Modul 3 – Installation och systemintegration
OpenCode-utbildningen på AIWiki.se ← Tillbaka till översikten
Förutsättningar
OpenCode kräver Bun som runtime. Bun är en snabb JavaScript-runtime och pakethanterare – ett alternativ till Node.js. Det är det enda hårda beroendet utöver en LLM-nyckel (eller en lokal modell via Ollama).
| Krav | Version | Kommentar |
|---|---|---|
| Bun | >= 1.0 | Installeras separat, se nedan |
| OS | macOS, Linux, Windows (WSL) | Windows native via WSL2 rekommenderas |
| LLM-nyckel | API-nyckel från vald provider | Eller lokal Ollama-instans |
Installation
Steg 1: Installera Bun
# macOS / Linux curl -fsSL https://bun.sh/install | bash # Verifiera bun --version
På Windows: använd WSL2 och kör ovanstående i Linux-miljön.
Steg 2: Installera OpenCode
# Via Bun (rekommenderat) bun install -g opencode-ai # Verifiera opencode --version
Steg 3: Konfigurera LLM-provider
# Starta OpenCode för första gången – guidad setup opencode # Alternativt: sätt miljövariabel direkt export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." export OPENAI_API_KEY="sk-..."
30-sekunders-setup för den som redan har en API-nyckel: installera Bun, installera OpenCode, exportera nyckeln, kör ``opencode`` i ett repo.
Koppla mot LLM-providers
OpenCode är provider-agnostisk. Konfigurationen sker antingen via miljövariabler eller i konfigurationsfilen ``~/.opencode/config.json``.
Anthropic (Claude)
{
"model": "claude-sonnet-4-5",
"provider": "anthropic"
}
export ANTHROPIC_API_KEY="din-nyckel"
OpenAI
{
"model": "gpt-4o",
"provider": "openai"
}
export OPENAI_API_KEY="din-nyckel"
Google Gemini
{
"model": "gemini-1.5-pro",
"provider": "google"
}
Lokala modeller via Ollama
För organisationer med krav på dataresidency eller som vill undvika molnberoenden är Ollama ett bra alternativ:
# Installera Ollama och ladda ner en modell ollama pull llama3.1:8b # Konfigurera OpenCode att använda Ollama
{
"model": "llama3.1:8b",
"provider": "ollama",
"baseUrl": "http://localhost:11434"
}
Arkitektnotering: Ollama-alternativet är relevant för offentlig sektor och organisationer med GDPR- eller sekretessrestriktioner. Prestandan är lägre än molnmodellerna, men för väldefinierade uppgifter (refaktorering, dokumentationsgenerering) är det ofta tillräckligt.
CLI och TUI – grundläggande användning
OpenCode har två primära lägen:
Interaktivt TUI-läge
# Starta i aktuell katalog (TUI öppnas) opencode # Starta med specifik modell opencode --model claude-sonnet-4-5 # Fortsätt senaste session opencode --continue
TUI-läget ger ett terminalbaserat gränssnitt med:
- Filträd och kontext till vänster
- Chattfönster i mitten
- Git-diff och verktygsutdata till höger
Icke-interaktivt CLI-läge
# Kör en specifik uppgift och avsluta opencode run "Generera en README.md för det här projektet" # Med JSON-output (för CI/scripting) opencode run --format json "Lista alla TODO-kommentarer i kodebasen" # Med specifik fil som kontext opencode run --file src/api/routes.ts "Dokumentera alla endpoints i den här filen"
Icke-interaktivt läge är det som är relevant för pipeline-integration – se Modul 6 för djupare genomgång.
Vanliga flaggor
| Flagga | Beskrivning | Exempel |
|---|---|---|
| ``–model`` | Välj modell för sessionen | ``–model gpt-4o`` |
| ``–file`` | Lägg till specifik fil i kontext | ``–file schema.sql`` |
| ``–continue`` | Fortsätt senaste session | ``opencode –continue`` |
| ``–format`` | Output-format (text/json) | ``–format json`` |
| ``–no-tools`` | Kör utan verktygsåtkomst (text-only) | ``–no-tools`` |
Felsökning
Problem: ``opencode: command not found`` → Kontrollera att Buns bin-katalog är i PATH: ``export PATH=”$HOME/.bun/bin:$PATH”``
Problem: API-anrop misslyckas → Verifiera att miljövariabeln är satt: ``echo $ANTHROPIC_API_KEY``
Problem: Ollama svarar inte → Kontrollera att Ollama-daemon är igång: ``ollama serve``
Sammanfattning
- OpenCode kräver Bun och en LLM-provider (moln eller lokal).
- Installation tar under en minut för den som redan har Bun.
- TUI-läget är för interaktivt arbete; CLI run-läget är för automatisering.
- Lokala modeller via Ollama är ett alternativ vid sekretess- eller dataresidenykrav.
Föregående modul: ← Modul 2 – Arkitektur och mentala modeller Nästa modul: Modul 4 – AGENTS.md och agentdesign →