My OpenCode × DeepSeek Config

OpenCode × DeepSeek 最优配置 —— 在 OpenCode 多 Agent 框架下，将 DeepSeek V4 双模型（Pro + Flash）的能力发挥到极致的配置方案。核心理念：Token 效率优先，用最小的上下文成本达到最好的开发效果。

当前配置概览

• 默认主 Agent：orchestrator
• 主模型：deepseek/deepseek-v4-pro，轻量模型：deepseek/deepseek-v4-flash
• 模型隔离：enabled_providers: ["deepseek"] + disabled_providers 双重锁，杜绝误入其他模型
• 会话分享：关闭（share: "disabled"）；快照：开启（snapshot: true）
• 权限基线：默认放行，破坏性 bash 命令设为 ask；.env 类敏感文件 deny；外部目录 ask
• 上下文压缩：自动压缩 + 历史裁剪（preserve_recent_tokens: 16000、reserved: 10240）
• 并行执行：experimental.batch_tool，支持批量工具调用
• 全局规则：AGENTS.md（含核心原则、Token 效率、反模式、代码风格、注释纪律等）
• 技能：skills/ 目录下 15 个 SKILL.md 技能，通过原生 skill 工具按需加载
• 插件：superpowers、@tarquinen/opencode-dcp
• 外部参考：references 指向 anomalyco/opencode 官方文档仓库

DeepSeek 模型配置

前置条件

• OpenCode ≥ v1.14.24（DeepSeek provider 为内置，无需额外安装）
• DeepSeek API Key：platform.deepseek.com/api_keys 申请

方式一：TUI 交互式配置（推荐）

opencode
# 在 TUI 中输入: /connect → 选择 DeepSeek → 粘贴 API Key
# 然后: /models → 选择 deepseek-v4-pro

API Key 会自动持久化到 ~/.local/share/opencode/auth.json。

方式二：环境变量

Windows PowerShell:

$env:DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-key-here"
opencode

永久设置：将 DEEPSEEK_API_KEY 添加到系统环境变量。

Provider 配置参考

OpenCode 内置 deepseek provider，默认连接 https://api.deepseek.com。以下为本仓库 opencode.json 中的核心模型配置：

{
  "model": "deepseek/deepseek-v4-pro",
  "small_model": "deepseek/deepseek-v4-flash",
  "enabled_providers": ["deepseek"],
  "disabled_providers": ["openai", "anthropic", "google", "openrouter"]
}

如需为 Pro 模型启用 thinking/reasoning 增强，可在 provider 中追加：

"provider": {
  "deepseek": {
    "models": {
      "deepseek-v4-pro": {
        "options": {
          "thinking": { "type": "enabled" }
        }
      }
    }
  }
}

模型 ID 命名规则：provider_id/model_id，即 deepseek/deepseek-v4-pro 和 deepseek/deepseek-v4-flash。 旧版 deepseek-chat / deepseek-reasoner 已被 V4 系列取代，请统一使用 V4 系列 ID。

模型分工

本仓库严格限制在 DeepSeek V4 双模型内分工，不引入其他模型：

模型	用途
deepseek/deepseek-v4-pro	复杂规划、重型实现、代码分析、代码审查、主控调度、咨询与决策
deepseek/deepseek-v4-flash	快速探索、外部检索、轻量任务、通用问答、简单编辑

路由策略

通过 orchestrator 的模型感知路由实现 cost-aware 分发：

• Flash 优先：搜索、查找、简单编辑等明确定义的任务优先走 flash agent
• Pro 升级路径：flash agent 无法胜任时自动升级到 pro（带完整上下文）
• Pro 专注推理：规划、架构、根因分析、代码审查、复杂实现——只用 pro
• 成本信号：Agent Directory 为每个 agent 标注相对成本/速度信号，让路由决策显式权衡
• 委托决策表：orchestrator 内置 Delegation Decision Quick Reference，明确每个 agent 的「何时委托 / 何时不委托」边界

Agent 结构

Primary Agent

Agent	模型	作用
orchestrator	v4-pro	默认入口，意图门控（17 种模式）、Task Categories（6 类）、委托决策表、11 条纪律规则、9 条降级链

