一个 ai 模型，我们依旧选择一个免费的模型。 mini max m 二点一 这个时候我们在右边的菜单栏能看到一些内容，包括已经连接的 m c p 服务、已经安装的 skills 以及已经安装的插件等等。 我们先点击左上角的后退按钮，回到主页面，在左侧菜单栏中就能看到一些设置选项，比如我们点击 skills 就 能看到已经安装的 skills， 还可以点击导入按钮来导入你下载的 skills， 或者直接打开 skills 所在的文件夹。 那这样的图形界面是非常一目了然的，比之前的 open code 界面要直观很多。我们点击左侧的 mcp 选项，页面中就显示了你所连接的 mcp 服务，它默认给你提供了一些 mcp， 比如 notion， stripe 这些。 把滚动条拉到最下面，在 edit mcp config 里就可以编辑我们刚才说过的 open code 点 jc 文件了，那这里我们就不多讲了。 然后在 plug ins 界面，我们可以安装一些插件，这里我推荐一个 github 上名字为 awesome open code 的 仓库，里面收集了大量的优质 open code 插件， 把插件的名称复制到 openwork 的 plug ins 界面中的 add plug ins 文本框内，然后点击 add 按钮就可以添加插件了。 比如你可以添加一个 google ai 搜索插件来增强 opencode 的 网络搜索能力。再比如，你可以添加 gemini 身份验证这个插件，来让 opencode 能够使用你谷歌账户中现有的 gemini 套餐的额度。 我们都知道谷歌的 ai 订阅用户会有大量的 java c l i 和 anti gravity 的 ai 额度，那通过这个插件就可以使用 java c l i 的 ai 额度。假如将来 open code 不 再提供这么多免费的 ai 模型，那么这个插件可以让你使用你的 java c l i 额度来进行智能体操作。 同理还有 open ai 的 codex 认证插件，原理也是一样的。这个仓库里还有一些其他资源，比如魔兽争霸通知音效插件，再比如一些 open code 的 皮肤主题， 大家根据自己的需求来使用就可以了。那如果你是 opcode 用户，你可以搜索 opencode 横线 opcode， 这个插件能够让你直接在 opcode 界面中使用 opencode， 那么到此我们就完成了所有的环境配置。回到我们刚才的 ai 对 话框，就可以发送指令让智能体来为你执行任务了， 我们由 skills 来为我们执行特定的任务。还有 m c p 连接外部系统，比如 notion 推出云文档、微软 office 三六五和 autodesk 邮箱等等。 我们的 openwork 现在是真正意义上的核心枢纽，连接你所有的工具。所以我才说 openwork 和 openwork 可能真的是你二零二六年的主力 ai 的 工具了。 那最后我还是来讲一下 token 的 问题，智能体的操作非常的消耗 token， 所以 最近很多 ai 厂商都推出了一些套餐，比如智普 g l m 和 mini max 都推出了 coding plan， 几个小时之内允许你发送特定数量的请求。 还有就像我刚才所说，我们可以通过插件来使用 gemini c i 或者 codex 的 ai 额度，尤其是谷歌 gemini， 那它的编程工具呢？做的不咋样，但是得益于它自家土豪般的 tpu 和语音服务，它的 ai 额度还是非常慷慨的。所以如果未来有一天 opencode 不 再像现在这样提供这么多免费的 ai 模型，那么大家就可以考虑我刚才说的这几个途径来以更高的性价比来使用 opencode。 另外 opencode 还支持连接本地大模型，比如 alamo 和 lm studio。 本地大模型的优势是极致的隐私性，但是性能还是比不过云端大模型的。另外还比较吃电脑的配置， 以我之前视频中大家给我的留言来看，很多人的电脑性能并没有那么的好，部署本地大模型还是比较吃力的， 所以大家还是根据自己的实际情况来选择适合自己的大模型。那么到此今天视频中的内容就全部结束了，大家现在就可以开始安装部署自己的 ai 智能体了。那具体的安装步骤我整理成了文档， 大家可以在我的频道信息中看到我的个人主页地址，然后直接去下载就可以了，有任何问题都可以给我留言，记得点赞关注，谢谢大家！

