实验：Opencode 环境配置实践

实验前置检查

开始实验前，确认以下准备工作：

• 至少一个 AI 提供商的 API 账户（智谱 GLM / MiniMax / Ollama）
• 网络畅通
• 终端工具（macOS Terminal、Windows PowerShell、Linux 终端）

实验时长：90 分钟

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阶段 1：安装 Git（10 分钟）

按照 3.1 节的说明安装 Git，然后验证：

git --version
git config --global user.name "你的名字"
git config --global user.email "你的邮箱"

预期结果：看到 Git 版本号，配置命令无报错。

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阶段 2：安装 Opencode（15 分钟）

选择适合你的安装方式，完成安装后验证：

opencode --version

预期结果：看到 Opencode 版本号。

如果遇到 command not found，重启终端再试。

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阶段 3：配置模型与 Skills（20 分钟）

# 创建实验目录
mkdir ~/opencode-lab
cd ~/opencode-lab

# 启动 Opencode
opencode

在 TUI 中完成以下操作：

1. 输入 /connect，选择一个 AI 提供商，输入 API 密钥
2. 输入 你好，请介绍一下自己 测试连接
3. 输入以下指令安装 Skills 扩展包：

请帮我执行 git clone https://github.com/Xueheng-Li/sysu-awesome-cc.git

4. 安装完成后，输入 /agent 确认能看到 Paper Reviewer 和 Web Researcher

预期结果：AI 正常回复；扩展包下载到当前目录；智能体列表中出现新增项。

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阶段 4：安装 Miniconda 与 Python 环境（20 分钟）

在 Opencode 中输入：

请帮我安装 Miniconda，然后创建一个名为 econ-ai 的 Python 3.11 环境，
并安装 pandas、numpy、matplotlib 这三个包。

或按照 3.3.4 和 3.3.5 节手动操作。

验证：

conda activate econ-ai
python -c "import pandas; print(pandas.__version__)"

预期结果：看到 pandas 版本号。

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阶段 5：基本使用练习（25 分钟）

完成以下操作，熟悉日常交互：

1. 对话练习：向 AI 提问经济学概念，观察回复质量
2. 会话管理：
   • 按 ctrl+x n 新建会话
   • 按 ctrl+x l 查看会话列表
   • 输入 /compact 压缩当前会话
3. 智能体切换：
   • 按 tab 切换到 Plan Agent
   • 输入 分析一下如何用 Python 计算股票的移动平均线
   • 按 tab 切回 Build Agent，让它创建代码文件
4. 探索命令：
   • 按 ctrl+p 打开 Commands 面板
   • 输入 /themes 换一个喜欢的主题
   • 输入 /models 查看可用模型

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评估标准

• Git 安装成功，能显示版本号
• Opencode 安装成功，能显示版本号
• API 连接成功，AI 能正常回复
• Skills 扩展包下载成功，/agent 可见新增智能体
• Miniconda 安装成功，Python 环境可用
• 能使用快捷键管理会话
• 能在 Build Agent 和 Plan Agent 之间切换

如果某阶段未通过：

1. 回到对应章节重新阅读操作步骤
2. 检查是否遗漏某个命令或跳过某个配置
3. 查阅 3.2.4 常见问题排查表
4. 访问 Opencode 官方文档（https://learnopencode.com）
5. 寻求助教或同学帮助