OpenCode使用系列课程连载(2)——进阶技巧篇（让你的 AI 更懂你）

Excerpt

哈喽大家好～上期我们讲了 OpenCode 的基础操作，相信大家已经能上手写代码、改 bug 了。但光会用还不够，今天咱们讲点真正能提升效率的进阶技巧，让你的 AI 助手更懂你，帮你省更多时间！本篇不讲复杂原理，全是你日常能用得上的实用技巧，跟着练一遍，工作效率直接翻倍！一、会话管理：别让你的工作白费新手最容易踩的坑：干半天忘记保存，第二天全没了。OpenCode 的会话管理就是来救你的，学会这

哈喽大家好～上期我们讲了 OpenCode 的基础操作，相信大家已经能上手写代码、改 bug 了。但光会用还不够，今天咱们讲点真正能提升效率的进阶技巧，让你的 AI 助手更懂你，帮你省更多时间！

本篇不讲复杂原理，全是你日常能用得上的实用技巧，跟着练一遍，工作效率直接翻倍！

一、会话管理：别让你的工作白费

新手最容易踩的坑：干半天忘记保存，第二天全没了。OpenCode 的会话管理就是来救你的，学会这招，你的工作成果再也不会丢。

1.1 保存会话：每完成一个功能点就保存

在 OpenCode 交互界面内，直接输入：

/save

就能保存当前会话的所有操作记录、AI 对话、文件修改等。

什么时候保存？ 建议养成这些习惯：

每写完一个功能模块（比如加法函数、数据库查询）就 /save
每次修改重要文件后立即 /save
准备离开电脑前一定要 /save
遇到复杂问题开始调试前先 /save（留个恢复点）

1.2 恢复会话：秒回到上次工作状态

下次继续干活时，进入你的项目目录，输入：

opencode --continue

就能直接回到上次保存的状态，包括：

AI 对话历史
文件修改记录
连接的模型
当前的工作目录

实战场景：昨天写了一半的 API 接口，今天直接 opencode --continue，所有上下文都在，不用重新解释需求，AI 直接接着干。

1.3 会话文件存储位置

OpenCode 会自动保存会话文件到你的项目目录下，文件名格式为：.opencode_session_{时间戳}.json

Windows：通常在 C:\Users\你的用户名\.opencode\sessions\
Linux/Mac：通常在 ~/.opencode/sessions/

