# OpenCode: open-source альтернатива Claude Code. Гайд > Что такое OpenCode, как установить, подключить облачные и локальные модели через Ollama, настроить агентов, права и MCP. Чем отличается от Claude Code. > Author: Roman Belov · Published: 2026-10-30 · Source: https://futurecraft.pro/ru/blog/opencode-guide/ OpenCode - open-source агент для программирования под лицензией MIT. Он работает в терминале, как desktop-приложение или расширение IDE, читает проект, правит файлы и запускает команды. От Claude Code он отличается в первую очередь моделями: OpenCode подключается к 75+ провайдерам через [AI SDK](https://opencode.ai/docs/providers), включая локальные модели в Ollama, LM Studio и llama.cpp. Независимость от вендора имеет цену. Конфиг для локальной модели приходится писать руками, права по умолчанию широкие, качество работы целиком зависит от выбранной модели. Кроме того, в ноябре 2026 года у проекта две параллельные версии, OpenCode 1 и OpenCode 2, с разными командами установки. Статья о том, как поставить OpenCode, подключить облачную и локальную модель, настроить агентов, права и MCP и чем он отличается от Claude Code. В конце - тест локальных моделей через Ollama на OpenCode 1.15.11: что получилось и что сломалось. Остальное описано по документации на 6 ноября 2026 года. ## Что такое OpenCode Проект живёт на GitHub в репозитории [anomalyco/opencode](https://github.com/anomalyco/opencode), лицензия MIT. Старый адрес `github.com/sst/opencode` отдаёт редирект 301 на новый. На 6 ноября 2026 года у репозитория около 225 тыс. звёзд и 30 тыс. форков. Интерфейсов три: TUI в терминале, desktop-приложение (в README помечено как beta) и расширение IDE. Есть и неинтерактивный режим: `opencode run "задача"` выполняет одну задачу и выходит, так OpenCode встраивается в скрипты и CI. Ключи провайдеров, добавленные через `/connect`, хранятся в `~/.local/share/opencode/auth.json`. ### OpenCode 1 и OpenCode 2 Сейчас развиваются две линейки. По GitHub API последним релизом помечен v1.19.5 от 28 октября 2026 года, а линейка v2 выходит параллельно: v2.2.5 опубликован 30 октября. Обе версии ставят команду `opencode`, и под этим именем рядом не уживаются: установщик V2 заменяет бинарь V1. По [руководству по миграции](https://opencode.ai/v2/docs/migrate-v1/) у V2 три намеренных несовместимости: новый API плагинов, новые контракты серверного API и перенос настроек терминального клиента из `tui.json` в один глобальный `cli.json`. Старый конфиг V2 читает из тех же мест и приводит к новому формату в памяти, сам файл не переписывается. Нативный формат V2 опционален, ключи в нём переименованы: `agent` стал `agents`, `permission` стал массивом `permissions`, MCP-серверы переехали в `mcp.servers`. Статья описывает OpenCode 1 и его формат конфига. По руководству по миграции этот формат работает и в V2. Одно поведенческое отличие V2 касается безопасности: по умолчанию V2 не спрашивает перед доступом к путям вне проекта. ## Установка OpenCode ### macOS и Linux Команды для двух версий различаются. Для OpenCode 1 [документация](https://opencode.ai/docs) даёт такие варианты: ```bash # OpenCode 1 curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash npm install -g opencode-ai brew install anomalyco/tap/opencode ``` Для OpenCode 2 команды из [README](https://github.com/anomalyco/opencode) и [docs v2](https://opencode.ai/v2/docs): ```bash # OpenCode 2 curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash npm install -g @opencode/cli brew install anomalyco/tap/opencode-v2 ``` Формула из основного Homebrew, `brew install opencode`, в README названа официальной, но обновляемой реже. Документация V1 уточняет, что сейчас она ставит V2, поэтому для V1 нужен tap `anomalyco/tap`. На Arch пакет `opencode` из официального репозитория тоже ставит