Subagents

Agent	模型	权限	作用
planner	v4-pro	读写	规划、架构、拆解任务，输出 Handoff Plan
deep-worker	v4-pro	读写	重型实现、多文件改动、复杂调试。禁止研究/委托，直接执行
oracle	v4-pro	只读	根因分析、深度理解代码、问题定位
reviewer	v4-pro	只读	代码审查（7 维度 + 对抗性自检+拒绝准则 + 项目上下文校准 + 决策噪声抑制）、质量检查
ui-builder	v4-pro	读写	前端与 UI 相关任务
consultant	v4-pro	读写	方案讨论、最佳实践建议、权衡分析
explore	v4-flash	只读（隐藏）	代码库搜索、并行探索、结构化返回结果
librarian	v4-flash	只读（隐藏）	文档检索、Web 搜索、资料查询
light-orchestrator	v4-flash	读写	轻量任务、简单配置、单文件小改动。禁止研究/委托
generalist	v4-flash	读写	通用型兜底处理

explore 和 librarian 标记为 hidden: true，仅通过 orchestrator 调度或命令别名访问。

deep-worker 和 light-orchestrator 均遵循"禁止研究、禁止委托"原则——执行而非探索，所有必要上下文由 orchestrator 提供。

快捷命令

命令	对应 Agent	用途
/deep	deep-worker	重型实现、复杂工程任务
/deepwork	deep-worker（deepwork）	审查门控分阶段执行：plan → review gate → implement → verify → report
/quick	light-orchestrator	快速处理简单任务
/ui	ui-builder	前端/UI 工作
/review	reviewer（code-review）	代码审查：按 diff 体量分级、7 维度+严重度、威胁模型校准、对抗性自检
/review-loop	deep-worker（code-review）	审查→修复循环：修复+校验+复审，直至干净/5 轮/停滞
/review-pr	reviewer（code-review + gh-cli）	审查 PR 并把结论以待定 Review 形式回帖到 GitHub
/plan	planner	制定计划、技术方案
/search	librarian	外部搜索、查文档
/oracle	oracle	深度分析、问题溯源
/consult	consultant	咨询、对比、建议
/docs	librarian（verify-with-docs）	编码前按当前文档核对 API 签名，避免幻觉
/generalist	generalist	通用兜底：处理不适合其他 agent 的杂项或模糊请求
/release	deep-worker（git-release）	准备 Tag 发布：发布说明、版本号、gh release
/reflect	oracle（reflect）	持续改进：回顾会话摩擦点，提出最小化配置修复方案
/commit	light-orchestrator（conventional-commits）	暂存改动并写 Conventional Commits 提交信息
/learn	light-orchestrator	把会话中可复用的项目事实沉淀进 AGENTS.md
/rmslop	deep-worker（remove-deadcode）	清理 AI slop：无意义注释、注释掉的代码、死代码
/propose	planner（spec-workflow）	起草规约驱动的变更提案
/apply	deep-worker（spec-workflow）	按 tasks.md 清单逐项实现
/archive	light-orchestrator（spec-workflow）	归档已完成变更，合并 delta spec
/codemap	explore（codemap）	生成带标注的仓库结构图
/simplify	oracle（simplify）	行为保持的代码简化
/skill	light-orchestrator（gh-skill）	管理 Agent 技能：搜索/预览/安装/更新/发布

技能（Skills）

OpenCode 通过原生 skill 工具按需暴露技能——Agent 只在需要时才加载完整内容，不会一直占用上下文。

Skill	作用
gh-cli	用官方 gh CLI 操作 GitHub（PR、Issue、Release、Actions、Search 等），基于 cli/cli v2.90+
gh-skill	用 gh skill 发现、安装、更新、发布 Agent 技能
conventional-commits	按 Conventional Commits 规范写提交信息与 PR 标题
security-review	合并前对 diff 做安全审查：注入、XSS、认证、密钥、路径遍历等
code-review	Token 高效多维度代码审查：分级、维度+严重度、对抗性自检+显式拒绝准则、设计决策噪声抑制、审查→修复循环
git-release	准备 Tag 发布：SemVer 推断、发布说明、gh release create
remove-deadcode	安全查找并删除死代码，删除前用 LSP 验证
opencode-config	编写和维护本仓库 OpenCode 配置（agents、skills、commands、permissions）
spec-workflow	规约驱动变更工作流：propose → apply → archive
verify-with-docs	编码前按当前文档核对 API 签名，检索优先，不凭记忆
git-master	高级 Git：rebase、squash、fixup、blame、bisect、reflog、worktree
codemap	生成带标注的仓库层次结构图，一站式替代盲目探索
simplify	行为保持的代码简化：减少嵌套、消除不必要抽象、裁剪无用变量
deepwork	审查门控分阶段执行：plan → review gate → implement → verify → report
reflect	持续改进循环：回顾近期工作，发现重复摩擦，提出最小配置修复方案

