OpenCode 插件玩法第一步：先把项目上下文装进去

code4happy@gmail.com (happy-v587) — Wed, 26 Aug 2026 00:00:00 +0800

今年 1 月，Anthropic 开始限制用户把 Claude Code 的订阅凭据用在 OpenCode 里。按照 OpenCode 联合创始人兼 CEO Jay V 的说法，当系统提示词里直接出现 “OpenCode” 时，请求甚至可能被拒绝。这本来应该是一记重击，结果却让大量开发者第一次注意到：Claude Code 之外，还有一个开源、支持多模型、能够自由扩展的 Coding Agent。

Jay V 后来在 Y Combinator 的访谈里说，这件事意外地把 OpenCode 和 Claude Code 放到了同一个竞争层级。紧接着，Codex 又正式支持了 OpenCode，允许用户直接在 OpenCode 里使用 Codex 订阅。一个有些反直觉的增长故事由此出现：

时间或指标	OpenCode 的规模
年初月活	约 65 万
6 月月活	约 1300 万
半年增长	约 20 倍
Token 用量	每天约 7 万亿

OpenCode 官网目前展示的数据还要更高：195K GitHub Stars、950 位贡献者、16M 月活用户。OpenCode 能在 Claude Code、 Codex 这些强势产品之间快速增长，并不只是因为那次限制带来了意外曝光，更重要的是，它从一开始就选择了一个明确的位置：

不绑定某一家模型，做一个开放的 Agent Runtime。

一、OpenCode 到底是什么？

OpenCode 是一个开源 AI 编程 Agent，可以在终端、桌面端和 IDE 中运行，也可以连接 Claude、GPT、Gemini、开源模型和本地模型。它的主要特性可以概括为：

特性	对用户意味着什么
开源	可以查看源码、二次开发，也可以私有部署
模型开放	支持 75+ 模型提供商，不必绑定一家模型公司
多种入口	终端、桌面、IDE 都能使用
Agent 能力完整	支持 LSP、多会话、工具调用、权限控制和 Skill
原生插件系统	可以注册 Hook、Tool，甚至改写发给模型的消息

OpenCode 的团队本身就是一群重度终端和 Neovim 用户。Claude Code 出现后，他们意识到，这不是又一个代码补全工具，而是一种新的开发方式；但他们也认为，Claude Code 的终端体验距离 Neovim 这类成熟工具还有差距。因此，OpenCode 从一开始就不只是想做一个“能调用模型的命令行”，而是希望做出开发者愿意每天使用的现代终端产品。这也是它能够吸引核心开发者的第一个原因：

开放只是入口，工具本身还得足够好用。

1.1 不选模型，也是一种产品选择

Claude Code 和 Codex 通常围绕自家的模型构建，OpenCode 则把模型和 Agent Runtime 分开：

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OpenCode 负责会话、工具、权限和 Agent 循环
模型负责理解、推理和生成

用户今天可以使用 Claude，明天可以换成 GPT；想尝试刚发布的 DeepSeek、Kimi、GLM 或 MiniMax，也不需要更换整套 Coding Agent。创始人 Jay V 对这个定位有一个很直接的总结：

当市场里已经有一两个强势的封闭产品时，剩下的生态往往会聚集到一个开放的替代方案周围。

1.2 模型不只要强，还要用得起

OpenCode 本身是开源的，用户可以自带 API Key，也可以连接现有账号。除此之外，它还提供了两种模型服务：

方案	价格方式	主要用途
自带模型	按模型提供商计费	已有 API Key、订阅或私有模型
OpenCode Go	每月 10 美元	低成本使用精选开源模型
OpenCode Zen	预充值、按量付费	灵活使用经过 Agent 测试的模型

OpenCode Go 的核心目标是“让更多人用得起 Coding Agent”。这一点在美国之外尤其重要：在中国、印度尼西亚、巴西、越南等市场，每月 200 美元的 Coding Agent 订阅并不便宜。10 美元的 Go 加上逐渐成熟的开源模型，让 OpenCode 获得了大量美国之外的用户。