V2. Скрипт установки кладёт бинарь в `$HOME/.opencode/bin`, этот каталог нужно добавить в `PATH`. С Homebrew в тестовом окружении всплыла ещё одна деталь: `brew upgrade opencode` отказался загружать формулу из стороннего tap с сообщением `Refusing to load formula anomalyco/tap/opencode from untrusted tap` и предложил пометить tap как доверенный. Это изменение настроек доверия Homebrew, его лучше делать осознанно. ### Windows Для OpenCode 1 документация рекомендует WSL. Нативно доступны Chocolatey (`choco install opencode`), Scoop (`scoop install opencode`), npm (`npm install -g opencode-ai`) и Docker (`docker run -it --rm ghcr.io/anomalyco/opencode`). Для OpenCode 2 менеджеры пакетов Windows не поддерживаются, в docs v2 есть ссылки на отдельные бинарники под x64 и ARM64. ### Проверка установки ```bash opencode --version ``` Если команда не найдена после установки скриптом, проверьте, что `$HOME/.opencode/bin` есть в `PATH`, и откройте новый терминал. ## Первый запуск OpenCode запускается в каталоге проекта: ```bash cd ~/projects/my-app opencode ``` Первым делом подключите провайдера командой `/connect` (подробнее в следующем разделе). Затем `/init`: OpenCode проанализирует проект и создаст `AGENTS.md` в корне. Документация советует коммитить этот файл, в нём агент держит описание структуры и соглашений проекта. Как устроен этот формат и как он сочетается с CLAUDE.md, разобрано в [гайде по AGENTS.md](https://futurecraft.pro/ru/blog/agents-md-guide/). Несколько вещей, которые пригодятся сразу: - `@` в промпте открывает нечёткий поиск по файлам проекта, выбранный файл попадает в контекст. - Tab переключает основной агент между Build и Plan. Plan не правит код и подходит для обсуждения плана. - `/undo` откатывает последние изменения и возвращает исходное сообщение, его можно повторять несколько раз. `/redo` возвращает откаченное. - `/models` показывает модели подключённых провайдеров. ## Подключение моделей Модель в конфиге указывается в формате `provider/model`, например `anthropic/claude-sonnet-5-5`. Для лёгких задач вроде генерации заголовков сессий есть отдельный ключ `small_model`. Если его нет, OpenCode пробует взять более дешёвую модель того же провайдера, иначе использует основную. ### Облачные провайдеры Для облака конфиг почти не нужен: команда `/connect` в TUI показывает список провайдеров, спрашивает ключ и сохраняет его. В [списке провайдеров](https://opencode.ai/docs/providers) Anthropic, OpenAI, Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Azure OpenAI, OpenRouter, GitHub Copilot, Groq, DeepSeek, xAI, Together AI, Ollama Cloud и десятки других. Как устроен OpenRouter и чем он отличается от прямого ключа провайдера, разобрано в [гайде по OpenRouter](https://futurecraft.pro/ru/blog/openrouter-guide/). Подписки поддерживаются у части провайдеров. По документации OpenCode без дополнительной настройки работают ChatGPT Plus/Pro (вход через браузер), GitHub Copilot и GitLab Duo. Сама команда OpenCode продаёт доступ к моделям через провайдеры OpenCode Models и OpenCode Go (по docs v2 это подписка за $10 в месяц), оба опциональны. С моделями Claude ситуация другая. Документация OpenCode прямо пишет, что существуют плагины для работы с подпиской Claude Pro/Max, что Anthropic это явно запрещает и что с версии 1.3.0 OpenCode их больше не поставляет. [Документация Claude Code](https://code.claude.com/docs/en/legal-and-compliance) со своей стороны называет OAuth-вход подписки предназначенным для Claude Code и других собственных приложений Anthropic. Для Claude в OpenCode остаётся API-ключ из Claude Console: ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "model": "anthropic/claude-sonnet-5-5", "small_model": "anthropic/claude-haiku-5-5" } ``` ### Локальные модели через Ollama Ollama подключается как