CLI工具¶

轻量、灵活、适合DevOps场景

OpenCode¶

The open source AI coding agent.

在运行过一次 opencode 后，会生成一个 ~/.config/opencode 文件夹，可以新建一个 opencode.json，如果希望 json 里面可以编写注释的话，可以把后缀名改成 jsonc（下文 oh-my-opencode 也支持这种格式）。

模型配置¶

在 provider 下添加模型是附加到 provider 上的配置，对 opencode /connect 中该provider已配置的模型没有影响，只是在本地的 opencode.jsonc 中为provider 添加了一个新的模型配置。

实际上，/connect 中的模型列表可能是从系统默认配置或其他地方获取的，而本地的配置是个人化的，只会影响本地 opencode 使用的模型选项。

例如：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "nvidia": {
      "options": {
        "baseURL": "https://integrate.api.nvidia.com/v1"
      },
      "models": {
        "deepseek-ai/deepseek-v3.2": {
          "name": "DeepSeek v3.2",
          "limit": {
            "context": 128000,
            "output": 65536
          }
        }
      }
    }
  }
}

API Key 配置¶

使用 /connect 命令添加提供商的 API 密钥时，它们会存储在 ~/.local/share/opencode/auth.json 中。

Agent¶

在配置文件中加入"agent"，可以创建一个专门的 agent：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "agent": {
    "code-reviewer": {
      "description": "审查代码的最佳实践和潜在问题",
      "model": "anthropic/claude-sonnet-4-5",
      "prompt": "你是一个代码审查员。专注于安全性、性能和可维护性。",
      "tools": {
        // 为仅审查的代理禁用文件修改工具
        "write": false,
        "edit": false
      }
    }
  }
}

可以通过@命令调用子代理，例如：@code-reviewer 这段代码有什么问题吗？

权限¶

默认情况下，opencode 允许所有操作而无需明确批准。你可以使用 permission 选项更改此设置。

例如，要确保 edit 和 bash 工具需要用户批准：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "permission": {
    "edit": "ask",
    "bash": "ask"
  }
}

Claude Code¶

安装¶

scoop install claude-code

配置¶

在~/.claude目录下，Claude Code的配置文件夹结构如下：

.codex/
  ├── settings.json       # 主配置文件（模型、权限、hooks、状态栏、渲染等）
  ├── commands/           # 自定义 slash 命令。
  ├── agents/             # 自定义子代理（subagents）
  ├── output-styles/      # 自定义输出风格
  ├── plugins/            # 自定义插件
  └── todos/              # Todo 管理

命令¶

确认目前的 Provider：/status
总结上下文：对话太长，输入 /compact 清理掉不必要的历史数据。
彻底重置上下文：开启一个新任务前，使用 /clear 彻底重置上下文。

子代理¶

使用 /agent 命令创建子代理。可以创建用户代理与项目代理。用户代理的位置在 ~/.claude-code/agents/，项目代理的位置在项目根目录的 .claude-code/agents/。

Codex CLI¶

在白嫖（bushi）Claude Code API失败（好几个公益站都有时报错）后，我转而使用 Codex CLI，因为Codex的模型支持更稳定。

配置¶

在~/.codex目录下，Codex的配置文件夹结构如下：

.codex/
  ├── AGENTS.md           # 全局指令
  ├── config.toml         # 配置文件
  ├── auth.json           # API密钥等认证信息
  ├── prompts/            # 自定义提示词模板
  └── skills/             # 自定义技能（类似 slash commands）

AGENTS.md¶

全局指令文件，可以让其它AI撰写指令。例如：

- Always reply in Chinese.
- 除非用户明确要求英文，否则所有回复使用简体中文。
- 代码标识符、命令、日志、报错信息保持原始语言；其余解释用中文。

config.toml¶

Codex 的主配置文件。

MCP Server 配置¶

Codex 目前仅支持 STDIO。如果你是 Windows 开发者，遵从 mcp_servers 一定会配置失败。通常进入 Codex 你会看到Program not found 或 request timed out。

需要在原教程文档基础上新增 command 指向具体的 npx 位置，以及env 包含 SYSTEMROOT，例如：

[mcp_servers.context7]
command = "C:\\Program Files\\nodejs\\npx.cmd"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp", "--api-key", "<your_api_key>"]
env = {SYSTEMROOT = 'C:\Windows'}

Profiles配置¶

Profiles 用来定义不同的模型和推理强度组合，方便在交互式和非交互式命令中切换。

交互式启动：

codex -p balanced
codex -p deep

非交互执行：

codex exec -p fast "你的任务描述"
codex exec -p deep "你的任务描述"

prompts¶

prompts 目录下可以放自定义的提示词模板，用法是 /提示词名称。例如：/check-fix，用来在改完 bug 之后做影响分析，防止改了一处炸了三处：

# 修复影响检查 (Fix Impact Analysis)

对当前修改进行全面影响分析，检查是否对其他逻辑造成破坏。

## 检查维度

### 1️⃣ 直接影响分析
- 修改的函数/方法被哪些地方调用？
- 修改的参数签名是否向后兼容？
- 返回值类型/结构是否发生变化？

### 2️⃣ 间接影响分析
- 调用链上下游的数据流向
- 共享状态/全局变量的修改
- 事件监听器/回调函数的触发时机

### 3️⃣ 数据结构兼容性
- 新增字段: 旧数据读取时是否有默认值？
- 删除字段: 是否有代码仍在访问该字段？
- 类型变更: string→number 等隐式转换

skills¶

skills 目录下可以放自定义的技能（类似 slash commands）。例如：/play，用来自动化浏览器操作：

# 打开链接（Playwright 自动化）

**核心任务**：使用 Playwright MCP 工具自动化浏览器操作。

## 执行步骤
1. 打开链接（browser_navigate）
2. 获取页面状态（browser_snapshot）
3. 处理登录逻辑（如果需要）
4. 遇到问题立即停止并告知

命令¶

/approvals：

授予 Codex 权限，目前有三种，如果超出权限限制，就需要用户手动确认：

Read Only：默认权限，只能读取文件

Auto：读写，运行命令（还是有一些手动批准）

Full Access：读写、使用网络工具（真正的 Auto，整个过程不需要一次确认）

/status：显示当前模型、权限等状态信息。