课程简介
本课程专为希望掌握下一代 AI 编程工具 OpenCode 的开发者设计。课程摒弃了传统的“功能点罗列”教学法，采用 “理论引导 + 全场景实战” 的双螺旋结构。
在为期 3 天的特训中，学员将从零搭建 OpenCode 环境，通过 15 个精心设计的实战实验（LABs），逐步解锁从基础代码分析、功能开发、测试重构，到快速原型（Vibe Coding）、自定义 Agent、以及高阶的规格驱动开发（SDD）全流程。这不仅是一门工具课，更是一次关于“人机协同（AI-Native）”软件工程新范式的深度洗礼。
目标收益
1.独立构建环境：掌握 OpenCode 的多平台安装、网络配置、模型连接（国产/国际/本地）及规则定制（LAB-00/01）。
2.驾驭核心交互：熟练运用 TUI 界面、快捷键体系及 Plan/Build 双模式，实现高效的人机对话。
3.掌握标准工作流：建立“理解-开发-测试-重构”的 AI 协同闭环，显著提升日常开发效率（LAB-02～05）。
4.实施高级工程化：运用多 Agent 协同与自定义 Agent 技术，解决安全、性能与代码审查等专项问题（LAB-07～11）。
5.重塑工程思维：理解并实践规格驱动开发（SDD），在复杂项目中利用文档约束 AI 行为，降低幻觉风险（LAB-12～14）。
培训对象
本课程面向希望通过 AI 工具彻底重塑开发工作流的专业人士。为了确保最佳的学习效果和实战体验，学员需满足以下条件：
•后端/全栈开发者：希望摆脱 IDE 插件限制，寻求更强自主执行能力的 AI 编程工具。
•技术 Tech Lead：探索如何通过统一的 AI 规则（Rules）和自定义 Agent 提升团队代码质量。
•DevOps 工程师：需要利用 CLI 工具进行自动化脚本编写与环境管理的专业人士。
•AI 编程爱好者：希望体验最前沿的 TUI 交互与 Agent 编排技术的极客。
课前准备
•电脑设备：自备笔记本电脑（macOS / Windows 10+ / Linux），建议内存 8GB 以上（若计划运行本地 Ollama 模型，建议 16GB+ 及 NVIDIA 显卡）。
•网络环境：需具备访问 GitHub 克隆实验仓库的网络条件。
•AI 模型服务（关键）：
￮
课程大纲
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第一天：工具原理与环境构建 目标：完成 OpenCode 的认知建立、环境安装与核心配置，通过 LAB-00 和 LAB-01 确保每位学员拥有一套标准化的、可用于后续实战的开发环境。 |
第一章：基础认知与连接 •1.1 认识 OpenCode ￮产品定义：终端 AI 编程助手与 IDE 插件的本质区别。 ￮核心优势：开源架构、模型自由、国产模型支持与本地化部署。 •1.2 核心交互逻辑 ￮TUI 界面导览：状态栏、对话区与输入区。 ￮核心三件套：@ （引用）、! （执行）、/ （指令） 的理论基础。 ￮AI 六大工具原理：read/write/edit 等工具的运作机制。 第二章：配置与会话管理 •2.1 高效操作体系 ￮会话管理：新建、切换、撤销 （/undo） 与 Git 快照机制。 ￮快捷键系统：Leader 键 （Ctrl+X） 的使用逻辑。 •2.2 规则与环境 ￮规则定制：AGENTS.md 的作用与热加载机制。 ￮Plan/Build 双模式：只读分析与全能执行的区别与切换。 第三章：入门实验（模块一：入门准备） •3.1 LAB-00：环境安装与配置 ￮实验内容：在 Windows/Linux/macOS 上完成 OpenCode 安装；配置百炼 Coding Plan 或其他模型；使用 Prompt 驱动完成开发环境的依赖安装。 ￮目标：实现从零到可用的完整环境搭建。 •3.2 LAB-01：核心操作全流程 ￮实验内容：实操 TUI 界面；切换 explore/plan/build 三种模式；练习 @ 文件引用；运行 /init 命令生成规则；体验基础的自定义 Agent。 ￮目标：掌握 OpenCode 的全部核心操作指令。 |
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第二天：基础开发工作流与协作 目标：通过高密度的实战实验，掌握“理解-开发-测试-重构”的标准循环，并体验快速原型开发与多 Agent 协作，解决实际业务问题。 |
