想象一下，你接手了一个乱糟糟的旧项目，正愁无从下手：

　　你： “OpenCode，帮我分析下这个项目的 API 调用逻辑，写个文档存到 docs 文件夹，顺便把过时的 axios 调用改成最新的 fetch 语法。”

　　OpenCode： “没问题。”（然后你就能看到它在终端里自动跳动，翻找文件、重写逻辑、创建文档，最后深藏功名地告诉你：搞定了。）

　　它把 AI 从一个“只会聊天的专家”变成了“能帮你干活的学徒”。

　　opencode 的安装，Windows 版本有对应的 exe 文件，当然 Mac 与 Linux 也有对应的安装包，可以一键安装，但是是 beta 版本，我第一次安装 Mac 版本的安装包，打开直接提示有问题，我们从源码安装。

　　第一步：curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

　　只需在 cmd 终端里面输入以上命令，脚本会自动下载，并安装

　　这里只需要等待安装完成即可

　　Installing opencode version: 1.1.53■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 100%Manually add the directory to /Users/Macname/.zshrc (or similar): export PATH=/Users/Macname/.opencode/bin:$PATH ▄ ██ ██ ██ █▄ █ ██ ██ ████ ██ █ ██ █ ██ ██ █ █ OpenCode includes free models, to start:cd

　　 # Open directoryopencode # Run commandFor more information visit https://opencode.ai/docs

　　这里小编电脑安装完成后，提示没有添加环境变量，需要自行添加

　　直接在 cmd 终端输入

　　echo 'export PATH="/Users/Macname/.opencode/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc

　　直接提示

　　zsh: permission denied: /Users/Macname/.zshrc

　　说明我没有文件夹权限，无法设置本文件夹的环境变量

　　ls -l ~/.zshrc提示-rw------- root staff ...说明文件夹权限不属于用户

　　修改文件夹权限

　　sudo chown Macname:staff ~/.zshrcchmod u+w ~/.zshrc

　　获取文件夹权限后

　　source ~/.zshrc或者重启 cmd 终端输入opencode --version就能看到版本号了

　　第二步：与 opencode 的第一次接触直接在 cmd 终端里面输入 opencode 即可打开

　　打开 opencode 后，输入

　　/models

　　这里选择使用的 free 模型即可，当然，你若有Claude 或者 ChatGPT 的 API ，也可以使用收费模型，选择完成后，即可跟 opencode 沟通了。

　　随便输入一些信息，opencode 回复你，说明整个 opencode 完成了。

　　 opencode 自带 kimi-k2.5以及 minimax 与GLM-4.7 的免费模型，针对大家平时使用完全够用了，但是很多情况是，以上模型是在线的模型，出于文件，信息安全的考虑，我们可以考虑使用本地模型。

　　ollama使用开源的，并下载本地模型及其简单，我们前期的文章介绍了很多 ollama 的教程，这里不再赘述。

　　下载完成本地模型，并打开 ollama，加载本地模型

　　通用对话（轻量）：llama3.2:3b（约 2.0GB 下载）通用对话（更强）：llama3.1:8b（约 4.9GB 下载）中文/通用能力：qwen2.5:7b（约 4.7GB 下载）、qwen2.5:14b（约 9.0GB 下载）编程优先：qwen2.5-coder:7b（约 4.7GB 下载）、qwen2.5-coder:14b（约 9.0GB 下载）、qwen2.5-coder:32b（约 20GB 下载）其他常用：gemma2:9b（约 5.4GB 下载）、mistral:7b（约 4.4GB 下载）MacBook（Apple Silicon）16GB 统一内存（例如 M4 16GB）3B~8Bllama3.2:3b / llama3.1:8b / qwen2.5-coder:7b独显 16GB 显存（例如 16GB VRAM 的 NVIDIA/AMD）7B~14Bqwen2.5-coder:14b / qwen2.5:14b / gemma2:9b独显 24GB 显存14B~32Bqwen2.5-coder:32b / qwen2.5:32b / gemma2:27b独显 32GB 显存（以 RTX 5090 32GB 为例）32Bqwen2.5-coder:32b / qwen2.5:32b独显 48GB+ 显存70B/72Bllama3.1:70b / qwen2.5:72b

　　当然，本地模型需要根据自己的配置，下载合适的模型。

　　配置模型全局：~/.config/opencode/opencode.json（所有项目通用）项目级：把 opencode.json 放到当前项目根目录（只对这个项目生效）

　　opencode.json是一个配置文件，opencode 打开时会读取其文件

　　{ "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "provider": { "ollama": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "Ollama (local)", "options": { "baseURL": "http://localhost:11434/v1" }, "models": { "qwen2.5-coder:7b": { "name": "Qwen2.5 Coder 7B (local)" }, "llama3.1:8b": { "name": "Llama 3.1 8B (local)" }, "llama3.2:3b": { "name": "Llama 3.2 3B (local)" } } } }}

　　当然，前提是需要使用 ollama 下载本地模型到你电脑里面，重启 opencode 即可看到本地模型。若你对文件信息安全问题不考虑，建议直接使用在线的免费模型，不需要下载几个甚至几十 G 的模型文件。

　　opencode 是一个终端界面，你在里面聊天或者修改代码，查看文件等，都不是很方便，我们可以直接在 vs code 里面打开 opencode，让 vs code 作为 GUI 编程界面，而 opencode 作为一个 agent。

　　我们只需要在 vscode终端打开opencode 即可

　　小编第一次在 vscode 里面打开提示

　　command not found: opencodeVS Code 没读到你的 shell PATH

　　这里依然是环境变量问题，在 cmd 终端里面，输入

　　echo 'export PATH="/Users/liruitao/.opencode/bin:$PATH"' >> ~/.zprofile

　　重启 opencode与 VScode 即可

　　本期我们就先介绍到这里，主要是安装出现了一些环境变量的问题，后期，我们从0 开始一个项目，真正体验一下 opencode 的能力。