步骤1.安装OpenCodenpminstall-gopencode-ai步骤2.设置CanopyWaveAPI(1)您可以根据项目的位置将opencode.json放置在项目根目录中,或者将其设置为全局 ~/.config/opencode/opencode.json(2)获取您的模型API密钥:搜索CanopyWave注册获取.(3)复制下面的json文件,将Bearertokenkey替换为您在上一步中从 opencode.json文件如下所示{"$schema":"https://opencode.ai/config.json","provider":{"myprovider":{"npm":"@ai-sdk Authorization":"Beareryour_canopywave_key"}},"models":{"zai/glm-4.7":{"name":"glm47"}}}}}步骤3.使用(1)输入opencode 按Enter键(5)开始在您的OpenCode上使用开源模型
opencode 安装 -> 使用OpenCode 是一款开源 AI 编程工具https://github.com/anomalyco/opencode安装需要先安装node.js,推荐nodejs22https ://www.cnblogs.com/jtts/articles/19559111安装opencode推荐使用scoop安装,安装scoophttps://www.cnblogs.com/jtts/articles /19548840scoop安装opencodescoop install opencodenpm 安装npm i -g opencode-ai安装完成之后输入opencode启动安装后配置自定义模型如果购买了 codeplan,可以按照官网的教程配置如果使用api创建一个.opencode.json文件配置环境变量,powershell中输入 $env:OPENCODE_CONFIG='文件路径\.opencode.json ' [Environment]::SetEnvironmentVariable("OPENCODE_CONFIG", "文件路径\.opencode.json", "User")将下面内容粘贴到.opencode.json
企业生产环境通常将其作为受控开发工具使用,而非以常驻后台服务的方式部署,这是所有部署操作的核心前提。 分场景部署指南(可复现·无歧义·安全合规)✅场景1:快速体验(仅本地测试,一次性交互)风险标注:该方式仅用于临时体验,基于root用户运行,不适合开发/生产环境。 5.RootlessDocker/Podman兼容性OpenCodeDocker部署方案理论上完全兼容RootlessDocker/Podman,核心适配要点:需注意Volume权限映射,确保容器内opencode 6.Kubernetes部署原则(克制性建议,无误用风险)基于OpenCode的开发工具核心定位,为避免误将开发工具部署为生产常驻服务,本文刻意不提供可直接apply的YAML,仅给出企业级部署原则,适配 本手册的所有配置均遵循“最小权限、最小挂载、最小资源、最小网络”的企业级部署原则,在保证开发者使用体验的同时,完全适配企业安全基线与运维规范,实现开发效率与合规安全的双重平衡。
多账号轮询:可以登录多个账号,代理会自动轮询使用,突破单账号的速率限制自动故障转移:某个账号超限或报错,自动切换到下一个可用账号权重分配:可以为不同账号设置权重(比如付费账号权重高,免费账号权重低)OpenCode 本文将结合OpenCode来打造自己的AI编程助手。OpenCode是一个开源的AI编码代理。它提供终端界面、桌面应用和IDE扩展等多种使用方式。 一键安装,展开代码语言:BashAI代码解释#https://opencode.ai/docs/zh-cn/curl-fsSLhttps://opencode.ai/install|bash#ornpmi-gopencode-ai /opencode.json#启动OpenCodeopencode#启动OpenCode,指定工程目录mkdir-p~/Codes/hello-codeopencode~/Codes/hello-code 运行界面,编写代码,更多玩意,AwesomeOpenCode结语CLIProxyAPI+OpenCode准备好了,那就愉快地写代码吧
claude-code-terminal# 进入目标项目工作目录cd your-project-workspace# 启动Claude Code交互服务claude-terminal相关文章Qwen3大模型本地化部署 2.1 核心功能特性OpenCode的核心优势在于极致的灵活性,开发者既可以接入闭源的大模型API,也能通过Ollama等工具接入本地部署的 开源模型 ,实现完全离线的编码代理服务。 Anthropic旗下模型,为一体化体验支付品牌溢价安全与合规隐私性优势显著,支持本地模型离线运行,数据无需上传云端,适配强监管行业企业级云安全能力,具备完善的合规资质,但所有代码数据需上传至Anthropic服务器部署与易用性部署门槛中等 ,本地模型部署需要手动配置环境,适合有一定技术基础的开发者开箱即用,仅需完成账号授权与简单安装即可使用,对新手开发者更友好四、场景化选型建议两款工具没有绝对的优劣之分,核心是匹配开发者与团队的实际需求, 个人开发者与小型团队,对使用成本敏感,希望灵活控制研发投入强监管行业的研发团队,需要代码数据完全内网运行,不能上传至第三方云端有定制化的功能需求,希望修改工具底层逻辑,适配自身的研发流程有对应的算力资源,可本地部署开源模型