open code 最近真是太火了， github 上已经有九万多 star， 我 估计全球的大模型厂上都在针对 open code 做测试调优。 open code 是 目前真正能凭借 cloud code 的 工具，也是二零二六年到目前为止最火的 ai 工具。 open code 呢，目前只提供了英文文档，我按照其英文的文档，同时结合了 cloud code 的 学习资料，梳理了一份详细的 open code 的 中文操作手册，包括安装 基础操作、进阶使用等，如果你需要，我也可以发给你。上期呢，根据文档手把手带大家安装了 open code， 相信很多朋友已经感受到了它的强大。本期是 open code 的 第二期，主要带你完成三件事，一、免费进入最强编程模型 gemini 与 cloud。 二、教你安装 skills 与 m c p。 三、安装超级增强插件 all my open code。 话不多说，直接上干货。首先先教大家如何不花一分钱接入 cloud 模型。这里我们要接入一个 google 推出的工具 anti gravity， 中文名是反重力，它本身呢是一个 ai 编程的 ide， 内置了 gem 和 cloud 的 这两个顶级的模型。 在 gethelp 上找到 anti gui 的 这个插件，复制这行安装指令，回到 open code 里粘贴 open code 呢，就会自动下载安装。安装完成后，重新打开终端，复制这行指令回车。 然后我们选择 google， 选择带有 anti gui 字样的这行回车，接着就会跳转到浏览器，登录自己的 google 账号，复制这个 url， 粘贴到终端回车。这样我们就配置完成了。 重新打开一个终端，进入 opencode， 输入 gunmodels， 我 们就能看到 gemini 三 pro 和 cloud 四点五 opus 的 这两个模型了。我们测试一下输入，介绍一下你自己可以看到它正常的输出，证明我们接入成功了。 从现在开始，全是顶级大脑在为你打工，有了顶级大脑呢，还得有强力的四肢。接下来我们要给 opencode 装上它最火的灵魂同版包 oh my opencode， 它内置了七个顶级的编程 agent， 通过多智能体分工协助，帮你自动完成写代码，查 bug， 梳理项目结构的这些开发工作，不用再手动处理很多繁琐的细节。据说呢，是作者花了二点四万美金才搞出来的。安装呢也很简单， 复制 github 上的安装指令丢给 opencode， 它会询问你是否有 cloud 的 gpt 和 jimmy 的 会员啊，你就如实的回答，大概需要一分钟的时间，插件就安装好了。 重启 open code， 可以 使用艾特命令，从七大智能体中挑选一个帮你执行任务。或者呢，直接在提示词里呢输入 u l w， 意思呢就是 ultra work 就 可以使用 oh my open code。 接下来教大家如何在 open code 中使用 scales， open code 呢，可以无缝衔接 cloud code 的 创建的 scales。 首先来到根目录，新建一个文件夹，命名为点 opencode， 再新建一个 scales 的 子文件夹。然后呢，把你的 scale 复制到这个文件夹，就可以在 opencode 中使用了。当然，我们也可以直接在 opencode 中创建 scale， 需要先安装 scale 杠 creator， 有 了它就可以用自然语言来创建 scale。 我 们让 opencode 自己去安装这个 scale 杠 creator。 安装完成后，我们测试一下，让它创建一个翻译功能的 scale， 它会根据你的要求自动执行并创建。创建成功后，重启 open code 就 可以看到这个 skel 已经有了。最后呢是配置 mcp， 我 一般呢都是让它自己来安装 mcp， 比如安装一个浏览器 mcp， 我 会这样在这个 open code 中输入安装 chrome mcp server， 稍等一会它就安装成功了。有些 mcp 呢，需要配置 k， 我 们也可以把 k 给他，让他自己去配置，这样我们就不需要自己去手动去配置了。 然后输入杠 m c p s， 就 能看到所有 m c p。 从白嫖顶级模型到手搓专属 skills， 再到部署全能 m c p， 现在的 open code 应该已经是你的超级 ai 助手。 open code 的 不仅能进行零代码编程，更能帮你处理文件、整理资料，智能写作。下一期我会带大家继续进行进阶的学习，大家点点关注哈，跟着阿亮学 ai！