设计决策与迭代记录

核心思路借鉴了 oh-my-openagent（意图门控、只读隔离、反模式）、oh-my-opencode-slim（成本信号、结构化输出、禁止研究/委托、deepwork/reflect 工作流）、anomalyco/opencode（配置 Schema、Skills、! shell 注入、references、superpowers 插件）、cli/cli（gh 技能 v2.96+ 全面覆盖 30+ 命令组）、Fission-AI/OpenSpec（工件导向规约工作流）和 deepreview（对抗性自检+显式拒绝准则、项目上下文校准、文档漂移批处理、设计决策噪声抑制），纯配置实现，零额外依赖。

关于「借鉴而非照搬」：anomalyco/opencode 官方通过 superpowers 插件提供的技能（brainstorming、systematic-debugging、TDD 等）已随插件自动可用，无需重复创建；其仓库自带的唯一技能 effect（专教 Effect TS 库）属项目专用、不通用，故不照搬。需要特别注意：anomalyco dev 分支采用复数键 schema（plugins/snapshots/agents），与本仓库遵循的 sst/opencode 单数键 schema（plugin/snapshot/agent + enabled_providers）不同，不可套用。oh-my-opencode-slim 的 worktrees/codemap/simplify、OpenSpec 的规约工作流（含 explore/explorations/）也已分别由现有 git-master/codemap/simplify/spec-workflow 覆盖。deepreview 本身过重（7 审查 agent + 校验器 + 综合器 + 规划器 + 执行器，非常耗 token），本仓库只借鉴其优点——对抗性自检、项目上下文校准、文档漂移批处理、PR 三级评论定位、文件式 IPC，以及本轮新增的设计决策噪声抑制与显式拒绝准则——全部浓缩进现有 code-review 技能 + reviewer agent，而非移植整条流水线。遵循 Token 效率宗旨，优先精简与增强现有配置。

阶段	关键变更
v1–v6 奠基与扩展	双模型绑定、agent 角色/意图门控/分类规则/降级链、AGENTS.md 全局规则、skills/ 目录与命令别名、权限基线、自动压缩；随后补齐 Task Categories、Discipline Rules、Model-Aware Routing、Comment Discipline、Self-Verification、Token Efficiency 章节、成本信号 Stats、模型隔离 enabled_providers、Code Style；技能扩到 12 个（gh-cli 对齐 cli/cli、remove-deadcode、opencode-config、spec-workflow、verify-with-docs、git-master、codemap、simplify）、命令扩到 19+，并用 cli/cli 官方版重写 gh-cli、新增 gh-skill/skill 命令
v7 综合优化	综合调研五个参考项目最新版：模型隔离双重锁、反模式章节、执行 agent 结构化输出格式 + 禁止研究/委托约束、gh-cli 扩容 Project V2/Ruleset/Cache/Agent-Task/Search 端到端覆盖、compaction reserved 提升至 8K
v8 审查增强	借鉴 deepreview 优点（保持 Token 高效、纯配置）：新增 code-review 技能（diff 体量分级、维度+严重度清单、威胁模型校准、大 diff 落盘、审查→修复循环 + 修复后校验）、增强 reviewer agent、新增 /review-loop /review-pr 命令——技能 12→13、命令 19→21
v9 深度优化	综合调研 6 个参考项目最新版：orchestrator 增加 Delegation Decision Quick Reference 委托决策表、steps 50→25 精简；reviewer 增加 compatibility 维度 + 对抗性自检 + 项目上下文校准；gh-cli 扩至 v2.96+ 完整覆盖 30+ 命令组（Gist/Secret/Variable/Codespace/Config/Extension/Alias）+ CI 环境变量；code-review 融入对抗性自检、项目上下文校准、文档漂移批处理；新增 deepwork（审查门控分阶段执行）和 reflect（持续改进循环）技能；opencode.json 增加 references、compaction reserved 10K；AGENTS.md 增加自检原则——技能 13→15
v10 与时俱进	复查 6 个参考项目当前 HEAD，借鉴新增点并精简过时内容（零新增 agent/技能/命令）：gh-cli 补 gh agent-task/gh copilot AI 命令 + Issue 层级 GHES 版本要求；code-review 借鉴 deepreview 的 PR 三级评论定位（行/文件/正文）与文件式响应契约；orchestrator + ui-builder 借鉴 oh-my-opencode-slim 的 design-handoff 纪律（不压平设计产出）；spec-workflow 借鉴 OpenSpec 当前 /opsx:explore 增加提案前 explore 动作 + explorations/ 目录；修正 README 过时的模型弃用日期表述
v11 命令补全	修复 deep-worker.md 自相矛盾（Step 2 允许委托 vs Rules 禁止委托）、README 纪律规则计数错误（10→11）；为 deepwork 和 reflect 技能补齐 /deepwork /reflect 命令入口（此前仅通过 orchestrator 意图匹配可用，缺少命令别名）
v12 审查再增强 + 精简	复查 6 个参考项目当前 HEAD（零新增 agent/技能/命令，遵循「精简优先于新增」）：确认 gh-cli 已覆盖 cli/cli v2.96、spec-workflow 已含 OpenSpec explore/explorations、anomalyco 仅提供项目专用 effect skill（不照搬，且其复数键 schema 不适用本仓库单数键 sst schema）；借鉴 deepreview validator 两个尚未覆盖的优点浓缩进 code-review 技能 + reviewer agent——设计决策/上下文噪声抑制（已知有意设计不作为 finding，等价于 --context）与显式拒绝准则清单（错误 file:line/未改动旧代码/严重度虚高/纯风格偏好/重复项 一律驳回）；精简 reviewer.md 与技能重复的维度/输出格式段落（token 净减）；gh-cli 小幅时效刷新（gh release download 公有仓库免认证、gh skill 交叉引用）；当前规模：11 agent / 15 技能 / 24 命令

