OpenCode安装以及Agent skills使用测试

monkeyhlj

820人浏览 · 2026-04-22 15:45:21

monkeyhlj · 2026-04-22 15:45:21 发布

文章目录

OpenCode安装以及Agent skills使用测试
1、安装opencode
2、skills添加使用测试等等

OpenCode安装以及Agent skills使用测试

本文仅写了skill的应用。

1、安装opencode

opencode网站地址：https://opencode.ai/zh/download

OpenCode就是一个开源的、模型中立的、架构先进的AI编程Agent。它不仅仅是一个聊天界面，更是一个允许你深度定制、甚至组建AI开发团队的终端开发平台。

OpenCode 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。
我是使用的命令行，如下介绍。

电脑为windows系统，所以这里仅介绍windows安装流程：

这里采用WSL (Windows Subsystem for Linux)
虽然 OpenCode 可以直接在 Windows 上运行，但推荐使用 WSL 以获得最佳体验。WSL 提供了一个 Linux 环境，能够与 OpenCode 的各项功能无缝配合。
WSL相当于在 Windows 里运行一个轻量级的 Linux 虚拟机，能完美兼容所有 Linux 命令，而且不会影响你访问 Windows 系统里的项目文件。

安装并启用 WSL：以管理员身份打开 PowerShell 或 Windows Terminal，执行：

wsl --install

进入 WSL 终端：在开始菜单找到并打开你安装的 Linux 发行版（如 Ubuntu）。

PS C:\Users\houlj12> wsl --list --online
以下是可安装的有效分发的列表。
使用“wsl.exe --install <Distro>”安装。

NAME                            FRIENDLY NAME
Ubuntu                          Ubuntu
Ubuntu-24.04                    Ubuntu 24.04 LTS
Ubuntu-22.04                    Ubuntu 22.04 LTS
Ubuntu-20.04                    Ubuntu 20.04 LTS
openSUSE-Tumbleweed             openSUSE Tumbleweed
openSUSE-Leap-16.0              openSUSE Leap 16.0
SUSE-Linux-Enterprise-15-SP7    SUSE Linux Enterprise 15 SP7
SUSE-Linux-Enterprise-16.0      SUSE Linux Enterprise 16.0
kali-linux                      Kali Linux Rolling
Debian                          Debian GNU/Linux
AlmaLinux-8                     AlmaLinux OS 8
AlmaLinux-9                     AlmaLinux OS 9
AlmaLinux-Kitten-10             AlmaLinux OS Kitten 10
AlmaLinux-10                    AlmaLinux OS 10
archlinux                       Arch Linux
FedoraLinux-43                  Fedora Linux 43
FedoraLinux-42                  Fedora Linux 42
eLxr                            eLxr 12.12.0.0 GNU/Linux
OracleLinux_7_9                 Oracle Linux 7.9
OracleLinux_8_10                Oracle Linux 8.10
OracleLinux_9_5                 Oracle Linux 9.5
openSUSE-Leap-15.6              openSUSE Leap 15.6
SUSE-Linux-Enterprise-15-SP6    SUSE Linux Enterprise 15 SP6


# 直接安装最新的 Ubuntu 24.04 LTS（长期支持版，兼容性最好）：
PS C:\Users\houlj12> wsl --install -d Ubuntu-24.04
正在下载: Ubuntu 24.04 LTS
正在安装: Ubuntu 24.04 LTS
已成功安装分发。可以通过 “wsl.exe -d Ubuntu-24.04” 启动它
正在启动 Ubuntu-24.04...
Provisioning the new WSL instance Ubuntu-24.04
This might take a while...
Create a default Unix user account: houlj12
New password:
Retype new password:
passwd: password updated successfully
To run a command as administrator (user "root"), use "sudo <command>".
See "man sudo_root" for details.
houlj12@houlj12:/mnt/c/Users/houlj12$


# 现在可以直接安装 OpenCode
houlj12@houlj12:/mnt/c/Users/houlj12$ curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

Installing opencode version: 1.14.19
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 100%
Successfully added opencode to $PATH in /home/houlj12/.bashrc
                                 ▄
█▀▀█ █▀▀█ █▀▀█ █▀▀▄ █▀▀▀ █▀▀█ █▀▀█ █▀▀█
█░░█ █░░█ █▀▀▀ █░░█ █░░░ █░░█ █░░█ █▀▀▀
▀▀▀▀ █▀▀▀ ▀▀▀▀ ▀  ▀ ▀▀▀▀ ▀▀▀▀ ▀▀▀▀ ▀▀▀▀