前面讲了 open code， 今天在他的基础上带来一个超能力，这个超能力能让 ai 更规范的编辑代码，从而避免死山，他就是 superpowers。 本期我带来两个案例，深度实测一下，最主要领略下他生成工业级代码。 现在是你点赞收藏的时机，因为正片马上开始。为了做比较，我先用纯净的 open code 环境， 也就是没有集成 superpowers 的 情况。为了尽可能的体现测试的准确性，我使用同一个问题。我们先看 build 模式，可以看到 ai 直接帮我们在文件中生成了代码， 在简单场景下确实能用，但一旦功能比较复杂，没有规范约束的代码就很容易变成死山，后续改行代码都要全量检查，这就是真实开发中的痛点。那又有人说我用 plan 模式不就一样了， 表面看都有计划，但差别很大，我们一起来试一下，切换成 play 模式，然后输入相同的需求。可以看到它的确给了我一套完整的计划列表，但是只是仅限于此了。 superpowers 是 有一套完整的流程规范以及非常多的 skill 组成，我们也可以在 github 上查看它的流程和技能库。于是我们安装好这个超能力，然后再执行。同样的问题， 是不是看起来除了头脑风暴，没有看到其他的流程？别着急，这不是功能没生效，而是需要特殊的条件。我们先直接看最后三者的对比， 很明显发现集成 superpowers 后，测试用力的复杂度和覆盖度大幅提升，这就是规范化流程的核心价值。那么我该如何运用 superpowers 里面的 skill 呢？尤其是 tdd 流程编写， 在这里我特意再搞了一遍零到一生成的 app， 和前者作比较，然后在提示词中使用了这些 文字。部分也明确说道需要按照 superpowers 的 流程走，最主要是 tdd 流程编辑，不过由于过程有点长，我简化了几个特定的步骤。刚开始就列出了三大 skill， 头脑风暴、测试、驱动开发、 tdd 以及系统调试。 接下来是一个 to do list， 我 们可以认为是一个编辑计划的 skill， 前面是头脑风暴环节，后面是 tdd 流程，通过测试启动开发补充需求。这一步 superpowers 会问我们一个一个的问题。这边明显感觉到更趋向于工程级的代码了， 因为不仅仅局限于需求点，更是细致到了前后端的技术站，当然不清楚的同学可以默认选择第一个。 紧接着是创建详细的设计文档，先创建项目目录结构，主要是前端、后端文档测试，这四个大部分还生成了两百多行的详细 readme 文件， 这才是工业级项目该有的规范，不是随便扔一堆代码就完事了。随后就是 t d 流程方面，从用户模型、签到记录模型、 api 接口 到邮件服务和签到逻辑服务，再通过运行这些测试来验证它们会失败，也就是 r e d 阶段之后运行时，因为测试的依赖 just 安装失败， 导致这个步骤一直处于进行中。但好在 superpowers 的 流程是模块化设计，后续的步骤能正常地推进，它不会因为单个非核心环节卡顿就中断整个流程，除非是头脑风暴这种前置必要环节， 现在我们来到了创建微信小程序的前端代码这里，在这一步， open code 也是一个一个的写文件，我们就直接跳过看最后的文件结构吧。这边在微信小程序中打开目录中的 front， 可以看到在配置中分为四大块， check in、 perf、 record、 setup， 分 别对应相应的功能。最后他生成了定时任务，加上一些配置文件，整体的任务列表全部打勾，这个项目终于是跑完了。 回顾一下整个过程，规范化的流程显得多么重要。可以说，在我们真实开发场景中，最前面的流程显得多么重要。可以说，在我们真实开发场景中，最费人力的 不仅是各个角色之间的配合，有时甚至是部门之间的协调。 superpowers 就 像是一个中疏系统，会根据任务的情况从而动态的调用 skill， 当然我们也可以明确来使用哪些 skill。 最后让我们来看看效果，设置千岛眼都没什么问题， 我换一个时间也能签到成功，但是记录我的两个页面 u i 没法看，原来 w 叉 s s 文件都没有。于是我又让 open code 帮我们修复一下，这是修复后的效果，嗯，还是得经过自己的测试。 就这样，一个工程级项目算是完成了。如果你有什么问题，可以评论区回复我，关注我，带你解锁更多好用好玩的！

嗨，大家好，这里是每天都在努力学习 ai 的 喵芬奇，欢迎回到 webcode 的 入门课程，这节课我们将讲解一个比较流行的 webcode 工具 opencode。 我 们将会对 opencode 进行初步的认识，包括如何下载安装，如何将 opencode 连接到不同的大模型以及 opencode 的 几个重要概念。那么二话不说，让我们开始吧。 首先我们进入 opencode 的 官方网站，其主页就提供了安装命令，我们将其复制并粘贴到我们 wsl 微斑图的终端，回车后 opencode 就 已自动开始安装。当我们看见这个 logo 的 时候， opencode 就 已经安装完成。 但这个时候我们直接使用 open code 的 命令是不行的，我们需要重新打开一个终端进行刷新。再次尝试。 ok， 现在我们成功进入了 open code 的 界面。 