OpenCode: открытый ИИ-агент для терминала

OpenCode — открытый агент для разработки. Он работает в терминале, десктопном приложении и расширении для IDE, а главное — не привязан к одному провайдеру. Можно подключить облачную модель, локальную через Ollama или собственный OpenAI-совместимый сервер.

Для пользователей из России это часто решающий аргумент: сам агент открытый, а модель можно выбрать под доступность и бюджет.

Чем отличается от Claude Code

OpenCode не обязательно дешевле: сильная облачная модель стоит денег. Но вы не привязаны к одному вендору и можете переключиться на локальную модель, когда нужна приватность.

Версии

Сейчас существуют OpenCode 1 и OpenCode 2. У них общая команда opencode, поэтому одновременно установить обе версии с одним именем не получится. Команды установки и часть настроек отличаются.

Проверьте, какая версия вам нужна, на официальном сайте. Ниже — общие принципы, которые работают в обеих ветках; точные флаги сверяйте с документацией вашей версии.

Установка

Скрипт (macOS, Linux, WSL):

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

Node.js:

npm install -g opencode-ai

Homebrew:

brew install anomalyco/tap/opencode

Windows:

choco install opencode

или

scoop install opencode

Официальная документация рекомендует Windows-пользователям WSL: там меньше проблем с путями, терминалом и инструментами. Нативный Windows тоже поддерживается, но часть функций может работать иначе.

После установки:

opencode --version

Первый запуск

cd путь/к/проекту
opencode

Внутри интерфейса выполните /init. OpenCode проанализирует проект и создаст AGENTS.md — файл с описанием структуры, команд и правил. Его стоит закоммитить в git: тогда агент будет понимать проект в следующих сессиях.

Дальше:

• /connect — подключить провайдера и API-ключ;
• /models — выбрать модель;
• /help — список команд;
• @ — поиск файла по имени;
• Tab — переключение между режимами Plan и Build;
• /undo и /redo — отменить или повторить изменения.

Режимы Plan и Build

В режиме Plan агент исследует проект и предлагает решение, но не меняет файлы. В Build — выполняет.

Рабочий порядок:

1. Включите Plan.
2. Опишите задачу и критерии.
3. Прочитайте план.
4. Переключитесь в Build.
5. Проверьте diff и запустите тесты.

Разбей задачу на шаги: найди, где обрабатывается авторизация, предложи изменения и тесты. Не меняй код до подтверждения.

Подключение модели

Облачный провайдер

Через /connect выберите провайдера: Anthropic, OpenAI, OpenRouter, DeepSeek, Groq, GitHub Copilot и другие. Ключ сохранится локально. Затем /models покажет доступные модели.

OpenCode также предлагает собственные шлюзы — Zen и Go. Это не обязательно, но удобно, если не хочется заводить несколько аккаунтов.

Ollama

Запустите Ollama и скачайте модель:

ollama pull qwen3:8b

В проекте создайте opencode.json:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ollama": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Ollama (local)",
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:11434/v1"
      },
      "models": {
        "qwen3:8b": {
          "name": "Qwen3 8B (local)"
        }
      }
    }
  },
  "model": "ollama/qwen3:8b"
}

LM Studio

Включите локальный сервер в LM Studio и укажите:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "lmstudio": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "LM Studio (local)",
      "options": {
        "baseURL": "http://127.0.0.1:1234/v1"
      },
      "models": {
        "qwen3-8b": {
          "name": "Qwen3 8B (local)"
        }
      }
    }
  }
}

ID модели должен совпадать с тем, что отдаёт GET /v1/models. Если не совпадает, модель не появится в списке.

llama.cpp

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "llama.cpp": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "llama-server (local)",
      "options": {
        "baseURL": "http://127.0.0.1:8080/v1"
      },
      "models": {
        "local-model": {
          "name": "Local model",
          "limit": {
            "context": 32768,
            "output": 8192
          }
        }
      }
    }
  }
}

Для локальных моделей важны две вещи: достаточный контекст и поддержка tool-calling. Без вызова инструментов агент не сможет читать файлы и запускать команды. Если инструменты не работают, увеличьте num_ctx до 16k–32k и выберите модель, обученную на вызовы функций.