OpenCode includes free models, to start:
cd <project>  # Open directory
opencode      # Run command
For more information visit https://opencode.ai/docs
houlj12@houlj12:/mnt/c/Users/houlj12$


# 安装完毕！这里创建一个测试工程目录：
houlj12@houlj12:/mnt/c/Users/houlj12$mkdir ~/test-project && cd ~/test-project
houlj12@houlj12:/mnt/c/Users/houlj12$ opencode

刚开始是这个界面：
在这里插入图片描述
需要连接模型 /connect

搜索选择对应的模型，然后填入key（key可以去各个供应商网站上注册，新用户一般会赠送token，体验测试足够），即可使用对应供应商下的大模型：

然后就可以开始问问题了：
在这里插入图片描述
之后可以直接在开始菜单栏打开：

也可以直接在powershell中通过wsl -d Ubuntu-24.04或wsl打开：
在这里插入图片描述

挂载的对应地址，需要访问文件资源，可通过在 Windows 文件资源管理器的地址栏访问：\\wsl.localhost\Ubuntu-24.04\home\houlj12
在这里插入图片描述

【注：并不是只有opencode才能加载skill和测试，其他具有skill模式的智能体都是可以做测试的，例如字节开源的Trae IDE等等都是可以使用的，而且不用花钱。另外，opencode也有free的models可以使用：在这里插入图片描述
】

2、skills添加使用测试等等

从个人理解的角度，这里稍微解释一下，从Function Call / Tools到MCP再到Skill，这些技术的出现，是为了解决一个核心问题：如何让大模型从只会“聊天”变成能“做事”。最早的 Function Call / Tools 解决了最基础的需求——让模型能调用外部函数获取实时信息或执行动作，但每次调用都是独立的“原子操作”。
当任务变复杂时，MCP 应运而生，它像“万能插座”一样标准化了AI与各种工具、数据源的连接方式，解决了“接口不统一、集成成本高”的问题。
而 Skill 则是在此之上的进一步抽象，它把“一系列工具调用 + 特定领域的工作流程 + 业务约束规则”打包成一个完整的“技能包”，让AI能像熟练工一样按既定流程完成复杂的复合任务，而不是每次都要从头规划和编排每一步。
且Skill个人认为最优的地方（解决的问题）是渐进式披露，按需加载，极大地节省了token的消耗量。
在这里插入图片描述
anthropic官方仓库:https://github.com/anthropics/skills
Skills社群网站:https://skillsmp.com/zh
优秀开源集合:https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills
视频制Eskill:https://github.com/remotion-dev/skills
youtube视频剪辑skill:https://github.com/op7418/Youtube-clipper-skill
大师帮你创建skill的skill:https://github.com/GBSOSS/skill-from-masters
notebookLM skill: https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill
markdown发布到X skill:https://github.com/wshuyi/x-article-publisher-skill
AI视频产品 Vidu Skills:https://www.vidu.cn/

2.1应用已有skills仓库中的skill

创建一个test-project文件夹，在其下创建.opencode文件夹，然后在其下创建一个skills文件夹，把官方仓库下载的skill复制到里面，如下，我已经创建好了，只是展示一下：

houlj12@houlj12:~$ cd test-project/
houlj12@houlj12:~/test-project$ ll
total 12
drwxr-xr-x 3 houlj12 houlj12 4096 Apr 21 14:15 ./
drwxr-x--- 8 houlj12 houlj12 4096 Apr 21 11:07 ../
drwxr-xr-x 4 houlj12 houlj12 4096 Apr 21 14:20 .opencode/
houlj12@houlj12:~/test-project$ cd .opencode/
houlj12@houlj12:~/test-project/.opencode$ ll
total 40
drwxr-xr-x  4 houlj12 houlj12  4096 Apr 21 14:20 ./
drwxr-xr-x  3 houlj12 houlj12  4096 Apr 21 14:15 ../
-rw-r--r--  1 houlj12 houlj12    63 Apr 21 14:20 .gitignore
drwxr-xr-x 27 houlj12 houlj12  4096 Apr 21 14:20 node_modules/
-rw-r--r--  1 houlj12 houlj12 13751 Apr 21 14:20 package-lock.json
-rw-r--r--  1 houlj12 houlj12    65 Apr 21 14:20 package.json
drwxr-xr-x  3 houlj12 houlj12  4096 Apr 21 14:19 skills/
houlj12@houlj12:~/test-project/.opencode$

接下来验证skill，复制了一个前端设计的skill：
在这里插入图片描述
然后在项目文件夹下打开opencode：houlj12@houlj12:~/test-project$ opencode
现在再问：