仓库结构

.
├── agent/
│   ├── orchestrator.md        ← 主编排器（意图门控 + 委托决策表 + 成本感知路由）
│   ├── planner.md
│   ├── deep-worker.md         ← 重型实现（结构化输出 + 禁止研究/委托）
│   ├── oracle.md
│   ├── reviewer.md            ← 审查（7 维度 + 对抗性自检+拒绝准则 + 上下文校准 + 决策噪声抑制）
│   ├── consultant.md
│   ├── ui-builder.md
│   ├── explore.md
│   ├── librarian.md
│   ├── light-orchestrator.md  ← 轻量执行（结构化输出 + 禁止研究/委托）
│   └── generalist.md
├── skills/                    ← 15 个可复用技能，按需加载
│   ├── gh-cli/SKILL.md        ← GitHub CLI 全面操作（v2.90+，含 agent-task/copilot）
│   ├── gh-skill/SKILL.md
│   ├── conventional-commits/SKILL.md
│   ├── security-review/SKILL.md
│   ├── code-review/SKILL.md   ← Token 高效多维度审查（分级/校准/自检+拒绝准则/噪声抑制/循环）
│   ├── git-release/SKILL.md
│   ├── remove-deadcode/SKILL.md
│   ├── opencode-config/SKILL.md
│   ├── spec-workflow/SKILL.md
│   ├── verify-with-docs/SKILL.md
│   ├── git-master/SKILL.md
│   ├── codemap/SKILL.md
│   ├── simplify/SKILL.md
│   ├── deepwork/SKILL.md      ← 审查门控分阶段复杂任务执行
│   └── reflect/SKILL.md       ← 持续改进：发现摩擦 → 提出最小修复
├── AGENTS.md                  ← 全局规则（含反模式、自检原则），所有 Agent 共享
├── opencode.json
└── README.md

使用建议

• 默认直接使用 orchestrator，适合大多数场景
• 任务明确时，优先使用命令别名直达对应 Agent
• 复杂实现 /deep，要方案 /plan，查资料 /search，定位根因 /oracle
• 写代码前用 /docs 核对 API 签名，避免幻觉
• 提交前用 /commit 生成规范提交信息，用 /rmslop 清理 AI slop
• 较大变更用 /propose → /apply → /archive 规约驱动推进
• 复杂重构（3+ 文件）用 /deepwork 走审查门控流程：plan → review → implement → verify
• 定期用 /reflect 回顾近期工作，发现配置优化点
• 进入陌生代码库用 /codemap 快速建立认知，写完用 /simplify 精简
• 收尾时用 /learn 沉淀项目事实，用 /skill 管理技能

设计哲学

这是一个 纯配置驱动 的 OpenCode + DeepSeek 方案，核心理念：

• 角色分工清晰、成本可控、行为稳定 —— 追求配置质量而非 Agent/模型数量的堆叠
• DeepSeek V4 双模型极致利用 —— Pro 做推理与决策，Flash 做查询与轻量执行，模型感知路由实现 cost-aware 分发
• 纯配置落地，零额外依赖 —— 所有能力由 opencode.json + agent/*.md + skills/*/SKILL.md + AGENTS.md 实现
• Token 效率优先 —— 引用而非粘贴、技能按需加载、codemap 替代盲目探索、结构化输出减少回传 token、对抗性自检消灭假阳性
• 执行与探索分离 —— deep-worker 和 light-orchestrator 禁止研究/委托，专注执行；explore/librarian 专注探索，禁止修改
• 持续改进 —— reflect 技能机制化发现摩擦、deepwork 审查门控保证质量、自检原则防止自欺欺人