在开始使用 open code 之前，我们需要将其连接到一个大模型提供商，我们输入一个斜杠，可以看见其弹出了很多自带的命令。我们先选择 connect 命令。 opencode 作为开源的 webcode 工具，其提供了超过八十个 api 服务商接口。我们将分别演示如何连接 openai 的 codex 以及 deepsea。 openai 的 codex 工具只需要有下载 gpt 的 plus 订阅就可以使用，而不需要额外再对 api 进行付费。首先我们在这里搜索 openai 回车，然后选择 browser， 其会提供一个网页链接， 在 open 格式中，我们只需要选中就会自动复制。我们将这个链接复制，然后在浏览器进行粘贴， 我们的浏览器会自动跳转到 open ai 的 登录界面。我们使用订阅了 china gpt 的 账号进行登录，登录之后会提示我们是否使用 china gpt 登录 codex。 我 们选择 content， 当看见这个页面的时候，我们就已经完成了登录。回到 opencode 中，我们可以看见 openai 的 模型选项。 接下来我将演示如何将 deepsafe 接入 opencode。 我 们来到 deepsafe 的 平台进行登录。进入界面后可以选择 apikey 并创建一个新的 key， 创建完之后可以复制到一个临时文档中，防止被其他复制给覆盖。我们接下来回到 open code， 在 connect 下选择 deep seek， 粘贴我们刚刚得到的 api key。 回车我们就可以看见 deep seek 的 模型。 本次教程将全程采用 codex 进行，不过其他的模型效果是相同的。对于没有 api 以及没有音乐的人，可以尝试使用 open code 提供的免费模型，即 open code then。 下面这些模型。 open code 原生提供两个 agent， 分 别为 plan 和 build， 两者可以通过 type 按键进行切换。 在 plan 模式下， agent 被限制了修改文件的权限，所有文件都是在只读模式。我们通常会在 plan 模式下对于我们要执行的任务进行规划，并和 agent 反复讨论，制定出可行的方案。而在得到方案后，我们可以使用 build agent 让模型开始具体的执行。 如果现在没有太理解也没有关系，之后我们会在开始项目的时候反复用到这套工作流程， 那么本节课程到此为止。我们下载并安装了 opencode， 并将其连接到大模型的 a p i。 在 下一节课程中，我们将学习 opencode 的 一个重要概念，筛选并且粗制化我们的项目。

在我们了解了 open code 的 存放位置和优先级顺序之后，今天我们来学习它的配置项以及它们的作用。首先我已经跟随上一张建立了我的全局配置文件。 接下来我们来讲配置项的第一个属性， t u i 属性，这也是我们之前讲 t u i 终端用户操作界面所提到的属性。接下来我们把这段视离代码复制到我们的配置文件中， 这个 schema 属性是不可以去掉的，它为我们的配置文件提供了语法提示， 现在它报了一个黄色的警告，提示网站是不受信任的，所以现在我们的语法提示失效了。我们可以把我们的 schema 放到我们的本地，然后去引入。通过创建一个 schema 文件夹，然后把我们的 config 点这些分放进去， 可以看到这样我们就有语法提示了。 然后接下来我们还原回去，我们接着来看它的属性。首先第一个 scroll acceleration 网页风格的滚动加速度，它的优先级比 scroll speed 要高。 score speed 自定义滚动速度默认是乘三，最小值是乘一。当我们启动了 scroll acceleration 的 时候， scroll speed 就 不生效了。 diff style 控制代码差异对比样式，有点像 vs code 的 get diff， 我 来给大家演示一下，比如说我要改一下这个 test 里面的输出内容， 然后我们打开终端运行我们的 open code， 这里我让大模型来帮我调整输出内容。我们通过艾特服来引用这个文件， 我们可以看到默认它是显示双行的，接下来我们把它调成固定单行，通过把 default 设置为 stack 就 可以实现单行显示。现在我们来验证一下， 可以看到它已经固定单行显示了。 ok， 现在我们也会接触复杂的配置项。