就可以看到skill已经被加载了。

然后随便测试一下，让他设计并编写一个网页：
在这里插入图片描述

打开index.html，确实比较高端大气上档次，哈哈哈：file://wsl.localhost/Ubuntu-24.04/home/houlj12/test-project/index.html

再添加一个skill：xlsx
在这里插入图片描述

确实很好地帮忙处理了，但是花的时间有3m 50s。
注：上面的两个案例都是用的很简单的skill，社区仓库里面有更多实用的技能（文档、图片、视频相关均有），可以多看看。

2.2应用自己写的skill

我这里使用的IDE是vscode，以此做示例：

为了方便编写测试，说明一下在vscode中如何操作更为便捷，如下步骤：

先安装opencode插件：
在这里插入图片描述

打开自己的测试项目，我这里是test-project，前面安装时介绍过的：
在这里插入图片描述

在wsl中运行opencode，得到聊天界面，就不用切换到cmd了，
可以同时写skill并通过右边聊天窗口实时测试，如下图：
在这里插入图片描述

好了，接下来写一个简单的demo，应用于自己需要的场景。
在这里插入图片描述
那如何去写一个skill呢？
官方文档链接：https://agentskills.io/specification
官方电子书pdf：https://resources.anthropic.com/hubfs/The-Complete-Guide-to-Building-Skill-for-Claude.pdf?hsLang=en
示例截图：

demo1 - site-users-count 查询各个站点的历史人数情况

详细情况请见2.3用魔法打败魔法，用skill生成skill（详细步骤）- 以这个作为示例的。

demo2 - server-status-check 查询服务器的版本和状态信息

因为这个我想要实现的功能很简单，就先看是否能通，能通就返回服务器的各种信息即可，所以也用的自动生成，当然，如果需要更加复杂的功能，也是可以修改的，代码scripts或者描述文件md等等。
在这里插入图片描述
回答结果如下：

2.3用魔法打败魔法，用skill生成skill（详细步骤）

官方有一个skill叫做skill-creator，可以用来生成skill，如下，将其添加到skills文件夹下：
在这里插入图片描述
可以看到已加载：

现在创建一个skill，准备好提示词，如下：
在这里插入图片描述

提示词我是这么写的：
/skill-creator 我想创建一个skill：site-users-count，已经将目录在当前工程的.opencode/skills目录下建立了，场景是这样的：我有一个数据库wireless中的一个数据表online_users_count存储了每天各个site的人数统计信息，model如下：
class OnlineUsersCount(models.Model):
    site_code = models.CharField(max_length=255, default='')
    site_name = models.CharField(max_length=255, blank=True, null=True, default='')
    count = models.IntegerField(blank=True, null=True, default=0)
    count_nac = models.IntegerField(blank=True, null=True, default=0)
    count_controller = models.IntegerField(blank=True, null=True, default=0)
    site_owner = models.CharField(max_length=255, blank=True, null=True, default='')
    site_function = models.CharField(max_length=255, blank=True, null=True, default='')
    priority = models.CharField(max_length=64, blank=True, null=True, default='')
    business = models.CharField(max_length=255, blank=True, null=True, default='')
    create_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True, db_index=True)
    update_time = models.DateTimeField(auto_now=True)

    def __str__(self):
        return f'{self.site_name}'

    class Meta:
        app_label = 'nac'
        db_table = 'online_users_count'
，我想通过这个skill帮我拿到对应site对应日期的人数，或是对应site多天的人数，不管我需要什么信息，都可以帮我统计出来，如果能生成excel或是图表最好，我会把数据库的连接信息放在env文件中，你只能通过env文件去读取信息，并且任何情况你都不能修改数据库中的数据，只能读取。我需要你帮我创建好这个skill，放在当前工程的.opencode/skills/site-users-count/目录下

过程中会问一些相应的问题：
在这里插入图片描述
如下图，已经帮我创建好了，但是肯定还是有缺陷的，所以现在可以边问边进行测试，并修改。

配置搞定，大模型理解错误的情况搞定，现在开始测试：

确实帮我查出来了，并且有所总结，但我觉得不是我想要的展示效果：
在这里插入图片描述
接下来继续调试修改。。。就不一一截图了。。。
最后让他改成了生成excel及图片的方式：

最后我想不能每次都说我需要生成excel，能不能通过提问的方式就定制大模型的回答方式呢？答案当然是可以的。
在这里插入图片描述
最后再测试一下：

当然，现在可能也是不全面的，每一个技能都是需要在不断的提问和测试中发现问题，然后再慢慢修正补充。