Claude Code完美平替OpenCode:小白也能轻松上手的AI编程神器

OpenCode是Claude Code的开源平替工具,提供图形化界面,支持多种AI模型(包括免费GLM-4.7和MiniMax M2.1)。最大亮点是支持多Session并行运行多个Agent,实现协作编程,相比命令行的Claude Code更友好。支持CLI和Desktop两种使用方式,可将AI编程从"工具使用"提升到"Agent调度"的高度,让小白也能轻松上手。


如果你近期关注过 AI 编程,一定被Claude Code刷过屏。。。

虽然它很好用,但主打命令行操作,且配置麻烦,对接三方API模型不大利索,对小白用户实在不友好。

我呢也是前段时间刚把Claude Code的玩法摸顺,结果一抬头有一款 Claude Code 开源平替工具直接起飞了。

它就是最近在 GitHub 上非常爆火,Star 数狂飙至53K的开源神作:OpenCode

从增长曲线你会发现,近20天内直接飙升了 10K+,还在疯涨。

为什么它能火成这样?因为OpenCode做对了一件最核心的事:它把“选模型”进化成了“选员工(Agent)”,并且给了大家一个极度舒适的图形化操作界面。

可根据自己的需求选择 CLI 还是 Desktop。

不管是小白还是资深极客,用完 OpenCode 只有一种感觉:这才是 Vibe Coding 该有的样子。

核心亮点

1、集成一款可靠优化模型:Zen

Zen 是 OpenCode 团队创建的一个用于编码代理的可靠优化模型,里面提供了一套经过专门测试和基准测试的精选 AI 模型集。

基本上支持目前全球知名/不知名的海量 AI 模型(DeepSeek、Kimi、MiniMax、智谱、小米也都在其中),配置也较简单,在对话中也可随意切换模型。

最重要的是,不用登录,不用订阅,就能免费使用其中的 5 款模型。

当然 GLM-4.7、MiniMax M2.1 这两个最火热的国产 Coding 模型就在其中,本地只要安装个 OpenCode 就可以随意白嫖。

2、Session 隔离(并行 Agent)

这是 OpenCode 最具颠覆性的创新。你在 OpenCode 里,可以同时开启多个 Session 窗口。

可以一个 Session 正在帮你设计数据库表结构;另一个 Session 正在根据设计稿画页面。

支持并行运行多个 Agent。其实还内置了一套协作逻辑:主协调 Agent 和 多个副 Agents。

这种并行协作的爽感,是单线程的 Claude Code 无法比拟的。

除了内置有 2 个子代理,还直接支持 LSP。

3、顶级组合技:OpenCode + oh-my-opencode

如果你觉得上面的功能还不够劲爆,OpenCode 社区还有一个“传说级”的插件:oh-my-opencode

同样的一个开源项目,同样的非常爆火,GitHub 上也有 1 万多人收藏了。

https://github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode

这个插件它解锁了 OpenCode 的许多限制,提供了更丰富的能力支持,像 Claude Skills 也能扩展进来。

由于我还没有尝试这个插件,刚好又看到了藏老师发的下面这个推文。所以必须提醒大家,稳妥起见,不轻易尝试,个人不建议和主账号搭配使用!

快速入手

OpenCode 除了有很极客风格的 CLI 外,还支持桌面版(不是真正的那种IDE哦)!

CLI 安装指令(任选一条适合自己系统的):

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bashnpm i -g opencode-aibrew install opencode

桌面版只有 MacOS 支持一键安装命令:

brew install --cask opencode-desktop

也可直接在官网下载:

https://opencode.ai/download

写在最后

OpenCode 自己打磨的“可靠模型集” - Zen,这是很多人忽略、但我觉得非常关键的一点。

他们帮你筛选了最优秀且匹配各种编程场景的模型。

这个文档下有详细罗列所有支持的模型,以及哪些模型免费都有说明。

https://opencode.ai/docs/zen/#models

OpenCode 把 AI Coding 从「工具使用」,推进到了「Agent 调度」。

这也是我之前说的:Vibe Coding 拼的,从来不是手速,而是你管理 AI 的能力。

如何系统的学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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