这是我被 cloud code 封的第三个号了，申诉也没有用，我现在已经准备放弃官方订阅了，不想折腾了。那 open code 一 直很火，最近我也在开始用它了，尤其是 cloud off 四点六和 gpt 五点三 codex 出来之后， 我现在是多个模型配合去干活。那发挥每个模型的优势，用四点六去做架构设计，用五点三 codex 去做代码执行，如果有前端的一个 ui 需求的话，再拿 gmail 三点零 pro 去做前端的一个 ui。 那 opencode 到底是什么呢？用一句话，它其实就是一个开源版的 curlcode， 功能上的话两者差不多，但 opencode 有 一些独特的优势，就是它是一个任意模型，你可以支持多家厂商的， 你也可以用国产的，你也可以用国外的模型都支持。第二点就是代码完全开源免费，这一点非常重要，你可以自己去改，自己去定制。同时代码开源之后，那开源社区的人就可以去围绕它做很多功能，毕竟人多力量大嘛。比如这个插件 opencode， 这就是社区去搞的，现在已经三十 k star 了。 这个插件其实是一套多 agent 多魔性去协助干活的一个插件，最近我体验下来也挺好用的。它这边准备了十个 agent， 有 主控 agent， 有 去专门干代码的，专门去探索代码的，也专门去做前端 ui 的， 挺好用的。 open code 整个的架构的话，其实跟那个 cloud code 差不多，用户输入成有绘画管理嘛，然后有 agent， 有 plan 就 计划，那 kolco 的 那边也有，那有 build 就是 直接干活的嘛，还有些探索的，其实 kolco 的 那边不是都有吗？以及你制定一些 agent 都有，那调度层这边就有些差别了。关于大模型的调度，因为 kolco 的 那边他只支持 angelic 协议的嘛，那这边的话就是实现了一套支持其他各种供应商的整体的架构的话，其实有很多值得学习的地方，如果大家对 kolco 感兴趣了，可以去他官方原码仓库去拉下来去学一下，那个仓库现在已经一百多 k 了，特别火。 那下面就是这个 oh my open code， 这个是我们今天讲的重点，因为他这一套多 a 镜的多模型的一个机制， 能让一个任务去拆解成各个阶段去开发，有复杂的用复杂的模型，简单的用简单的模型，这种才是一个 理想状态下的一个写作的方式嘛。那它本质上就是我刚才说的，它就是一个插件，通过 open code 暴露的一些钩子去拦截这一个 ai 的 一些行为，它的整个工作流程就是来一个用户输入之后，它去拦截 open code 的 一些钩子，这时候去做一些增强上下文呀，或者去选择多 a 帧特有可能是多个模型去协助，最后返回结果整体的一个流程就是这样子的。 那为什么需要多个代理？哈？他这边说的一个说法是专业的代理去做专业的事情，然后规划和执行分离，可以并行执行，按需去选模型，并且节省成本。那他现在这一个多代理的话， 就像最近 cloud code 新出的那个 agent teams 一 样，只不过 cloud code 它是很久很久之后才出的嘛，这个是老早就有了 omago code， 那 下面是它的一些 agent 的 一个分工，这一个是它的一个主要 agent 是 用了 cloud 的 off 四点六这个模型。 还有一些规划师就是在规划方面以及编排方面，他用的卡尔的最顶尖的模型，那代码磁性这一块的话是用的是 gbt 五点三 codex， 如果是一些比较轻量的任务，你可以用 gm 啊，或者 mini max 啊，以及其他都可以。那些前端这块的话，他用的 jimmy 三 plus 或者 pro， 这样子的话就一个任务进来之后他由这个去规划，规划完了之后，他让 jimmy 五点三去做执行，然后发现有前端任务，他这个时候就用 jimmy。 如果涉及到一些小修小改啊，比如说是一些国际化处理啊，多语言处理，这个时候它就完全可以用很低的那种模型去做这个事情嘛。这样的一个搭配其实我体验下来挺好的。 好，下面我们就开始分别去安装 opencode 和 oemopencode 的 这个插件。桌面端它现在也支持了，支持 macos、 windows、 linux， 我 体验下来的话，它有一些断流的情况，所以说我更推荐大家在使用 cio 版本，我们先来安装一下。 好，它提示我们已经安装了，我们来进去看一下，我们先切到一个免费的模型，你上面搜一个 free 这些模型的免费，我就用 mini max m 二点一吧，我们输入一下测试一下，看它安装好没有。 ok， 如果看到这步就证明你 open code 已经安装好了，这个时候我们就有安装那个插件，因为现在在 ai 时代，其实你安装东西都非常方便，尤其是它如果有文档，有开箱库的话， 你看这一个插件哈，欧麦 opencode 的 一个官方仓库里面直接就告诉你了，你直接用 qq 编辑的去装就行了，我就把这个复制一下，然后粘到刚刚我们开的这个 opencode 的 里面，用免费的 mini max 让他给我们去装，那下面就是他会弹出来让你做一些选择， 可以看到他让我们回答一些问题嘛，你有没有订阅 cloud code， 有 没有订阅 openai， 有 没有一些 jimmy 的 一些 model， 你 就根据自己的情况去选择就行了。