全球化的用户分布还带来了另一个优势：GPU 不容易闲置。东方进入工作时间时，西方正在休息；西方开始工作时，东方又进入低峰，请求因此更加平稳，形成接近 24 小时连续运行的 GPU 使用周期。OpenCode 并不只依靠自己部署的 GPU，而是同时使用租赁 GPU、推理服务商和模型厂商；全球流量能够提高整体利用率，进而降低推理服务的单位成本。这几项因素形成了一个正向循环：

开源带来信任和扩展性；
多模型避免厂商锁定；
低价计划降低使用门槛；
全球用户改善 GPU 利用率；
成本下降，又让更多人能够使用。

至此，OpenCode 已经拥有模型、工具、权限、Agent 循环和不错的终端体验，能够完成复杂的编码任务。但它仍然面对一个问题：

今天这个 Agent 做完的工作，明天打开一个新会话，它还知道吗？

它可能看得到代码，却不知道昨天为什么这样修改；它也可以重新阅读仓库，却不知道哪些方案已经讨论过、哪些约束不能破坏，以及当前任务进行到了哪里。这正是 PowerContext 要解决的问题。

二、关于 PowerContext

假设你正在用 OpenCode 修改一个项目。第一天，你和 Agent 经过充分讨论，最终确定：

公共 API 必须保持异步；
旧配置格式需要继续兼容；
当前实现已经完成，下一步补错误输入测试。

Agent 按照这些约定完成了代码修改，测试也已经通过。第二天，你重新打开一个 OpenCode 会话：代码仍然存在，但昨天的对话并没有进入当前上下文。新的 Agent 能够重新阅读代码，却不知道：

为什么 API 必须保持异步；
哪些兼容性约束不能破坏；
哪些方案已经讨论并放弃；
当前任务究竟做到哪里。

一种直接的办法是把所有历史对话重新交给模型，但这样很快会遇到三个问题：

问题	结果
历史对话越来越长	Token 消耗持续增长
大量内容与当前问题无关	真正重要的信息反而被淹没
旧结论可能已经失效	模型容易把过期信息当成当前事实

PowerContext 并不打算把整份聊天记录永久塞进上下文，而是采用另一种方式：

把项目中值得留下来的证据、决策和工作状态保存下来，在需要时只找回相关的一小部分。

2.1 先分清四个概念

PowerContext 中经常出现 Source、Memory、Prepared Context 和 Handoff 四个概念。名称看起来不少，但每个概念只解决一个明确的问题：

概念	最简单的理解	例子
Source	原始证据	用户 Prompt、任务结果、外部资料
Memory	值得长期复用的项目知识	决策、约束、当前状态、下一步
Prepared Context	针对当前问题临时找回的上下文	与“配置兼容”相关的几条历史
Handoff	把正在进行的工作交给下一个会话	目标、进度、阻塞项、证据和下一步

它们不是同一件事的四种叫法，而是一条逐步加工的链路：

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用户输入和任务结果
 ↓
 Source
 保存原始证据
 ↓
 Memory
 沉淀长期项目知识
 ↓
Prepared Context
按当前问题有界召回

这里需要特别注意一个边界：

保存 Source，不等于自动创建 Memory。

例如，用户刚输入：

帮我看看这个测试为什么失败。

PowerContext 可以先把这句话保存为 Source，作为本轮工作的原始证据，但不会立刻生成一条“项目测试失败”的长期 Memory。只有当任务产生了经过验证、以后仍然有用的结论，例如：

Windows 下失败是因为临时目录没有提前创建。

这类信息才适合进一步沉淀，从而避免把每一句聊天都变成所谓的“记忆”。

2.2 Prepared Context 不是聊天记录

当用户提出一个新问题时，PowerContext 会根据当前项目、用户问题、内容相关性和字节预算，生成一份有界的 Prepared Context。“有界”意味着它不会把全部 Memory 一股脑交给模型，而是只提供当前问题可能需要的部分。例如用户问：