第四章：基础开发实战（模块二：基础开发工作流） •4.1 LAB-02：代码分析与文档化 ￮实验内容：使用 explore 模式深度分析 Python 代码库；自动生成架构文档、函数说明及 README。 ￮目标：建立“先理解再动手”的 AI 编程习惯。 •4.2 LAB-03：功能迭代开发 ￮实验内容：使用 build 模式为现有的患者记录管理系统添加新功能。 ￮目标：掌握功能迭代场景下的 Prompt 编写模式。 •4.3 LAB-04：测试驱动开发 ￮实验内容：利用 OpenCode 生成单元测试，覆盖正常路径、边界条件及异常处理。 ￮目标：理解测试驱动的 AI 协同模式，确保代码质量。 •4.4 LAB-05：代码重构 ￮实验内容：对旧代码进行重构，包括消除重复逻辑、提取函数、改善命名及提升可读性。 ￮目标：掌握渐进式重构的策略。 第五章：原型与协作（模块三 & 模块四） •5.1 LAB-06：快速原型 Vibe Coding ￮实验内容：从零开始，快速构建一个包含产品列表、购物车、结账流程的电商原型。 ￮目标：体验不追求代码质量、只追求速度的“想到哪做到哪”模式，理解快速原型的边界。 •5.2 LAB-07：并行开发 ￮实验内容：启动多个 OpenCode 实例，同时重构多个独立的模块代码。 ￮目标：掌握并行 Agent 的任务拆分与管理策略。 •5.3 LAB-08：深度分析与执行分离 ￮实验内容：利用子代理深度分析大型复杂函数，生成报告后由主代理执行重构。 ￮目标：理解“分析与执行分离”的高级协同模式。 |
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第三天：高级工程化与规格驱动开发 目标：从“使用者”进阶为“定制者”和“架构师”。通过定制 Agent 解决特定领域问题，引入 SDD 方法论提升工程严谨性，最后通过综合实战完成全流程闭环。 |
第六章：自定义 Agent 体系（模块五：自定义 Agent） •6.1 LAB-09：代码审查 Agent ￮实验内容：创建 @code-reviewer Agent，专门用于审查并简化复杂的条件语句（如将 295 行代码优化至 30 行）。 ￮目标：掌握自定义 Agent 的设计、提示词编写与调用。 •6.2 LAB-10：性能优化 Agent ￮实验内容：创建 @performance-auditor Agent，识别代码中的性能瓶颈并进行自动修复。 ￮目标：建立系统化的性能优化思路。 •6.3 LAB-11：安全加固 Agent ￮实验内容：创建 @security-auditor Agent，构建三阶段并行的安全修复流水线。 ￮目标：掌握安全领域的 Agent 协同模式。 第七章：规格驱动开发 SDD（模块六：规格驱动开发） •7.1 LAB-12：Greenfield 新项目开发 ￮实验内容：从零开发 RSS Feed Reader。使用 @spec-writer Agent 生成四层文档（Constitution -> Spec -> Plan -> Tasks），严格按文档开发。 ￮目标：掌握文档驱动开发（SDD）的完整流程，降低 AI 幻觉风险。 •7.2 LAB-13：Brownfield 旧项目迭代 ￮实验内容：为现有的 ContosoDashboard 添加文档管理功能。分析现有架构约束，设计集成方案文档后实施。 ￮目标：理解如何在遗留系统中引入 SDD 方法论。 第八章：综合实战与复盘（模块七：综合实战） •8.1 LAB-14：全周期工程实战 ￮实验内容：完成五阶段完整软件工程周期：Vibe Coding 原型 -> 功能迭代 -> 性能+安全加固 -> SDD 重构 -> 复盘沉淀。引入 Shopify CEO 的上下文文档框架。 ￮目标：建立完整的工程决策直觉，体验“写好上下文 = 写好 Prompt”的核心认知。 •8.2 课程总结 ￮回顾三天学习路径：从工具使用到工作流掌握，再到架构思维提升。 ￮学员交流与答疑。 |
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第一天：工具原理与环境构建 目标：完成 OpenCode 的认知建立、环境安装与核心配置，通过 LAB-00 和 LAB-01 确保每位学员拥有一套标准化的、可用于后续实战的开发环境。 第一章：基础认知与连接 •1.1 认识 OpenCode ￮产品定义：终端 AI 编程助手与 IDE 插件的本质区别。 ￮核心优势：开源架构、模型自由、国产模型支持与本地化部署。 •1.2 核心交互逻辑 ￮TUI 界面导览：状态栏、对话区与输入区。 ￮核心三件套：@ （引用）、! （执行）、/ （指令） 的理论基础。 ￮AI 六大工具原理：read/write/edit 等工具的运作机制。 第二章：配置与会话管理 •2.1 高效操作体系 ￮会话管理：新建、切换、撤销 （/undo） 与 Git 快照机制。 ￮快捷键系统：Leader 键 （Ctrl+X） 的使用逻辑。 •2.2 规则与环境 ￮规则定制：AGENTS.md 的作用与热加载机制。 ￮Plan/Build 双模式：只读分析与全能执行的区别与切换。 第三章：入门实验（模块一：入门准备） •3.1 LAB-00：环境安装与配置 ￮实验内容：在 Windows/Linux/macOS 上完成 OpenCode 安装；配置百炼 Coding Plan 或其他模型；使用 Prompt 驱动完成开发环境的依赖安装。 ￮目标：实现从零到可用的完整环境搭建。 •3.2 LAB-01：核心操作全流程 ￮实验内容：实操 TUI 界面；切换 explore/plan/build 三种模式；练习 @ 文件引用；运行 /init 命令生成规则；体验基础的自定义 Agent。 ￮目标：掌握 OpenCode 的全部核心操作指令。 |