强烈建议你不要在 open code 里面去用 cloud 的 模型，通过订阅的方式去用封号的概率非常高。那这边我就说都没有， 待会我也给大家一个配置，直接就可以用了，你只需要去搞一个 api k 过来，你就可以直接把这些模型都用上了，这时候我们都说都没有就完事了，因为这个配置后期都可以去改的。可以看到我们把插件安装成功之后，下面的这一个 a 镜头就变了，变成了 omone code， 它的那一套多 a 型的体系，可以看到它有好几个 a 型的体系可以去用，并且 这个插件那还有个好处，它的兼容性做得比较好。它已经把 cloud code 那 边你有的一些 skills， mcp， 还有那些自定义的命令全部弄过来了，比如说 skills 可以看到我的那些 script 它全部弄过来了，这样非常好。也就是说你可以来回签嘛，你有时候你要回去 copy 到那边用也可以。现在我们开始配模型，你可以通过 connect 这个命令去连接你想要的一些模型， 如果你有恰当的 gpt， 里面就选恰当的 gpt， 你 有其他的你就选其他的。那我这边的话，平时会用 jimmy 三点零去写前端嘛 code， 四点六去写架构和具体的一些代码，然后 gpt 五点三 codex 去做一些代码之星，以及解决一些疑难杂症。我喜欢用每一个模型擅长的能力哈，但是对大家来说的话，你如果像我一样去订阅三家的 ai 模型，其实你要花三分钱。我 订阅的一百刀的 code code， 然后今门来我订阅了两个号，一百四十刀， open ai 我 订阅了二十刀，那加起来就是一百六十刀。并且哈，我们刚也说了，如果你用 code code 的 去 授权到这边 opencode 的 去用的话，你封号的概率特别高。之前我还出了一期视频，专门去讲这个 curlcode 的 大面积去封禁 opencode 的 用户的一个事件， 因为刚开始他是不管的，后面他发现这个 opencode 的 日渐壮大之后，他就开始封禁了，你就不能授权到这里面用。 所以如果你要在 opencode 里面去用 cloudof 四点六的一个模型，我建议大家去用中转站，通过按 api 去计费用多少就算多少。那我这边推荐一个我一直在用的中转站接口 i， opencode 的 这边也已经支持了接口 i， 也就官方支持了嘛。 那前面几期视频我也推荐过，如果我要用到一些国外的模型，按 api 调用的话，我都用的是接口 i， 挺稳定的。最关键的一点，你不需要模仿网络，而且是国内付款的一个方式。 最近他们还专门针对海外的顶尖模型增加了一个套餐的方式，也就是说你可以用一份钱去用国外这些顶尖模型呢，目前有三个档位哈，可以按自己的一个需要去选择，相较于官方 api 按量计费的话，这一个套餐模式帮你省了百分之二十五的钱。 好，下面我们先来去创建一个 api key， 在 这个地方新建，我就随便取一个，我们就取 opencode 的 点击复制。这个时候我们回到 opencode 的 这边 附着 apk 之后，我们供应商选择接口，点 ai 敲击回车，把我们的 apk 输入下，然后保存，这时候你可以看到国内国外的模型都可以用，用一个 apk 你 就解决了多模型的一个适配问题。好，下面我们来进行一些其他的配置。 当你安装完 open code 以及欧曼 open code 插件之后，你会在你的工作目录下面点 config， 下面有一个 open code 目录，这里面有两个节省的配置文件，一个是配置 open code 的 一些模型的，另外一个是配置我们这一个 多 a 帧的协助的时候，它具体用哪些模型。这边的话我给大家直接准备了现成的，你直接到我的一个开源仓库里面直接去复制就可以了。下面来我这一个开源仓库里面，直接把这两个配置可以复制一下，把它粘过去就完事了。 好，我们把它覆盖一下保存，再把 omecode 的 也复制一下回来点击复制。 那这一块的话，你可以根据你自己的需要哈，因为 gpt 五点三这一个扣袋子模型的话，官方是没有出 api 的 版本，那后续如果 open i 那 边出了 api 版本接口， i 这边也会跟上，你就根据自己的需要嘛去看这块要不要注视这个内容，我们来复制一下。 好，我们把它覆盖完了，覆盖完了之后，我们重启一下，你就可以看到 color 的 open 四点六已经可用了， 就这几个 a 帧的，它配置的模型都可用了。那下面我们开始进入实战的一个环节，有了 o my open code 插件之后，我们看一下多 a 帧多模型协助的一个流程。