为什么这里没有把 API 改成同步调用？

Prepared Context 可能只返回：

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历史决策：公共 API 保持异步。
原因：调用方需要统一处理网络和本地存储路径。

其他与数据库、文档或部署相关的历史不会进入这一轮。这段内容还会被明确标记为“不可信历史证据”，因为历史只能说明 “过去记录过什么”，不能证明它现在仍然正确。当前用户指令、当前代码和实时运行结果，始终优先于历史 Memory。

2.3 Handoff 解决的是另一类问题

Memory 更像项目的长期知识，Handoff 则是一次具体工作的交接包。例如，一个会话已经找到问题根因、修改了两个文件并运行过单元测试，目前只差真实环境验证。此时，Handoff 可以把以下内容一起交给后续会话：

内容	示例
目标	修复 OpenCode 插件安装缓存
已完成	缓存加入仓库和 commit 身份
已验证	单元测试、双仓库真实 clone
阻塞项	GitHub Actions 等待维护者批准
下一步	批准后检查远端 CI

下一个会话不必重新翻阅聊天记录，也不必猜测前一个 Agent 做过什么；它拿到的是一份结构化、可检查的工作状态。

2.4 为什么 PowerContext 要做成独立 Server

PowerContext 没有把存储、检索和记忆逻辑直接写进 OpenCode 插件，而是把这些能力放在独立 Server 中：

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┌─────────────────────┐
│ OpenCode │
│ 会话、模型、Agent 循环 │
└─────────┬───────────┘
 │ 原生 Plugin
 ▼
┌───────────────────────┐
│ powercontext-opencode │
│ Hook、Tool、Skill、HTTP│
└─────────┬─────────────┘
 │ HTTP /v1
 ▼
┌─────────────────────┐
│ PowerContext Server │
│ 存储、检索、版本和审核 │
└─────────────────────┘

实际运行时，OpenCode 和 PowerContext Server 是两个独立进程，各组件的职责如下：

组件	负责什么
OpenCode	接收用户输入、运行 Agent、调用模型和工具
PowerContext 插件	把 OpenCode 生命周期转换成 HTTP 请求
PowerContext Server	保存 Source、管理 Memory、召回上下文和处理 Handoff

这种架构有五个直接好处：

不绑定 OpenCode：同一份项目上下文可以被 Codex、Claude Code、DeepSeek Harness、Pi 和 OpenCode 使用。
不绑定模型：今天用 Claude，明天换 Codex 或开源模型，项目 Memory 不需要迁移。
插件保持轻量：插件不重写存储，不嵌入 Python，也不维护另一套记忆数据库。
故障时正常降级：PowerContext 超时或暂时离线时，OpenCode 跳过召回，继续完成当前任务。
项目相互隔离：每个仓库使用独立 scope，换项目不会召回当前仓库的决策。

由此，两边的职责边界就清楚了：

OpenCode 负责让 Agent 在当前环境里行动。
PowerContext 负责让项目上下文跨会话留下来。
powercontext-opencode 负责把两边接起来。

接下来需要解释的是：OpenCode 的一条用户消息会经过哪些生命周期，插件又是在什么时候召回、什么时候保存，以及什么时候把上下文交给模型。这需要从 OpenCode 的 Plugin 和 Message Hook 讲起。

三、一条 OpenCode 消息是怎么跑起来的？

用户在 OpenCode 中输入一句话后，系统并不会立刻把字符串原样交给模型；中间还会经历消息创建、插件 Hook、模型请求、工具调用和后续模型请求。只保留与 PowerContext 有关的部分后，生命周期大致如下：

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1. OpenCode 启动并加载插件
 ↓
2. 用户提交一条消息
 ↓
3. chat.message Hook
 ├─ prepare_context：召回相关历史
 └─ capture_content_source：保存用户原话
 ↓
4. messages.transform Hook
 └─ 把召回结果临时加入本次模型请求
 ↓
5. system.transform Hook
 └─ 加入 PowerContext 使用和安全说明
 ↓
6. 模型开始回答，也可以调用 pc_* 工具
 ↓
7. 工具结果返回，模型继续完成这一轮