小技巧：如果你想把会话分享给队友，直接复制这个 JSON 文件到项目目录，队友用 opencode --continue 就能加载你的会话。

1.4 多项目会话隔离技巧

不同项目建议用不同的会话，避免混淆：

# 项目A
cd ~/project-a
opencode --continue  # 自动加载 project-a 的会话

# 项目B
cd ~/project-b
opencode --continue  # 自动加载 project-b 的会话

核心原则：一个项目一个会话文件，互不干扰，AI 能精准理解每个项目的上下文。

640

二、全局提示词：一次配置，长期受益

上期我们讲了 /init 命令会自动生成 AGENTS.md 文件，这个文件就是全局提示词的核心。配置好它，AI 能更懂你的项目规范，少踩坑、多出活。

2.1 AGENTS.md 详解：AI 的项目说明书

AGENTS.md 是 OpenCode 自动生成的项目说明文件，AI 每次生成代码前都会先读这个文件，了解你的项目结构、编码规范、技术栈等。

自动生成的 AGENTS.md 内容示例：

# 项目配置

## 项目类型
Golang 项目

## 目录结构
- src/: 源代码目录
- tests/: 测试文件目录
- docs/: 文档目录

## 编码规范
- 使用 golangci-lint 进行代码检查
- 遵循 Go 官方编码规范
- 函数命名采用驼峰命名法

2.2 自定义全局提示词：让 AI 更懂你

你可以手动编辑 AGENTS.md，添加你的个性化需求，让 AI 生成更符合你预期的代码。

实战模板：推荐添加的内容

# 项目配置（自定义版）

## 技术栈
- 后端框架：Gin
- 数据库：PostgreSQL
- ORM：GORM
- 测试框架：testify

## 编码风格（重点）
- 错误处理必须显式处理，不能忽略
- 所有对外 API 必须添加注释（包含参数说明、返回值说明）
- 敏感信息（密码、密钥）必须使用环境变量
- 日志级别：INFO/WARN/ERROR

## 常用工具链
- 代码格式化：go fmt
- 依赖管理：go mod
- 热重载：air
- API 测试：curl / Postman

## 禁止事项
- 禁止使用 `sync.WaitGroup` 替代 `context.Context`
- 禁止在循环中频繁创建 goroutine
- 禁止硬编码数据库连接字符串

配置后的效果：你让 AI "写一个用户登录接口"，它会自动：

使用 Gin 框架
添加完整的参数注释
错误处理显式返回
敏感信息使用环境变量
符合 GORM 的数据库操作规范

2.3 全局提示词的最佳实践

写什么：

✅ 项目技术栈（框架、数据库、工具链）
✅ 编码规范（命名规则、注释要求、错误处理）
✅ 目录结构（每个目录的用途）
✅ 禁止事项（避免踩坑）

不写什么：

❌ 过于详细的业务逻辑（AI 会从代码中学习）
❌ 与代码无关的团队规则（比如会议时间、请假流程）
❌ 重复的官方规范（Go 官方规范不用写）

如何迭代优化：

初期配置基础规范即可
使用过程中发现 AI 总是犯错，就补充到 AGENTS.md
定期回顾（每周/每月），删除过时的配置

2.4 多项目共享提示词模板

如果你有多个项目用相同的技术栈和规范，可以创建一个共享模板：

# 创建共享模板
mkdir ~/.opencode/templates
cat > ~/.opencode/templates/golang-standard.md << EOF
# Golang 标准项目配置
[你的标准配置内容]
EOF

# 新项目直接复制模板
cp ~/.opencode/templates/golang-standard.md ~/my-new-project/AGENTS.md

核心优势：新建项目 10 秒配置好规范，AI 立即进入状态，不用每次手写。

640.1

三、内置 Agent 系统：让 AI 主动帮你干活

这是 OpenCode 的杀手级功能，Agent 不会等着你下命令，而是主动帮你完成任务。理解了这个概念，你的开发效率能提升一个量级。

3.1 什么是 Agent 系统？

普通模式：你问"写一个用户注册接口"，AI 给你代码，你手动复制、粘贴、运行、测试。

Agent 模式：你问"帮我完成用户注册功能"，Agent 会自动：

分析项目结构
编写代码
创建必要的文件
运行测试
发现 bug 自动修复
生成文档

核心差异：Agent 是主动的、有目标的，能完成一整套任务链，而不是只回答你的单点问题。

3.2 常用内置 Agent 调用示例

OpenCode 内置了多个实用 Agent，直接调用就行：

代码审查 Agent

/code_review src/user.go

Agent 会：

检查代码是否符合规范
发现潜在 bug
提出优化建议
自动修复简单问题

测试生成 Agent

/gen_tests src/user.go

Agent 会：

分析代码逻辑
自动生成测试用例
覆盖边界情况
运行测试确保通过

文档生成 Agent

/gen_docs src/api/

Agent 会：

扫描 API 代码
自动生成接口文档
提取参数说明
输出 Markdown 格式文档

重构 Agent

/refactor src/legacy.go --style=clean

Agent 会：

分析旧代码
重构为清晰可维护的代码
保持功能不变
自动运行测试确保重构正确

3.3 Agent 与普通命令的对比

对比维度	普通命令	Agent 系统
工作方式	被动响应你的指令	主动完成一整套任务
任务范围	单点问题（写一个函数）	多步骤任务（完成一个功能模块）
自主性	不会自动执行后续步骤	自动判断下一步做什么
适用场景	快速查询、代码生成	功能开发、测试、重构

