1. 环境准备与安装

• 前提条件：需要先安装 Node.js 运行环境。
• 安装命令：通过 Node.js 的包管理器 npm 在全局安装 OpenCode。

  npm i -g opencode-ai
  

2. 启动工具

• 安装完成后，在系统的任意目录（例如 Windows 的 PowerShell 或命令提示符）下，直接输入命令 opencode 即可启动该工具。
• 示例：PS C:\Users\15pro> opencode

3. 核心配置：模型连接

启动后，需要在工具内部进行关键配置，主要是连接AI模型。

• 命令 /connect：用于启动模型配置流程。执行后会提示选择要配置的模型并输入相应的 API Key。
• 命令 /models：用于列出或选择已配置的可用模型。
• 命令 /init：用于初始化一个AI代理项目。执行后会在当前目录的根目录下生成一个名为 agent.md 的文件。这个文件非常重要，它定义了AI代理执行任务时所依据的规则和上下文。

4. 高级功能：Skill（技能）配置

OpenCode 支持通过自定义 Skill 来扩展其能力，使其能执行更具体、复杂的任务。

• Skill 存放位置：需要在项目的根目录下创建特定的文件夹结构：opencode\skill，并将 Skill 文件存放在此目录下。
• Skill 来源参考：文档提供了一个公开的 Skill 库作为参考：Anthropic 的 Skills 仓库 （ https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills ）。用户可以从中寻找或借鉴已有的 Skill。
• Skill 初始化：放置好 Skill 文件后，需要在 OpenCode 工具内使用 /init 命令来初始化这些技能，使其可供代理使用。

5. 模型资源与 Key 获取

两个可以获取免费或可供使用的大型语言模型 API 的资源平台，可以从这里获取模型和相应的 API Key 用于上述的 /connect 配置：

1. 智源研究院“大模型”平台： https://bigmodel.cn/finance-center/resource-package/package-mgmt
2. NVIDIA AI Foundation Models： https://build.nvidia.com/explore/discover