OpenAI-совместимый провайдер. Проектный `opencode.json`, на котором проводился тест из этой статьи: ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "model": "ollama/qwen3:8b", "provider": { "ollama": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "Ollama (local)", "options": { "baseURL": "http://localhost:11434/v1" }, "models": { "qwen3:8b": { "name": "Qwen3 8B" }, "gemma4:e4b": { "name": "Gemma 4 E4B" } } } } } ``` Ключ в `models` должен совпадать с именем модели в Ollama. Проверить, что конфиг подхватился, можно командой `opencode models ollama`: она выводит модели провайдера в формате `ollama/<модель>`. Главный параметр здесь - контекст. [Документация Ollama](https://docs.ollama.com/integrations/opencode) пишет, что OpenCode нужен контекст от 64k токенов. По умолчанию Ollama выбирает его по объёму видеопамяти: 4k при VRAM меньше 24 GiB, 32k при 24-48 GiB и 256k при 48 GiB и больше ([context length](https://docs.ollama.com/context-length)). На тестовой машине с 36 GiB по `ollama ps` получилось 32 768. Документация OpenCode при неработающих tool calls советует поднять `num_ctx` до 16-32k, это меньше рекомендации Ollama. Контекст задаётся при старте сервера, а реальное значение видно в колонке `CONTEXT`: ```bash OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serve ollama ps ``` Больше контекста упирается в память и в потолок самой модели. У qwen3:8b он 40 960 токенов, и 64k для неё недостижимы. Подробно про выбор моделей, квантизацию и память - в [гайде по Ollama](https://futurecraft.pro/ru/blog/ollama-guide/). Есть и короткий путь: `ollama launch opencode`. По документации Ollama он запускает OpenCode с inline-конфигом для выбранной модели и не перезаписывает `~/.config/opencode/opencode.json`, а `ollama launch opencode --config` только настраивает интеграцию без запуска сессии. Модели, описанные только в `opencode.json`, в выборе `ollama launch` не появятся. В тесте этот путь не проверялся. Если нужна локальная модель именно в Claude Code, это тоже возможно через Anthropic-совместимый API Ollama, пример есть в статье [про Claude Code в России](https://futurecraft.pro/ru/blog/claude-code-russia/). ### Кастомный OpenAI-совместимый провайдер Любой сервис с OpenAI-совместимым API добавляется тем же способом. В `/connect` выберите Other, задайте ID провайдера и ключ, а затем опишите его в `opencode.json`: ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "provider": { "myprovider": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "My provider", "options": { "baseURL": "https://api.myprovider.com/v1", "apiKey": "{env:MYPROVIDER_API_KEY}" }, "models": { "my-model": { "name": "My model" } } } } } ``` Пакет `@ai-sdk/openai-compatible` работает с `/v1/chat/completions`. Если провайдер использует `/v1/responses`, docs советуют `@ai-sdk/openai`. В `options.headers` можно передать дополнительные заголовки. ## Режимы и агенты ### Build и Plan В OpenCode два основных агента, между ними переключает Tab. Build - агент по умолчанию со всеми инструментами. Plan предназначен для анализа и планирования, но [запрещает он меньше](https://opencode.ai/docs/agents), чем обещает название: - правки, запись и патчи файлов запрещены, кроме markdown-планов в `.opencode/plans/` и в каталоге данных OpenCode; - bash не ограничен, команды подчиняются общему конфигу `permission`; - правила Plan применяются до вашего конфига, и побеждает последнее совпавшее правило. Глобальное `"edit": "allow"` распространяется и на Plan. Чтобы Plan гарантированно ничего не менял и спрашивал перед командами, его права задаются явно: ```json { "agent": { "plan": { "permission": { "edit": "deny", "bash": "ask" } } } } ``` ### Субагенты Встроенных субагентов два. General выполняет многошаговые задачи, у него все инструменты, кроме `todowrite`, и он может