Настройка

Конфигурация может лежать глобально (~/.config/opencode/opencode.json) или в проекте (opencode.json). Проектная конфигурация имеет приоритет.

Основные поля:

• model — модель по умолчанию;
• small_model — дешёвая модель для служебных задач;
• provider — провайдеры и модели;
• permission — права на инструменты;
• agent — свои агенты;
• command — повторяемые команды;
• mcp — MCP-серверы;
• instructions — файлы с правилами;
• formatter, lsp — форматирование и языковые серверы;
• snapshot — снимки для отмены изменений;
• share — доступ к сессии по ссылке.

Права

По умолчанию OpenCode разрешает большинство операций, но чтение .env и доступ к внешним папкам требуют подтверждения. Ужесточить можно так:

{
  "permission": {
    "edit": "ask",
    "bash": "ask"
  }
}

Для опасных команд добавьте запреты:

{
  "permission": {
    "bash": {
      "*": "ask",
      "rm -rf *": "deny",
      "git push --force": "deny"
    }
  }
}

Синтаксис проверяйте по схеме https://opencode.ai/config.json: он меняется между версиями.

AGENTS.md

Файл AGENTS.md — главный способ объяснить проекту правила. Он работает и в других агентах, что удобно при смене инструмента.

# Правила проекта

- Python 3.13, стандартная библиотека.
- Сборка: `python build.py`.
- Проверка: `python tools/check.py`.
- Не редактировать `dist/`.
- Перед коммитом запускать проверку.
- Новые зависимости не добавлять.

Можно подключать дополнительные файлы через instructions, например CONTRIBUTING.md или правила из .cursor/rules.

Агенты и команды

В OpenCode можно описать специализированных агентов: ревьюер, тестировщик, документатор. У каждого — своя модель, промпт и набор инструментов.

{
  "agent": {
    "reviewer": {
      "description": "Проверяет код на ошибки и безопасность",
      "model": "anthropic/claude-sonnet-5-5",
      "prompt": "Ты ревьюер. Ищи баги, проблемы безопасности и тесты.",
      "tools": {
        "write": false,
        "edit": false
      }
    }
  }
}

Команды — это сохранённые промпты:

{
  "command": {
    "test": {
      "description": "Запустить тесты",
      "template": "Запусти тесты, покажи ошибки и предложи исправления."
    }
  }
}

MCP, LSP и плагины

• MCP подключает внешние инструменты: трекеры, базы, документацию.
• LSP даёт агенту диагностику и переходы по коду.
• Плагины расширяют поведение: хуки, интеграции, дополнительные инструменты.

Каждое подключение — это доступ. Начните с минимума: файлы проекта, git, тесты. Внешние системы добавляйте по одной.

CLI и сервер

opencode run "объясни структуру проекта"
opencode serve
opencode upgrade

run полезен для скриптов и CI, serve — для интеграций через HTTP API. Для сервера настраивайте hostname и CORS осознанно: по умолчанию он не должен быть открыт в интернет.

Безопасность

• Работайте в git-ветке и делайте коммит до запуска агента.
• Проверяйте diff, а не только сообщение «готово».
• Запретите чтение .env, ключей и клиентских данных.
• Не давайте агенту доступ к продакшену.
• Ограничьте сеть и файловую систему, если запускаете автономно.
• Следите за расходом токенов.
• Помните про prompt injection: README, issue и веб-страница могут содержать инструкции.

OpenCode или Claude Code

Claude Code сильнее в экосистеме Anthropic: качественные модели, готовые хуки, субагенты, Desktop и Web. Но он привязан к Claude и официально недоступен в России.

OpenCode гибче: открытый код, любой провайдер, локальные модели, настройка под себя. Цена — больше ручной конфигурации и зависимость качества от выбранной модели.

Практичный вариант для России: OpenCode + локальная модель для приватных задач, облачная доступная модель — для сложных. Начните с одной задачи и не давайте агенту лишних прав.

Итог

OpenCode — это не «бесплатный Claude Code», а другой подход: агент как открытая оболочка, а модель — сменный компонент. Если разобраться с провайдером и правами, получается рабочий инструмент без привязки к одному вендору.

Дальше читайте про локальные модели — они хорошо сочетаются с OpenCode, когда важна приватность.