OpenCode guía práctica del agente open source para programar

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:

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:

También 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:

• /connect para guardar credenciales

• /models para 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:

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.