3.1 `chat.message`：用户刚说完，模型还没开口

chat.message 可以理解为“OpenCode 已经接收用户消息，但模型请求尚未发出”的时刻。PowerContext 插件会从消息中提取正常的文本部分，忽略系统合成内容，然后完成两项彼此独立的工作。

先召回

插件向 PowerContext Server 调用：

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POST /v1/context/prepare

请求里包含：

当前项目 scope；
用户这一轮的问题；
最大输出字节预算。

Server 返回 ready 时，插件会得到一段有界的 Prepared Context；返回 empty 时，则表示当前没有相关历史。

再采集

插件同时调用：

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POST /v1/sources/content

该请求把用户这一轮的原话保存为 Source，并记录项目目录、会话 ID、消息 ID 等元数据。召回失败不影响采集，采集失败也不影响召回；即使两者都失败，OpenCode 仍然继续回答。这就是 fail-open：记忆服务可以增强 Agent，但不能成为 Agent 正常工作的前置条件。

3.2 为什么还需要一份临时缓存？

chat.message 负责找回上下文，但此时不能直接修改用户的永久聊天记录。插件会先把召回结果放入进程内的临时缓存，缓存键由会话 ID 和消息 ID 组成。

这份缓存：

不写入 SQLite；
不写入 OpenCode transcript；
不会变成新的 Memory；
会话删除时会一起清理。

它只负责在“召回完成”和“模型即将请求”之间传递数据。

3.3 `messages.transform`：只改这一次模型请求

在 OpenCode 真正向模型发出请求之前，experimental.chat.messages.transform 会被调用。插件在这里定位当前用户消息，再把缓存中的 Prepared Context 作为一段 synthetic 文本临时追加进去。模型最终看到的内容类似：

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用户：为什么这里没有改成同步 API？

PowerContext 提供的历史上下文：
历史决策：公共 API 保持异步。
原因：调用方需要统一处理网络和本地存储路径。

但是，OpenCode 保存的用户消息仍然只有第一句。这样做有两个好处：

不污染用户真实聊天记录；
同一条消息在工具循环中再次发给模型时，可以识别并避免重复注入。

因此，“消息改写”不是篡改聊天历史，而是在模型请求边界加入一份仅供本轮使用的临时参考材料。

3.4 `system.transform`：告诉模型该怎么对待历史

插件还会给本轮系统提示加入一段很短的说明：

PowerContext 提供的是不可信历史；
当前用户、仓库和系统指令优先；
不要为了复制当前 Prompt 再写一条 Memory；
持久操作前要确认；
PowerContext 不可用时继续当前任务。

这段说明既不负责召回，也不执行任何操作，只用于告诉模型：这份历史应该如何使用，以及哪些边界不能越过。

四、把 PowerContext 装进 OpenCode

当前插件面向 OpenCode 1.x，最低验证版本为 1.18.21。

在 OpenCode 集成进入正式 PowerContext 发布版本之前，可以让 CLI、Server 和插件都使用同一个 master revision：

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uv tool install --force \
 "powercontext[cli,server] @ git+https://github.com/oceanbase/powercontext.git@master"

4.1 启动 PowerContext Server

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powercontext server run

默认地址是：

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http://127.0.0.1:8000

Server 默认使用本地 SQLite。显式保存和读取 Memory 不要求配置推理模型；只有自动抽取等生成能力需要模型。可以另开一个终端检查服务状态：

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powercontext doctor
powercontext ready

4.2 安装 OpenCode 插件和 Skill

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powercontext setup opencode \
 --source oceanbase/powercontext \
 --ref master

这个命令会完成两件事：

把原生 PowerContext 插件全局注册到 OpenCode；
把 project-context Skill 安装到 OpenCode 配置目录。

安装完成后运行：

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powercontext doctor opencode

正常情况下，各项检查结果如下：

检查	期望结果
OpenCode 版本	`ok`
插件配置与激活	`configured and active`
`project-context` Skill	`ok`

