Современное «агентное программирование» — это не просто автодополнение. Это рабочий процесс ИИ, который может планировать изменения, редактировать несколько файлов, запускать команды/тесты и итерировать, пока сборка не будет успешной. Именно для такого опыта создан OpenCode: это открытый ИИ-агент для программирования, который можно использовать в терминале (CLI/TUI), как десктопное приложение или расширение для IDE.
В этом руководстве вы узнаете, как запустить GLM-4.7 внутри OpenCode с помощью совместимого с OpenAI API от Novita AI. GLM-4.7 позиционируется как флагманская модель с улучшениями для продвинутого программирования и надежного многошагового рассуждения/выполнения — отличное сочетание для цикла «план → сборка → проверка», для которого создан OpenCode.
💡 По окончании вы получите:
- Установленный и готовый к использованию OpenCode в удобном для вас интерфейсе (терминал/десктоп/IDE).
- Подключенный в OpenCode GLM-4.7 через встроенного провайдера Novita (совместимый с OpenAI). Вы выберете GLM-4.7 и сразу начнете писать код.
- Первый сквозной проект, собранный с помощью агентного рабочего процесса (реализация + тесты + документация).
Что такое OpenCode?
OpenCode — это открытый ИИ-агент для программирования, который можно запускать в нескольких средах для разработчиков — чаще всего как терминальный интерфейс (CLI + TUI), но также как десктопное приложение или расширение для IDE.
Для чего он используется
OpenCode создан, чтобы помочь вам перейти от «идеи → работающего кода» быстрее, выступая в роли легкого партнера по программированию, который может:
- Понимать репозиторий и следовать инструкциям в нескольких файлах
- Генерировать новый код, рефакторить существующий и помогать отлаживать ошибки
- Работать в цикле, похожем на чат, прямо в вашем терминале (TUI) или через команды (CLI)
В чем разница между OpenCode и Claude Code
OpenCode и Claude Code — оба терминальных ИИ-агента для программирования, но они идут разными путями.
- OpenCode — это открытый, независимый от провайдера агент: он выделяет поддержку «75+ провайдеров LLM через Models.dev (включая локальные модели)» и позиционирует себя как гибкий инструмент, который можно подключить к разным бэкендам моделей.
- Claude Code, напротив, — это официальный CLI, ориентированный на Claude от Anthropic: инструмент командной строки для доступа к моделям Claude в терминале, а также официальная экосистема для расширений (плагинов) и подключений инструментов/данных через MCP (Model Context Protocol).
Сравнительная таблица
| Аспект | OpenCode | Claude Code |
| Позиционирование | Открытый терминальный агент для программирования с поддержкой нескольких моделей | Официальный терминальный агент для программирования, ориентированный на Claude, от Anthropic |
| Выбор модели/провайдера | 75+ провайдеров LLM через Models.dev, включая локальные модели | Ориентирован на Claude; расширяется через MCP + плагины |
| Автоматизация с GitHub | Триггеры через комментарии /opencode или /oc; работает на раннере GitHub Actions |
Расширения сосредоточены на плагинах/MCP (официальная экосистема) |
| Стартовая цена | Инструмент открытый; стоимость зависит от выбранного вами бэкенда модели | Тарифные планы Claude (Pro/Max/Team/Enterprise) на официальной странице с ценами |
Почему GLM-4.7?
GLM-4.7 позиционируется как флагманская модель, оптимизированная для агентного программирования, то есть она разработана для более эффективной работы в рабочих процессах, где агент для программирования должен планировать, использовать инструменты и надежно выполнять многошаговые задачи.
Создана для «агентной» разработки (планирование + инструменты + результат)
Согласно официальной документации модели, GLM-4.7 делает акцент на:
- Более сильных возможностях программирования, включая лучшую производительность в сценариях с терминальными агентами и более последовательный рабочий процесс «сначала подумай, потом действуй» в фреймворках для программирования
- Улучшенное планирование долгосрочных задач и координацию инструментов (критически важно для рефакторинга на уровне репозитория, циклов исправления ошибок и изменений в нескольких файлах)
- Более строгое следование инструкциям при использовании инструментов и лучшая эффективность выполнения сквозных задач в агентных рабочих процессах
Это идеально соответствует тому, как используется OpenCode: обычно вы просите его реализовать изменение, запустить команды/тесты, итерировать при ошибках и финализировать результат.
Большой контекст + большой вывод: лучше для реальных репозиториев
Для агентов программирования размер окна контекста и лимиты вывода имеют значение, потому что часто нужно загружать:
- структуру проекта + ключевые файлы + конфиги
- логи/ошибки тестов
- несколько итераций патчей
У GLM-4.7 документально подтверждено окно контекста 200K и до 128K максимальных токенов вывода, что особенно полезно при работе с большими репозиториями или когда нужно, чтобы модель сгенерировала большой объем кода и документации за один проход.
Готовность к работе с инструментами (Function Call + MCP)
Агентное программирование — это не просто генерация текста: часто требуются структурированные вызовы инструментов и интеграции. В документации GLM-4.7 выделена поддержка Function Call, структурированных выводов (например, JSON) и подключения MCP для доступа к инструментам/данным, что повышает надежность, когда агенту нужно не просто «говорить», а «делать» что-то.
Бонус: более качественная генерация фронтенда
Если ваши рабочие процессы в OpenCode включают создание каркаса UI или итерацию фронтенда, в документации GLM-4.7 явно отмечаются улучшения в качестве эстетики фронтенда (полезно для генерации более чистого кода UI и более презентабельных результатов).