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第二天：基础开发工作流与协作 目标：通过高密度的实战实验，掌握“理解-开发-测试-重构”的标准循环，并体验快速原型开发与多 Agent 协作，解决实际业务问题。 第四章：基础开发实战（模块二：基础开发工作流） •4.1 LAB-02：代码分析与文档化 ￮实验内容：使用 explore 模式深度分析 Python 代码库；自动生成架构文档、函数说明及 README。 ￮目标：建立“先理解再动手”的 AI 编程习惯。 •4.2 LAB-03：功能迭代开发 ￮实验内容：使用 build 模式为现有的患者记录管理系统添加新功能。 ￮目标：掌握功能迭代场景下的 Prompt 编写模式。 •4.3 LAB-04：测试驱动开发 ￮实验内容：利用 OpenCode 生成单元测试，覆盖正常路径、边界条件及异常处理。 ￮目标：理解测试驱动的 AI 协同模式，确保代码质量。 •4.4 LAB-05：代码重构 ￮实验内容：对旧代码进行重构，包括消除重复逻辑、提取函数、改善命名及提升可读性。 ￮目标：掌握渐进式重构的策略。 第五章：原型与协作（模块三 & 模块四） •5.1 LAB-06：快速原型 Vibe Coding ￮实验内容：从零开始，快速构建一个包含产品列表、购物车、结账流程的电商原型。 ￮目标：体验不追求代码质量、只追求速度的“想到哪做到哪”模式，理解快速原型的边界。 •5.2 LAB-07：并行开发 ￮实验内容：启动多个 OpenCode 实例，同时重构多个独立的模块代码。 ￮目标：掌握并行 Agent 的任务拆分与管理策略。 •5.3 LAB-08：深度分析与执行分离 ￮实验内容：利用子代理深度分析大型复杂函数，生成报告后由主代理执行重构。 ￮目标：理解“分析与执行分离”的高级协同模式。 |
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第三天：高级工程化与规格驱动开发 目标：从“使用者”进阶为“定制者”和“架构师”。通过定制 Agent 解决特定领域问题，引入 SDD 方法论提升工程严谨性，最后通过综合实战完成全流程闭环。 第六章：自定义 Agent 体系（模块五：自定义 Agent） •6.1 LAB-09：代码审查 Agent ￮实验内容：创建 @code-reviewer Agent，专门用于审查并简化复杂的条件语句（如将 295 行代码优化至 30 行）。 ￮目标：掌握自定义 Agent 的设计、提示词编写与调用。 •6.2 LAB-10：性能优化 Agent ￮实验内容：创建 @performance-auditor Agent，识别代码中的性能瓶颈并进行自动修复。 ￮目标：建立系统化的性能优化思路。 •6.3 LAB-11：安全加固 Agent ￮实验内容：创建 @security-auditor Agent，构建三阶段并行的安全修复流水线。 ￮目标：掌握安全领域的 Agent 协同模式。 第七章：规格驱动开发 SDD（模块六：规格驱动开发） •7.1 LAB-12：Greenfield 新项目开发 ￮实验内容：从零开发 RSS Feed Reader。使用 @spec-writer Agent 生成四层文档（Constitution -> Spec -> Plan -> Tasks），严格按文档开发。 ￮目标：掌握文档驱动开发（SDD）的完整流程，降低 AI 幻觉风险。 •7.2 LAB-13：Brownfield 旧项目迭代 ￮实验内容：为现有的 ContosoDashboard 添加文档管理功能。分析现有架构约束，设计集成方案文档后实施。 ￮目标：理解如何在遗留系统中引入 SDD 方法论。 第八章：综合实战与复盘（模块七：综合实战） •8.1 LAB-14：全周期工程实战 ￮实验内容：完成五阶段完整软件工程周期：Vibe Coding 原型 -> 功能迭代 -> 性能+安全加固 -> SDD 重构 -> 复盘沉淀。引入 Shopify CEO 的上下文文档框架。 ￮目标：建立完整的工程决策直觉，体验“写好上下文 = 写好 Prompt”的核心认知。 •8.2 课程总结 ￮回顾三天学习路径：从工具使用到工作流掌握，再到架构思维提升。 ￮学员交流与答疑。 |
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