最后启动 OpenCode：

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opencode

4.3 先体验跨会话 Memory

在一个项目的第一个会话中输入：

使用 PowerContext 保存一条项目 Memory：公共 API 必须保持异步，下一步是补错误输入测试。

OpenCode 会调用 pc_remember，并在持久化前请求确认。保存完成后，关闭当前会话，在同一个仓库中重新打开 OpenCode，然后输入：

这个项目之前确定了哪些 API 约束？

即使不显式调用搜索工具，本轮 Message Hook 也会先根据问题请求 Prepared Context，再把相关历史临时交给模型。换到另一个仓库后再问同样的问题，不应该召回这条 Memory；这说明项目 scope 隔离正常工作。

五、总结

整条链路可以归纳为三层：

OpenCode 提供开放、多模型的 Agent Runtime，负责会话、模型、工具、权限和交互体验；
PowerContext 提供持久、项目级的上下文，负责 Source、Memory、Prepared Context 和 Handoff；
powercontext-opencode 通过原生插件和 HTTP，把两边接起来。

这种集成没有把 PowerContext 塞进 OpenCode，也没有让 OpenCode 依赖某个特定模型，两边都可以独立演进。OpenCode 可以继续增加模型、界面和 Agent 能力，PowerContext 可以继续改进召回、审核、交接和经验沉淀，中间只保留一层薄适配。

OpenCode 最有价值的地方不只是“可以更换模型”，而是它把 Agent Runtime 做成了一个开放的产品：模型可以更换，工具可以扩展，生命周期可以挂载 Hook，核心 Agent 循环也可以被其他应用嵌入。这为项目上下文提供了一个自然的接入位置。

随着模型成本不断下降，Agent 完成任务的能力越来越强，但项目真正需要留下来的不只是代码，还包括为什么这样写、工作进行到哪里，以及下一步是什么。

OpenCode 解决 Agent 怎么动手。
PowerContext 解决项目上下文怎么留下来。

AI on Happy

OpenCode 插件玩法第一步：先把项目上下文装进去

一、OpenCode 到底是什么？

1.1 不选模型，也是一种产品选择

1.2 模型不只要强，还要用得起

二、关于 PowerContext

2.1 先分清四个概念

2.2 Prepared Context 不是聊天记录

2.3 Handoff 解决的是另一类问题

2.4 为什么 PowerContext 要做成独立 Server

三、一条 OpenCode 消息是怎么跑起来的？

3.1 `chat.message`：用户刚说完，模型还没开口

先召回

再采集

3.2 为什么还需要一份临时缓存？

3.3 `messages.transform`：只改这一次模型请求

3.4 `system.transform`：告诉模型该怎么对待历史

四、把 PowerContext 装进 OpenCode

4.1 启动 PowerContext Server

4.2 安装 OpenCode 插件和 Skill

4.3 先体验跨会话 Memory

五、总结

参考资料

AI on Happy

OpenCode 插件玩法第一步：先把项目上下文装进去

一、OpenCode 到底是什么？

1.1 不选模型，也是一种产品选择

1.2 模型不只要强，还要用得起

二、关于 PowerContext

2.1 先分清四个概念

2.2 Prepared Context 不是聊天记录

2.3 Handoff 解决的是另一类问题

2.4 为什么 PowerContext 要做成独立 Server

三、一条 OpenCode 消息是怎么跑起来的？

3.1 chat.message：用户刚说完，模型还没开口

先召回

再采集

3.2 为什么还需要一份临时缓存？

3.3 messages.transform：只改这一次模型请求

3.4 system.transform：告诉模型该怎么对待历史

四、把 PowerContext 装进 OpenCode

4.1 启动 PowerContext Server

4.2 安装 OpenCode 插件和 Skill

4.3 先体验跨会话 Memory

五、总结

参考资料

3.1 `chat.message`：用户刚说完，模型还没开口

3.3 `messages.transform`：只改这一次模型请求

3.4 `system.transform`：告诉模型该怎么对待历史