Terminal-Bench 2.0 上打败了几乎所有竞争对手 Ollama 再次升级,原生命令增加了对 Pi 的支持,一键启动并免配置使用 Kimi-K2.5 云端模型 然后好奇安装这个与 Claude Code、OpenCode 对比一下: Claude Code 的系统提示词:数万 Token[1],包含详细的工具使用指南、安全规则、输出格式要求等 OpenAI Codex 的系统提示词:相对精简但仍然很长 opencode
文章地址:https://www.cnblogs.com/whuanle/p/19469026 基于这个背景,所以找时间写这篇基于 OpenSpec + OpenCode 的实践教程。 为什么说 OpenSpec + OpenCode 适合落地呢? 人工智能助手使用指南(自动生成) ├── project.md # 项目专属上下文信息(技术栈、编码/项目规范) ├── specs/ # 权威基准:当前已部署的功能能力 ,所以 OpenCode 会在 .opencode/command 下生成一些命令文件。 一旦代码部署并验证,变更提案就不再是 “提案”,而是现实代码了,为了减少后续检索成本等,OpenSpec 会做一些操作。
在尝试使用 OpenCode 2天之后,我决定放弃使用Cursor。 因为我最近摸索出一套让我觉得“既强悍又极具性价比”的组合:OpenCode + Oh My OpenCode。 什么是 OpenCode? OpenCode 本质上是一个运行在终端里的开源 AI 编程环境,你可以把它看作是脱离了 IDE 束缚的“命令行版 Cursor”。 核心武器 Oh My OpenCode OpenCode 只是一个容器,Oh My OpenCode 才是注入灵魂的必装插件。它引入了一套名为 Sisyphus (西西弗斯) 的智能体编排系统。 项目地址: OpenCode: https://github.com/anomalyco/opencode Oh My OpenCode: https://github.com/code-yeongyu /oh-my-opencode
节点规划 Cloudera Manager Server 节点提供 WebUI 操作界面,管理 Cloudera Manager Agent 节点,在运行 Agent 的机器上部署大数据相关组件。 集群开始安装部署,启动服务。 ? 完成安装。 ? CDH 集群安装检查 登陆 Clouder Manager 管理界面,可以检查集群各组件运行情况。 ?
我们上期介绍OpenCode的PLC coding能力,不知道大家体验如何?免费的OpenCode开源AI编写PLC程序真的很爽! 这一期我们重点分享下画图能力。 01、直接Ask 打开OpenCode,让它直接出电气原理图,一起看看: 直接对话形式,让它绘制一张电机起保停的电气原理图,输入后Enter进入: 好吧,这确实没法入眼,毕竟擅长的领域不同,要不再换个提示词 画图这块我们用Canvas这个Skills试试看: 安装Skills也很简单,把上面那句话直接复制粘贴进去Opencode的对话框,它直接执行: 执行完自动加载,这个时候再来问: 询问我是哪种启动方式, 参考链接: 【1】https://opencode.ai/download 【2】https://zhuanlan.zhihu.com/p/1994549093310154550
Host 模式 openwrk 命令行启动 服务器部署,无头运行 Remote Client 模式 App 连接已有的 OpenWork Server 团队共享,多人协作 核心组件包括: OpenWork Chrome,在 Facebook Marketplace 帮我找一个绿色的沙发" "去 Notion 上更新一下这条 CRM 记录" "导出上周的销售数据并生成报告" 方式二:CLI 模式(服务器部署 安装很简单: npm install -g opencode-router opencode-router start 核心配置只需要两个环境变量: OPENCODE_URL:OpenCode 服务地址 OPENCODE_DIRECTORY:工作目录 常用命令: # 查看状态 opencode-router status # 列出 Telegram 绑定 opencode-router telegram 当然也有一些不足: Windows 和 Linux 还是 Alpha 版本,稳定性待验证 文档目前还在建设中,某些高级功能的教程不够详细 对于国内用户,Slack 集成可能不太方便,更需要企微/飞书支持
开发利器openCode+OhMyOpenCode四大核心智能体:Sisyphus、Prometheus、Atlas与Hephaestusoh-my-opencode是基于openCode的的一个多智能体协作插件 作为OpenCode的专用编排层,它不仅提供了开箱即用的开发体验,更通过一系列高度专业化的智能体(Agents)为开发者赋能。 OhMyOpenCode是一个构建在OpenCode之上的专用编排层(OrchestrationLayer),主打“Batteries-included”理念。 #安装OhMyOpenCode插件bunxoh-my-opencodeinstall#或npminstall-goh-my-opencode#在项目中启动opencode默认启用Sisyphus,其他智能体可通过配置文件按需激活 GitHub仓库:github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode官方文档:ohmyopencode.com最新版本:v3.2.1(支持更多MCP与实验性DCP压缩)