实战建议：

简单任务用普通命令（比如"写一个排序函数"）
复杂任务用 Agent（比如"帮我完成用户权限管理功能"）

3.4 创建自定义 Agent 的基础（进阶篇预告）

OpenCode 支持你创建自己的 Agent，但需要理解一些高级概念，比如：

Agent 的任务分解逻辑
工具链的调用方式
状态管理机制

这部分我们留到进阶篇详细讲，现在先用好内置 Agent 就够了。

640.2

四、管理你的 AI 环境：多模型协作

新手前期用一个模型就够了，但当你项目变复杂，就需要学会多模型协作，让不同的 AI 各司其职，效率更高。

4.1 多模型配置实战

OpenCode 支持同时配置多个模型，你可以在一个会话中灵活切换。

配置步骤：

# 连接第一个模型（用于写代码）
/connect GPT-4

# 保存会话
/save

# 切换到第二个模型（用于代码审查）
/models
# 选择 Claude-3.5-Sonnet

配置后的使用场景：

写代码用 GPT-4（代码质量高）
代码审查用 Claude-3.5-Sonnet（理解能力强）
简单任务用 GPT-3.5（响应快、成本低）

4.2 场景化模型选择策略

不同模型适合不同任务，选对模型事半功倍：

写代码场景：

首选：GPT-4 / Claude-3-Opus
备选：GPT-3.5（简单任务）
不推荐：本地小模型（代码质量不稳定）

代码审查场景：

首选：Claude-3.5-Sonnet / Claude-3-Opus
备选：GPT-4
不推荐：GPT-3.5（理解能力有限）

文档生成场景：

首选：Claude-3-Opus（文笔好）
备选：GPT-4
不推荐：GPT-3.5（生成的文档不够清晰）

快速问答场景：

首选：GPT-3.5（响应快）
备选：本地模型（免费）
不推荐：GPT-4（成本高、没必要）

4.3 模型切换技巧

快速切换模型：

/models

会弹出所有已配置的模型列表，用上下键选择，按 Enter 确认。

临时切换模型（不保存配置）：

/connect --temp Claude-3.5-Sonnet

这个模型只在当前对话中生效，下次启动会话自动恢复默认模型。

设置默认模型：

在 AGENTS.md 中添加：

# 默认模型配置
default_model: GPT-4

每次启动会话自动使用这个模型。

4.4 成本控制策略

不同模型的 API 调用成本差异很大，合理选择能省不少钱：

模型成本对比（假设 GPT-3.5 为基准）：

GPT-3.5：1x（最便宜）
GPT-4：10x-20x（贵但质量高）
Claude-3.5-Sonnet：5x-8x（性价比不错）
Claude-3-Opus：15x-25x（最贵但理解能力最强）

省钱技巧：

简单任务（写个小函数、查个 API）用 GPT-3.5
复杂任务（开发一个功能模块）用 GPT-4 或 Claude-3-Opus
本地模型（Llama 3）完全免费，适合离线开发
定期检查 API 调用量，避免超支

核心原则：能用便宜的就不用贵的，能不调 API 就不调 API（比如先 /save 保存会话，下次直接恢复，不用重新让 AI 理解项目）。

五、使用图片：特殊场景的补充

这个功能不是 OpenCode 的核心，终端版天然限制图片直接交互，但特定场景下还是能用。

5.1 图片文件引用：让 AI 理解图片路径

OpenCode 支持你通过 @ 符号加载图片文件，但不是让 AI 看图片内容，而是让 AI 理解图片的文件路径和引用关系。

实战场景：你有一个图片资源目录 assets/images/logo.png，想让 AI 生成引用这个图片的 HTML 代码。

@ assets/images/logo.png

然后让 AI 生成代码：

生成一个 HTML 页面，使用 assets/images/logo.png 作为 logo

AI 会生成：

<img src="assets/images/logo.png" alt="Logo">

核心作用：AI 理解图片路径，生成正确的引用代码，而不是 AI 本身"看"到了图片内容。

5.2 生成图片处理代码

这是最实用的图片相关场景：让 AI 写代码来处理图片。

场景1：批量调整图片尺寸

生成一个 Python 脚本，批量将 images/ 目录下的所有图片调整为 800x600 像素

AI 会生成：

from PIL import Image
import os

def resize_images(input_dir, output_dir, size=(800, 600)):
    ifnot os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
            img_path = os.path.join(input_dir, filename)
            img = Image.open(img_path)
            resized_img = img.resize(size)
            output_path = os.path.join(output_dir, filename)
            resized_img.save(output_path)

resize_images('images/', 'resized_images/')

场景2：添加水印

生成一个 Python 脚本，给所有图片添加右下角的水印，水印文字为 "My Watermark"