менять файлы; несколько таких задач идут параллельно. Explore работает только на чтение и ищет по коду. Основной агент вызывает субагентов сам по их описанию, а вручную их зовут упоминанием: `@general найди, где обрабатывается авторизация`. Ещё три системных агента (compaction, title, summary) скрыты и запускаются автоматически. ### Свои агенты Своего агента можно описать в ключе `agent` конфига или отдельным markdown-файлом в `~/.config/opencode/agents/` (глобально) либо `.opencode/agents/` (в проекте). Имя файла становится именем агента: ```markdown --- description: Reviews code for quality and security without editing files mode: subagent temperature: 0.1 permission: edit: deny bash: deny --- You are a code reviewer. Focus on bugs, edge cases, security and missing tests. Do not change files. ``` Обязательно только поле `description`. Остальные поля: `mode` (`primary`, `subagent` или `all`), `model`, `prompt`, `temperature`, `steps` (лимит итераций, после которого агент обязан ответить текстом), `permission`, `hidden`, `disable`. Создать агента интерактивно можно командой `opencode agent create`, посмотреть загруженных - `opencode agent list`. Аналогичный механизм в Claude Code разобран в статье [про субагентов](https://futurecraft.pro/ru/blog/claude-code-subagents/). ### Права: ключ permission У каждого инструмента три режима: `allow`, `ask` и `deny`. По [документации](https://opencode.ai/docs/permissions) стартовые значения разрешительные: большинство прав - `allow`, `ask` стоит только у `doom_loop` (один и тот же вызов три раза подряд) и `external_directory` (обращение к путям вне проекта). Чтение `.env`-файлов по умолчанию требует подтверждения. Правила задаются шаблонами. Пример, где git-команды разрешены, push запрещён, а всё остальное требует подтверждения: ```json { "permission": { "bash": { "*": "ask", "git *": "allow", "git push *": "deny" } } } ``` На запрос `ask` интерфейс предлагает три варианта: разрешить один раз, разрешить похожие запросы до конца сессии или отклонить. ## Конфигурация OpenCode OpenCode читает JSON и JSONC. Конфиги [сливаются](https://opencode.ai/docs/config): более поздний источник переопределяет только конфликтующие ключи, остальные сохраняются. Порядок загрузки, от низшего приоритета к высшему: 1. Удалённый конфиг организации из `.well-known/opencode`. 2. Глобальный `~/.config/opencode/opencode.json`. 3. Файл из переменной `OPENCODE_CONFIG`. 4. Проектный `opencode.json`. OpenCode ищет его в текущем каталоге и выше, до ближайшего git-каталога. 5. Каталоги `.opencode` (агенты, команды, плагины). 6. Inline-конфиг из переменной `OPENCODE_CONFIG_CONTENT`. 7. Managed-файлы администратора: `/Library/Application Support/opencode/` на macOS, `/etc/opencode/` на Linux. 8. Профили macOS MDM, их пользователь переопределить не может. Ещё две переменные: `OPENCODE_CONFIG_DIR` задаёт свой каталог с агентами и командами, `OPENCODE_TUI_CONFIG` - путь к настройкам интерфейса. Схема конфига лежит по адресу `https://opencode.ai/config.json`, для TUI - `https://opencode.ai/tui.json`. Ссылка на схему в `$schema` включает автодополнение в редакторе. В значениях работают подстановки. `{env:VAR}` берёт переменную окружения (если её нет, подставится пустая строка), `{file:path}` - содержимое файла. Так ключи остаются вне конфига, который лежит в git: ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "instructions": ["CONTRIBUTING.md", "docs/guidelines.md"], "provider": { "openai": { "options": { "apiKey": "{file:~/.secrets/openai-key}" } } } } ``` Ключ `instructions` принимает пути и glob-шаблоны к дополнительным файлам инструкций. Чтобы ограничить набор провайдеров, есть `enabled_providers` (белый список) и `disabled_providers`, у второго приоритет выше. ## MCP-серверы MCP-серверы описываются в ключе `mcp`, по [документации](https://opencode.ai/docs/mcp-servers) поддерживаются локальные и удалённые. Что такое MCP и как он устроен, разобрано в статье [про MCP-серверы](https://futurecraft.pro/ru/blog/mcp-servers-explained/). ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "mcp": { "everything": { "type": "local", "command": ["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-everything"], "enabled": true }, "remote-api": { "type": "remote", "url": "https://mcp.example.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer {env:REMOTE_API_TOKEN}" } } } } ``` Для удалённых серверов с OAuth OpenCode сам предложит авторизацию при первом обращении. Вручную поток запускается командой `opencode mcp auth `, статус всех серверов показывает `opencode mcp list`, сохранённые данные удаляет `opencode mcp logout `. Документация отдельно предупреждает о контексте: каждый MCP-сервер добавляет в промпт описания своих инструментов, а некоторые, например GitHub MCP, добавляют так много токенов, что легко упереться в лимит. Для локальных моделей с контекстом 32-64k это критично. Если серверов много, их отключают глобально и включают только нужному агенту: ```json { "tools": { "my-mcp*": false }, "agent": { "my-agent": { "tools": { "my-mcp*": true } } } } ``` Инструменты MCP регистрируются с префиксом имени сервера, поэтому шаблон `my-mcp*` отключает все инструменты сервера `my-mcp`. В нативном формате V2 серверы лежат в `mcp.servers`, а `enabled` заменён на обратный `disabled`. ## OpenCode vs Claude Code Сравнение по документации обоих продуктов на 6 ноября 2026 года. Цены и лимиты тарифов в таблицу не включены. | | OpenCode | Claude Code | |---|---|---| | Лицензия | MIT ([LICENSE](https://github.com/anomalyco/opencode)) | Проприетарная, на условиях Anthropic ([LICENSE.md](https://github.com/anthropics/claude-code)) | | Где работает | TUI, desktop, расширение IDE, `opencode run`, `serve`/`web` | Терминал, VS Code, JetBrains, desktop, веб, `claude -p` | | Модели | 75+ провайдеров через AI SDK, локальные (Ollama, LM Studio, llama.cpp), любой OpenAI-совместимый API | Модели Claude через подписку, Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry | | Кто платит | Провайдер модели по его тарифу; подписки ChatGPT Plus/Pro, Copilot, GitLab Duo; локально бесплатно | Подписка Claude или оплата API у Anthropic либо облачного провайдера | | Режимы | Primary-агенты Build и Plan, переключение Tab | Режимы прав (Manual, acceptEdits, plan, auto и др.), переключение Shift+Tab | | Права по умолчанию | Большинство действий `allow`; `ask` для путей вне проекта, повторяющихся вызовов и `.env` | Manual: без подтверждения только чтение; правки, команды и сеть с вопросом | | Встроенные субагенты | General, Explore | Explore, Plan, general-purpose и служебные | | Свои агенты | Markdown в `.opencode/agents/` и `~/.config/opencode/agents/` или JSON в конфиге | Markdown с YAML-frontmatter в `.claude/agents/` и `~/.claude/agents/` | | Инструкции проекта | `AGENTS.md` (создаёт `/init`), ключ `instructions` | `CLAUDE.md`; `AGENTS.md` читается, если CLAUDE.md нет | | Навыки | `SKILL.md` в `.opencode/skills/`, а также `.claude/skills/` и `.agents/skills/` | `SKILL.md` в `.claude/skills/` и `~/.claude/skills/` | | MCP | Ключ `mcp` в `opencode.json`, local и remote, OAuth | `claude mcp add`, области local/project/user, `.mcp.json` | | Конфиг | `opencode.json`, слияние 8 уровней от remote до MDM | `settings.json`: managed > командная строка > local > project > user | Источники по OpenCode: [providers](https://opencode.ai/docs/providers), [agents](https://opencode.ai/docs/agents), [permissions](https://opencode.ai/docs/permissions), [skills](https://opencode.ai/docs/skills), [config](https://opencode.ai/docs/config). По Claude Code: [overview](https://code.claude.com/docs/en/overview), [permission modes](https://code.claude.com/docs/en/permission-modes), [sub-agents](https://code.claude.com/docs/en/sub-agents), [settings](https://code.claude.com/docs/en/settings), [MCP](https://code.claude.com/docs/en/mcp). По архитектуре инструменты похожи: агент в терминале, режим планирования, субагенты, markdown-агенты, MCP, файл инструкций в корне. OpenCode даже ищет навыки в каталогах Claude Code. Главное различие в модели и умолчаниях. Claude Code работает только с моделями Claude и по умолчанию осторожен. OpenCode не привязан к вендору и по умолчанию разрешителен, качество работы определяет модель, которую вы подключили. С подписками есть разница. Подписка Claude даёт доступ к Claude Code, но не к OpenCode: для моделей Claude в OpenCode нужен API-ключ (см. раздел про облачных провайдеров). Зато ChatGPT Plus/Pro и GitHub Copilot OpenCode поддерживает официально. Подробнее про Claude Code - в [полном гайде](https://futurecraft.pro/ru/blog/claude-code-complete-guide/), сравнение с другим закрытым агентом - в статье [Claude Code vs Codex](https://futurecraft.pro/ru/blog/claude-code-vs-codex/), обзор рынка - в [подборке AI-инструментов для программирования](https://futurecraft.pro/ru/blog/best-ai-coding-tools/). ## Тест: локальные модели в OpenCode 1.15.11 **Окружение.** macOS 27.2, Apple M4 Max, 36 GiB памяти. OpenCode 1.15.11 (актуальный на момент теста релиз 1.19.5 не устанавливался), Ollama 0.24.0, затем 0.40.14. Конфиг провайдера - тот, что приведён выше. Глобальный конфиг не использовался: `HOME` и `XDG_*` указывали на пустые временные каталоги. **Задача.** Проект из `calc.py` с функциями `add` и `subtract` и двумя тестами на `unittest`. Промпт: добавить функцию `multiply(a, b)` в `calc.py`, тест к ней и запустить `python3 -m unittest discover -s tests -t .`. Запуск: `opencode run -m ollama/<модель> "<задача>"`, на каждую конфигурацию одна попытка. | Модель | Ollama | Контекст | Время | Результат | |---|---|---|---|---| | qwen2.5-coder:7b | 0.24.0 | 32 768 | 15 с | Вызов инструмента напечатан текстом JSON, файлы не изменены | | qwen2.5-coder:7b | 0.40.14 | 32 768 | 21 с | То же: вызовы текстом, файлы не изменены | | qwen3:8b | 0.24.0 | 32 768 | 70 с | Glob → Read → Edit → bash; первый прогон тестов упал, агент поправил импорт, 3 теста OK. В `calc.py` осталась недостижимая строка после `return a * b` | | qwen3:8b | 0.40.14 | 32 768 | 280 с | Таймаут, файлы не изменены | | qwen3:8b | 0.40.14 | 32 768 | 170 с | Таймаут; `subtract` заменена на `multiply`, тест падает | | qwen3:8b | 0.40.14 | 32 768 | 212 с | 3 теста OK, но в коде дубли `return`, повторные assert и сломан порядок функций | | qwen3:8b | 0.40.14 | 40 960 | 86 с | Только запустил тесты, файлы не изменены | | gemma4:e4b | 0.40.14 | 65 536 | 79 с | multiply и тест добавлены, 2 теста OK, но удалены `subtract` и её тест | Выводы: 1. **Тег `tools` в библиотеке Ollama не гарантирует рабочих вызовов инструментов в OpenCode.** У qwen2.5-coder:7b он есть, но во всех прогонах из таблицы модель писала вызовы текстом, а OpenCode их не выполнял. Где именно ломается связка (формат модели, шаблон Ollama или версия OpenCode), тест не показывает. 2. **На локальных 8B-моделях результат нестабилен.** qwen3:8b из пяти прогонов один раз сделала задачу, не тронув существующий код, ещё раз довела тесты до зелёных ценой мусора в коде, остальные три прогона закончились ничем или порчей. gemma4:e4b с контекстом 64k отработала быстрее всех, но удалила функцию, которую её не просили трогать. 3. **Зелёные тесты не означают корректную правку.** В двух прогонах из трёх с зелёными тестами существующий код был испорчен или удалён, в третьем осталась лишняя строка. 4. **По одной попытке на конфигурацию рейтинг моделей не построить.