最近AI开发圈彻底炸了,OpenClaw和OpenCode的讨论度一路飙升,不管是资深技术开发者,还是刚入门的普通用户,都在纠结这两款工具到底值不值得用、谁更适配日常需求。 人格与记忆:OpenClaw的独家优势如果说OpenCode是效率王者,那OpenClaw的杀手锏就是长期记忆+人格一致性。 实测名场面:同样的任务,OpenClaw刚运行21秒还在初始化,OpenCode已经开始修改文件;等到1分10秒时,OpenCode早已完工交付,OpenClaw还在后台“思考推理”,高频开发场景下,这个差距真的拖节奏 保姆级安装教程(一键复制即用) OpenClaw安装(npm全局部署)npm install -g openclaw@latest安装完成后,验证版本命令:openclaw --version OpenCode 安装(更简便,新手友好)npm install -g opencode-ai启动命令:opencode首次运行会自动扫描项目目录、建立索引,让AI快速吃透项目结构,后续使用更丝滑。
好,那接下来,小傅哥给大家分享下,如何安装一个 ai ssh 工具(没有这个教程,很多人是安装不上的!)。 在整体体验后,效果还是都不错的,这里是 opencode 的终端使用截图; opencode 默认提供了一些免费模型,可以输入 /models 进行选择。 安装完成后,需要输入 opencode 之后 Enter(回车)进入到系统中。如果提示 opencode 不是有效的命令,可以检查是否安装过程中有个提示 source ... /opencode.json.sh 之后想更换配置的模型,则可以通过 vim 命令,编辑 /root/.config/opencode/opencode.json 其他的还有一些像是 mcp 的配置,可以参考官网 ,通过 SSH 工具操作部署了 opencode 的 Linux 系统。
通过 getconf LONG_BIT Linux查看系统位数命令:返回的结果如果是64,说明linux系统属于64位;返回32,系统属于32位。
结果这玩意必须要钱才能私有化部署,这直接就被我pass了。 后来就发现了 Bitwarden这个工具,因为他是我Google 1Password开源版 而搜索到的。然后也看了下,确实不错。 就来部署一下他吧。 安装Bitwarden 我们先部署bitwarden,然后使用Nginx作为反向代理,将请求转发到bitwarden服务器上。 Docker部署bitwarden mkdir /data/bitwarden docker run -d \ --rm \ --name bitwarden 成功部署完毕。 其他平台客户端 直接前往 https://bitwarden.com/download 进行下载其他平台客户端,和插件设置方法相似,设置完url直接登录即可。
安装prometheus的详细过程看:prometheus部署教程(一)-腾讯云开发者社区-腾讯云1、部署mysql-exporter(1)操作准备安装MySQL:参考连接:Mysql 安装教程-腾讯云开发者社区 5s static_configs: -targets:['IP:9104'] #mysql服务器的ip加端口 systemctl restart prometheus(7)登录页面查看2、部署 redis_exporter(1)部署前准备安装redis集群,参考连接redis(Cluster)集群-腾讯云开发者社区-腾讯云(2)在客户端主机创建app日录,并上传gz又件cd /apptar -
DeepSeek是一款强大的知识检索和问答工具,通过本地部署,用户可以更加便捷地进行知识检索和问答操作。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek,以便用户能够充分利用其强大的功能。 环境要求 在本地部署DeepSeek之前,需要确保计算机满足以下环境要求: 操作系统:Linux(推荐)或Windows。 Python版本:Python 3.7及以上。 DeepSeekModel model = DeepSeekModel() result = model.predict(input_data) print(result) 使用与调试 使用DeepSeek 在成功部署并启动
实现目标:创建普通告警,严重告警两个飞书群,当cpu高的时候发送告警到普通群,服务器宕机时发送告警到严重告警群。
适用范围:本教程只适用于RedHat系列(CentOS、RockyLinux)说明:本文档演示单机集中式部署方案,适用于开发测试环境。 wheelALL=(ALL)ALL%wheelALL=(ALL)NOPASSWD:ALL切换用户展开代码语言:BashAI代码解释su-opentenbase二、源码编译(不想和各种依赖打架的可以直接跳至三、安装与部署 makeinstall#安装contrib模块chmod+xcontrib/pgxc_ctl/make_signaturecdcontribmake-sj$(nproc)makeinstall三、安装与部署 v5.0/opentenbase-5.21.8-i.x86_64.tar.gz赋予工具执行权限展开代码语言:BashAI代码解释chmod+xopentenbase_ctl分支B:如果进行了源码编译获取部署工具 /opentenbase_ctlinstall-cconfig.ini部署过程展开代码语言:BashAI代码解释======StarttoInstallinstanceopentenbase_c====