OpenCode guía práctica del agente open source para programar
OpenCode (opencode.ai) es un AI coding agent open source pensado para trabajar contigo donde realmente vives: la terminal, pero también en desktop y IDE.
La promesa es simple y bastante brutal: menos “copiar y pegar prompts”, más “haz esto en mi repo y enséñame el diff”.
Lo interesante no es “otro chat con esteroides”, sino cómo junta piezas que sí impactan el día a día: LSP, multi-sesión, proveedores/motores a elección, integración con GitHub, y un enfoque fuerte en privacidad y control.
Qué es OpenCode y por qué no es “otro copiloto más”
En corto: OpenCode es un agente (no solo autocompletado) que puede analizar tu repo, proponer cambios, ejecutarlos y mantener contexto por sesión. Y lo hace en formatos que sí se adaptan a tu flujo: TUI/CLI, app de escritorio y extensión para editor.
Lo que lo vuelve útil en serio (y no genérico):
LSP enabled: carga el LSP correcto para que el modelo entienda mejor tu proyecto (sí, eso se nota en repos medianos/grandes).
Multi-session: puedes correr varios “agentes” en paralelo en el mismo proyecto.
Share links: compartir sesiones para revisar o depurar (con su caveat de privacidad, ahorita lo vemos).
Any model: soporte para 75+ proveedores vía Models.dev y opción de modelos locales.
Any editor: terminal, desktop app e IDE extension.
Lo más importante si trabajas en serio es privacidad y control
OpenCode afirma que no almacena tu código ni tu “context data”, y que el procesamiento ocurre localmente o mediante llamadas directas a tu proveedor de IA.
Peeeero (porque siempre hay un “pero” sano): el feature opcional /share puede enviar la conversación y sus datos a la infraestructura que hospeda esas páginas en opencode.ai, y recomiendan deshabilitarlo en pruebas internas si tu entorno es sensible.
Para desactivar share:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"share": "disabled"
}Ese mini ajuste es de los que te evitan un “bro… ¿por qué esto salió de la empresa?” más adelante.
Además, en Enterprise mencionan code ownership: el código generado es tuyo, sin reclamos de propiedad/licenciamiento.
Modelos, proveedores y el tema del costo sin humo
OpenCode está diseñado para que conectes el proveedor que tú quieras (OpenAI, Anthropic, OpenRouter, etc.) mediante /connect y config. Las credenciales quedan guardadas en ~/.local/share/opencode/auth.json.
Si no quieres decidir entre 40 modelos desde el día 1, existe OpenCode Zen: un set curado de modelos “validados” por el equipo, con saldo pay as you go (en la página muestran un top-up de $20 y límites mensuales).
Cómo empezar rápido sin romper nada
1) Instalar
La doc oficial sugiere el instalador por script:
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bashTambién hay opciones con npm/bun/pnpm/yarn o brew, y hasta Docker en la misma guía.
2) Arrancar y conectar un proveedor
Cuando lo corras, entra al TUI y usa:
/connectpara guardar credenciales/modelspara elegir modelo (según proveedor)
Dato útil: OpenCode puede combinar configuración global y por proyecto (se “mergea”, no se reemplaza). Global vive en ~/.config/opencode/opencode.json y el proyecto en opencode.json en la raíz.
3) Usar el CLI cuando quieres automatizar
Por default, opencode abre el TUI, pero también puedes ejecutar directo:
opencode run "Explain how closures work in JavaScript"Y puedes elegir modelo/agent con flags.
Agentes y modos que sí sirven en un repo real
OpenCode trae “agents” listos para casos típicos, lo cual evita el clásico “haz cambios” cuando solo querías análisis:
Build: desarrollo completo con herramientas habilitadas
Plan: análisis/planificación sin tocar archivos
Review: code review con acceso de solo lectura + docs
Debug: investigación enfocada con bash y lecturas
Docs: documentación con operaciones de archivos pero sin comandos del sistema
En la práctica: usa Plan para entrar a un monorepo desconocido sin miedo, y Build cuando ya decidiste qué vas a cambiar.
Integración con GitHub donde se pone bueno
Si tu equipo vive en PRs, OpenCode tiene integración para issues y pull requests: mencionas /opencode o /oc en un comentario y OpenCode ejecuta tareas dentro del runner de GitHub Actions.
Esto es clave porque cambia el juego de “hazme un PR” a “hazlo en un entorno controlado por mi CI”.
Ejemplos reales de uso:
triage de issues
arreglar un bug en rama nueva
abrir PR con cambios
Todo sin sacar tu repo a un servicio externo raro, porque corre en tu infraestructura de Actions.
Personalización para equipos y proyectos grandes
Config por proyecto (y sin pelearte con 10 configs)
OpenCode busca config desde el directorio actual hacia arriba hasta el repo git, y puedes controlar esto incluso con OPENCODE_CONFIG o OPENCODE_CONFIG_DIR.
Comandos custom
Puedes crear comandos tipo “/test” o “/lint” como markdown en .opencode/command/ y definir agente/modelo/prompt. Esto es oro para tareas repetitivas.
Herramientas y extensiones
Hay herramientas como webfetch para consultar documentación desde el agente, soporte para MCP servers (integraciones externas), y el buscador interno usa ripgrep respetando .gitignore (menos ruido, más signal).
SDK para integraciones
Si quieres automatizarlo desde un servicio interno, hay un SDK JS/TS (@opencode-ai/sdk) para controlar el server de OpenCode programáticamente.
Conclusión
OpenCode no destaca por “ser IA”, sino por ser operable: agentes específicos, configuración por proyecto, compatibilidad con un montón de proveedores, y una integración con GitHub que puede convertir comentarios en trabajo real dentro de tu CI.