** Таблица показывает разброс результатов, какая модель лучше, из неё не следует. Практический вывод: с локальной моделью OpenCode может сделать задачу, но работать стоит только в git-репозитории, смотреть `git diff` после каждого шага и проверять результат тестами и глазами. Поведение на OpenCode 1.19.5 и V2 не проверялось. ## Ограничения и подводные камни **Две версии.** Команды установки V1 и V2 различаются, а `brew install opencode` из основного Homebrew уже ставит V2. Перед установкой решите, какую версию берёте, и сверяйте документацию с ней: в V2 другой формат плагинов и серверного API. **В V2 нет вопроса про пути вне проекта.** Руководство по миграции предупреждает: V1 спрашивает перед доступом к путям вне проекта, а V2 по умолчанию это разрешает. Чтобы вернуть поведение V1, в V2 нужно правило `{ "action": "external_directory", "resource": "*", "effect": "ask" }` в массиве `permissions`. **Широкие права по умолчанию.** Даже в V1 большинство инструментов, включая bash и правку файлов, работают без подтверждения. Для незнакомого репозитория или слабой модели задайте `"bash": {"*": "ask"}` и посмотрите, что агент собирается выполнять. **Размер промпта и навыки из других агентов.** По [документации](https://opencode.ai/docs/skills) OpenCode ищет навыки в своих каталогах, а также в `~/.claude/skills/` и `~/.agents/skills/` (в проекте - в `.claude/skills/` и `.agents/skills/`). Имена и описания всех найденных навыков он перечисляет в описании инструмента `skill`. В тестовых прогонах с реальным домашним каталогом лог Ollama показал `truncating input prompt limit=32768 prompt=52988`: промпт в 52 988 токенов обрезался до 32 768. В логе OpenCode при этом были предупреждения `service=skill` с путями этих каталогов. Связь между навыками и размером промпта прямо не доказана, но в прогонах с пустым `HOME` запросы были около 8k токенов. По docs, навыки скрываются правилом `"permission": {"skill": {"*": "deny"}}`, а `"tools": {"skill": false}` у агента убирает весь блок ``. В тесте эти настройки не проверялись. Признак того же эффекта: локальная модель ведёт себя странно, а в логе Ollama есть строка `truncating input prompt`. Обрезанный системный промпт может терять описания инструментов, и тогда модель не знает, как их вызывать. **Контекст локальной модели.** Рекомендация Ollama - от 64k, но по умолчанию сервер выделяет 4k или 32k в зависимости от VRAM, а у части моделей потолок ниже 64k. Проверяйте фактическое значение в `ollama ps`, а не в конфиге. **Plan не read-only.** Правки файлов в Plan запрещены, но bash подчиняется общему конфигу. Если глобально стоит `"bash": "allow"`, Plan может запустить любую команду. **MCP съедает контекст.** Каждый сервер добавляет описания инструментов в промпт. С локальной моделью лучше подключать MCP точечно, к конкретному агенту. **Не проверено в рамках статьи:** OpenCode 1.19.5 и V2, `ollama launch opencode`, Plan-режим, MCP, облачные провайдеры. Эти разделы описаны по документации. ## С чего начать 1. Выберите версию и поставьте её: для V1 `curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash` или tap `anomalyco/tap/opencode`, для V2 команды из README. Проверьте `opencode --version`. 2. Запустите `opencode` в проекте под git, подключите облачного провайдера через `/connect` и выполните `/init`. 3. Сразу ограничьте права: `"bash": {"*": "ask"}` в `opencode.json`, явные `permission` для агента Plan. 4. Для локальной модели поднимите контекст Ollama (`OLLAMA_CONTEXT_LENGTH`), проверьте его в `ollama ps` и опишите провайдера в `opencode.json`. 5. Дайте модели маленькую задачу с тестами, посмотрите `git diff` и только потом переходите к реальной работе. 6. Если промпт раздувается (в логе Ollama `truncating input prompt`), уберите лишние навыки и MCP-серверы или включайте их только нужным агентам.