AI 会生成完整的水印添加代码。

场景3：图片格式转换

将所有 PNG 图片转换为 JPG 格式

AI 会生成格式转换脚本。

5.3 图片路径错误排查

新手常犯的错误：图片路径写错，导致引用失败。OpenCode 的 AI 能帮你快速排查。

检查我的 HTML 文件中引用的图片路径是否正确

AI 会：

扫描 HTML 文件
提取所有图片路径
检查文件是否存在
报告错误路径
提供修复建议

实战价值：不用手动一个个检查，AI 几秒钟帮你定位所有图片路径问题。

5.4 明确边界：终端版的限制

OpenCode 终端版能做什么：

✅ 理解图片文件路径
✅ 生成图片处理代码
✅ 检查图片路径是否正确
✅ 提供图片相关的代码建议

OpenCode 终端版不能做什么：

❌ 直接粘贴截图让 AI 理解（需要 Web 界面或插件）
❌ 让 AI"看"图片内容并分析（多模态理解需要特定模型支持）
❌ 直接在终端显示图片

核心原则：把 OpenCode 当代码生成工具，不是图片处理工具。图片相关任务，让 AI 写代码，你自己运行代码处理图片。

附录：进阶命令汇总表

整理全文高频核心命令，按类别划分，方便快速查找、复制使用：

一、会话管理：别让你的工作白费

命令类别	具体命令	用途说明（进阶重点）
会话管理	`/save`	保存当前会话，每完成一个功能点就保存
	`opencode --continue`	恢复上次会话，回到上次工作状态
	`ls ~/.opencode/sessions/`	查看所有会话文件（Linux/Mac）
全局提示词	`/init`	生成 AGENTS.md 文件（第一篇已讲）
	`cat AGENTS.md`	查看全局提示词配置
	`vim AGENTS.md`	编辑全局提示词（Linux/Mac）
Agent 系统	`/code_review 文件名`	代码审查 Agent
	`/gen_tests 文件名`	测试生成 Agent
	`/gen_docs 目录/`	文档生成 Agent
	`/refactor 文件名 --style=clean`	重构 Agent
模型管理	`/connect 模型名称`	连接新模型
	`/models`	查看所有已配置模型并切换
	`/connect --temp 模型名称`	临时切换模型（不保存）
图片操作	`@ 图片路径`	加载图片文件路径
	`ls assets/images/`	检查图片目录是否存在
	`file 图片路径`	检查图片文件类型（Linux/Mac）

本期重点回顾

今天讲了 5 个进阶技巧，按实用频率排序：

会话管理：每完成一个功能点就 /save，用 opencode --continue 快速恢复
全局提示词：编辑 AGENTS.md，让 AI 更懂你的项目规范
Agent 系统：主动帮你完成任务，不是被动响应命令
多模型协作：不同任务用不同模型，效率和成本双优化
使用图片：生成图片处理代码，不是让 AI 直接看图片

新手进阶路径：

第一周：学会会话管理，别丢工作成果
第二周：配置全局提示词，让 AI 更懂你
第三周：尝试内置 Agent，体验主动帮你干活
第四周：配置多模型，优化效率和成本

下期预告：我们会讲更高级的技巧，比如自定义 Agent、与外部工具集成、复杂项目实战等，让你的 AI 助手更强大！

有问题评论区留言，咱们一起学习成长～下期见！

Excerpt​

一、会话管理：别让你的工作白费​

1.1 保存会话：每完成一个功能点就保存​

1.2 恢复会话：秒回到上次工作状态​

1.3 会话文件存储位置​

1.4 多项目会话隔离技巧​

二、全局提示词：一次配置，长期受益​

2.1 AGENTS.md 详解：AI 的项目说明书​

2.2 自定义全局提示词：让 AI 更懂你​

2.3 全局提示词的最佳实践​

2.4 多项目共享提示词模板​

三、内置 Agent 系统：让 AI 主动帮你干活​

3.1 什么是 Agent 系统？​

3.2 常用内置 Agent 调用示例​

代码审查 Agent​

测试生成 Agent​

文档生成 Agent​

重构 Agent​

3.3 Agent 与普通命令的对比​

3.4 创建自定义 Agent 的基础（进阶篇预告）​

四、管理你的 AI 环境：多模型协作​

4.1 多模型配置实战​

4.2 场景化模型选择策略​

4.3 模型切换技巧​

4.4 成本控制策略​

五、使用图片：特殊场景的补充​

5.1 图片文件引用：让 AI 理解图片路径​

5.2 生成图片处理代码​

5.3 图片路径错误排查​

5.4 明确边界：终端版的限制​

附录：进阶命令汇总表​

一、会话管理：别让你的工作白费​

本期重点回顾​

Excerpt

一、会话管理：别让你的工作白费

1.1 保存会话：每完成一个功能点就保存

1.2 恢复会话：秒回到上次工作状态

1.3 会话文件存储位置

1.4 多项目会话隔离技巧

二、全局提示词：一次配置，长期受益

2.1 AGENTS.md 详解：AI 的项目说明书

2.2 自定义全局提示词：让 AI 更懂你

2.3 全局提示词的最佳实践

2.4 多项目共享提示词模板

三、内置 Agent 系统：让 AI 主动帮你干活

3.1 什么是 Agent 系统？

3.2 常用内置 Agent 调用示例

代码审查 Agent

测试生成 Agent

文档生成 Agent

重构 Agent

3.3 Agent 与普通命令的对比

3.4 创建自定义 Agent 的基础（进阶篇预告）

四、管理你的 AI 环境：多模型协作

4.1 多模型配置实战

4.2 场景化模型选择策略

4.3 模型切换技巧

4.4 成本控制策略

五、使用图片：特殊场景的补充

5.1 图片文件引用：让 AI 理解图片路径

5.2 生成图片处理代码

5.3 图片路径错误排查

5.4 明确边界：终端版的限制

附录：进阶命令汇总表

一、会话管理：别让你的工作白费

本期重点回顾