我这边有一个纹身图的 a 帧，我希望让它去加一些功能，在这边加一些删除的动作，能把历史记录删除掉，同时在左下角 做一些设置的动作，可以去更新你的一些头像啊，以及我们那些历史提示词，能支持去快速的复制展开开干， 那提示词的话也比较简单，我们这边加一个 alterwork， 让它去更深入的去工作，去分析。 好，我们切到 opencode 这边，这个就是它的整个架构 agent， 它用的是 off 四点六，那这个的话是干活的 agent， 它用的 gpt 五点三，还有些其他的 agent， 也就说它是多 agent 多模型去写作的一个流程。好，我们把提示词粘过来让它干活， 这里提示 autowork 已经开启了，这个时候可以看到它开启了一个探索的沙背 a 技能吗？用的是很便宜的一个模型，这个过程就跟在 clockcode 的是一样的，这里又开了一个新的， 可以看到它一直在开一些新的沙背 a 技能的任务去做探索。啊。好，这里又开启了一个计划的 task， 也就是一个沙背 a 技能，我可以点进去看一下它在做什么， 可以看到他就是把已有收集到的一些代码信息，整个代码空间来去做一轮分析，让这个 off 四点六做一个计划出来，这个时候他这一个主要的协调 a 技能在等，等他这个后台的这个计划任务完成完了之后，这个时候他再去协调其他的 a 技能去干活。 可以看到它这一个经过几轮的一个探索之后哈它得到了一个突突像，那这个突突像的话，它根据后端、前端以及一些小需求拆成了很多突突像，这个时候它就开始去并行执行修改任务了，可以看到它这里又开启了几个 safari 的。 有一个点要看的话是他的这个三倍镜，他开的时候，他其实这个时候是用的 jamal 三 plus 这个模型，也就说他认为这个任务其你根本就没必要用一个很高的模型去做这个事情，所以说他默认给你路由到了一个简单模型， 它这种规划任务的方式就能把模型最大化的利用起来。复杂的任务用复杂的模型，简单的任务用简单的模型就很完美。可以看到它开始去执行 t 四跟 t 六这两个任务了，而且它依赖关系也找出来了。这个就像前两天发布的 cloud agent teams 的 一个写作流程，只不过这个是老早就有了这个插件老早就有了这种多 a 的 写作，最终被 cloud code 写到一个官方的库里面去了。 然后他们那种通信机制就跟爱信的 tim 是 很像。哎呀妈这个系统通知 coco 的， 其实他很多方案是借鉴了社区的，因为社区搞出来之后， 他觉得确实是 ok， 可以 的，那他就把它集成到 coco 的 里面。所以这 coco 的 从它诞生之后的很多功能迭代都参考了开元社区的一些做法，而且他的也在他的一些技术博克里面有，感谢一些开元社区的人提供了一些解决方案。 就像你做产品一样，你产品迭代的过程中，你光靠产品经理去，有时候发觉不了用户的一些真实的需求，那真实的需求暴露出来之后，社区他就解决了，那你就可以去把一些已经解决的痛点的问题提升到自己的产品里面。 可以看到这所有的凸凸像它全部完成了哈，包含三个任务，我们现在来看一下它整体的效果怎么样。首先是左侧的这个删除功能好，确认删除 ok， 确认可以，并且弹窗也是正常的。其实我们看这个可以复制已有的提示词， 可以复制折叠展开是 ok 的。 下面就是这一个左下角的设置，可以去更新昵称跟头像这一些啊，可以看到他这边其实也做好了。 好，我找一张图像试一下看可以吗？前面加一个我的名字吧，看可以吗？ 可以，已经保存了。可以的，这个看起来他做的挺好的，英文啊，英文设置也是 ok 的， 多源设置也是 ok 的。 整体这一次任务的话，他全部搞定了呀，就是虽然不是特别难的，但是他协调了多个 a 镜的去干活，而且都能交付的很完美，中间我没有做任何的介入， 所以说这个工具啊，真的推荐大家去用一下这个多 a 镜的协助真的挺好用的，下面我来总结一下。使用 open code 再加那个插件， open code 再配合你用一个接口外的中转站，可以做到 模型自由稳定，省心，你也不怕被封号。第二个的话是成本灵活，这就是今天所有的视频内容，如果你觉得这期视频对你有帮助的话，可以给我一件善良，谢谢大家。拜拜。拜拜。

你的 open code 是 不是还在桌面上吃灰？装了？不会配，这就只是个废图标，以后别问怎么配环境了， 直接看这个网站，从 deep c k 接入到实战写代码，全中文全是保姆级步骤，连 prompt 模板都给你写好了，无论你是内容创造者还是程序员，都可以用它来辅助你的工作。这还学不会，我就真没办法了。链接在评论区，建议收藏，免得以后找不到。

嘿，各位，如果你想让 opencode 的 这个工具真正变成你自己的神兵利器，那关键就在于配置。今天呢，咱们就花几分钟时间快速掌握它的核心玩法，让它彻底融入你的工作流。来，我们马上开始。 那么到底要怎么做呢？其实啊，秘密就藏在一个叫 open code annotation 的 文件里，你可以把它想象成是 open code 的 大脑，或者说是中央控制台，通过它你就能精确定制工具的每一个行为，让它完完全全按照你的想法来工作。 好在咱们动手写配置之前，有一个概念你必须得先搞明白，这也是精通 o 碰扣配置最最重要的一点，它到底是怎么处理不同地方的配置文件呢？弄懂了这个后面就都好办了。 来，记住这个关键词，合并，而不是替换。什么意思呢？就是说 open code 会把不同来源的配置项组合在一起，形成一个最终的配置，它不是说有了新的就把旧的整个扔掉， 只有当两个配置里有同一个设置项的时候，比如都设置了主题，那后加载的才会覆盖掉前面。 那么这个加载或者说合并的顺序是怎样的呢？其实很简单，就三层，第一层是你的全举配置，它放在你的用户主目录下面，这里放的都是你个人的偏好，比如你喜欢的主题呀什么的。 第二层呢，是项目配置，就放在你当前项目的根目录里，这部分就很适合团队共享，保障大家用的规则都一样。最后一层就是自定义路径，优先级最高，你可以通过一个环境变量来指定它，它能覆盖前面所有的设置，非常灵活。 咱们来看个例子，这个合并过程到底是怎么回事儿？你看啊，假设你的局配置里设置了你喜欢的主题，还有自动更新，然后呢，在你当前这个项目的配置里，你又指定了一个特定的 ai 模型。 那最后 open code 真正使用的配置是什么呢？就是这两者的合集主题，自动更新模型，这三个设置全都有，是不是一下就清楚了？好了，光说不练假把式啊！理论讲得差不多了，咱们来点实际的，一起动手创建一个简单又实用的局配置文件吧。 操作起来特别简单，你就在 v m config 下 opencode 这个目录下创建一个叫 opencode 点 gsonc 的 文件。诶，这里注意一下，我们推荐用点 gsonc 后缀，因为这样你就可以在里面写出。是了，方便自己以后看 文件里的第一行 sskiv 是 个小窍门儿，加上它很多编辑器都能给你自动补全和错误提示，超级方便。 然后呢，你就可以在里面加上自己喜欢的主题，默认的 ai 模屏，再把自动更新打开看，就这么几行，一个属于你自己的个性化配置就搞定。 ok， 基础的我们已经搞定了， 但 open code 的 能耐可不止这些。接下来我们来快速过一下它的一些核心选项，让你看看它到底能有多强大。 你可以对 ai 的 行为进行非常精细的控制，比如说用 agents 功能，你可以配置一个专门负责代码审查的智能代连，或者用 tools 来限制它的权限。比如为了安全起见，你可以禁止它随便写文件， 还可以通过 permissions 设置，让它在执行像运行脚本这种敏感操作之前，必须先问你一下，我能这么做吗？ 当然了，你还可以用 model 来为大任务和小任务分别指定不同的模型，做到物尽其用。 除了控制 ai， open code 还能让你的日常工作效率起飞。你可以用 commands 创建自定义命令，把那些重复性的任务变成一键搞定。还能用 formats 把 prettier 这样的代码格式化工具集成进来。 你甚至可以用 keybinds 把快捷键改成你最习惯的那一套。更酷的是 instructions， 你 可以把像项目贡献指南这样的文件直接喂给模型，让它在回答问题的时候能更好地理解项目背景和规。 好了，接下来这个算是个进阶技巧了，绝对能让你的配置水平上一个台阶儿，同时也让它变得更灵活、更安全。这就是动态配置。 你可以在配置文件里用 at environment variable name 这样的格式来直接读取一个环境变量的值。 这个功能真的超级重要，特别是梳理像 api 密钥这种敏感信息的时候，把它放在环境变量里，而不是直接写在配置文件里，这样你的密钥就不会被意外地提交到代码库里，安全多了。 和环境变量类似，你还可以用 file path to file 这种语法，把一个文件的全部内容直接塞到你的配置里。 这个功能也特别实用，比如说，你可以把密钥存在一个单独的文件里，然后引用它。或者，如果你的指令文档特别长，也可以单独放一个文件，这样你的主配置文件就能保持得非常干净整洁。 好啦，我们来快速回顾一下今天最重要的几点。第一，记住配置是合并的，你可以灵活的组合局和项目设置。第二，先从一个简单的局配置文件开始，把你的主题和模型定下来。 第三，大胆去探索 commands 和 agents 这些强大的功能，它们能真正释放 open code 的 潜力。最后，也是最重要的一点，请一定一定要用动态变量来保护好你的 api 密钥和敏感信息。那么现在轮到你了， 学了这么多，你最想创建的第一个自定义命令会是什么呢？是想用它来一键运行测试？还是快速生成一个新的代码组建？别犹豫了，现在就动手去打造一个真正属于你自己的 open code 吧！