Как установить OpenCode
У OpenCode есть несколько вариантов установки. Самый быстрый — это скрипт установки в одну строку, самый портативный — установка пакета npm (opencode-ai).
macOS / Linux
Рекомендуемый вариант
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
Или (кроссплатформенный)
npm install -g opencode-ai
# или
bun add -g opencode-ai
Запуск:
opencode
Windows
Рекомендуемый вариант
npm install -g opencode-ai
# или
bun add -g opencode-ai
curl | bashтребует наличия среды bash (WSL или Git Bash). В PowerShell/CMD используйте npm/bun.
Запуск:
opencode
Как использовать GLM 4.7 в OpenCode
Получение API-ключа на Novita AI
-
Шаг 1: Создайте или войдите в свой аккаунт Перейдите по адресу
[https://novita.ai](https://novita.ai)и зарегистрируйтесь, или войдите в существующий аккаунт -
Шаг 2: Перейдите в управление ключами После входа в систему найдите раздел «API-ключи»
-
Шаг 3: Создайте новый ключ Нажмите кнопку «Добавить новый ключ».
-
Шаг 4: Немедленно сохраните свой ключ Скопируйте и сохраните ключ сразу после генерации: обычно он отображается только один раз и не может быть восстановлен позже. Храните ключ в безопасном месте, например в менеджере паролей или зашифрованных заметках.
Добавьте ваш API-ключ Novita в OpenCode
- Запустите OpenCode:
opencode
- В приглашении OpenCode выполните команду:
/connect
- Найдите и выберите Novita AI, затем вставьте ваш API-ключ Novita.
- Выберите GLM-4.7
Создайте свой первый проект: нажмите на клавишу!
Для живой демонстрации маленькая терминальная игра часто убедительнее веб-API — вы сможете увидеть, как работает цикл в реальном времени: спецификация → генерация → запуск → итерация → релиз. В этом разделе мы создадим минимальную мини-игру на реакцию под названием «Hit the Key».
Идея простая: игра показывает случайную букву A–Z на 10 раундов. Вы вводите букву и нажимаете Enter. Мы измеряем время реакции; если оно превышает 1,2 секунды, раунд считается проваленным. В конце игра выводит таблицу результатов и сохраняет лучший результат в highscore.json.
Переключитесь в режим сборки и выполните
Нажмите Tab, чтобы переключиться в режим сборки (инструменты включены). Затем вставьте приведенный ниже промпт для выполнения.
Промпт
Создай маленькую терминальную мини-игру под названием «Hit the Key». Требования:
- Сделай ее в виде одного файла Python (game.py). Используй библиотеку
richдля интерфейса: большой вывод буквы, обратный отсчет, прогресс-бар и итоговая таблица результатов.- Игра длится 10 раундов. В каждом раунде отображается случайная буква A–Z. Игрок должен ввести эту букву и нажать Enter.
- Тайминг: измеряй время реакции с момента появления буквы до нажатия Enter игроком. Если оно превышает 1,2 секунды, раунд считается проваленным.
- Статистика: вычисли точность, среднее время реакции и максимальную серию правильных ответов подряд. Сохраняй лучший результат в
highscore.json.- Укажи точные инструкции по запуску и фактически запусти его локально один раз для проверки работоспособности. Код должен быть коротким и хорошо прокомментированным.
Запустите локально и проверьте работу
После того как агент закончит генерацию game.py, запустите его локально:
py -m pip install rich
py game.py
Пройдите все 10 раундов, затем убедитесь, что вывод содержит:
- Мгновенную обратную связь за каждый раунд (попадание/промах + время реакции)
- Итоговую таблицу результатов (точность, среднее время реакции, максимальная серия)
- Сообщение о «новом рекорде», если это применимо
- Файл
highscore.json, сохраненный/обновленный в директории проекта
Что вы доказали с помощью этой демонстрации
С помощью всего одного короткого скрипта вы продемонстрировали полный «агентный цикл», для которого создан OpenCode:
- Сборка по спецификации: полная мини-игра, сгенерированная из структурированного промпта
- Запуск и проверка: проект выполнен локально, а не просто «написан»
- Отправка реального артефакта: результаты сохраняются через
highscore.json, что делает демонстрацию повторяемой и сравнимой между запусками
Это такой цикл быстрой обратной связи, который делает OpenCode похожим на реального инженерного партнера — особенно в живых демонстрациях, где «увидеть, как это работает» важнее, чем чтение кода.
💡 Дополнительные возможности OpenCode
Демонстрация «Hit the Key» маленькая намеренно, но тот же цикл масштабируется до реальной работы: план → сборка → запуск → исправление → релиз. На практике OpenCode наиболее полезен для:
- Безопасное планирование архитектуры и изменений (План): генерация дерева файлов, пошагового плана реализации и критериев приемки перед тем, как трогать репозиторий.
- Практическая реализация (Сборка): создание/редактирование файлов, запуск команд и итерация, пока тесты не пройдут — при этом изменения остаются небольшими и доступными для ревью.
- Автоматизация с ограничениями прав: настройка того, что агент может запускать автоматически, а что требует одобрения (или блокировки), чтобы вы могли безопасно делегировать повторяющиеся задачи.
- Неинтерактивные повторяемые запуски (CLI): скриптование задач вроде «запустить тесты и суммировать ошибки» или подключение TUI к удаленной сессии бэкенда для consistent рабочих процессов на разных машинах.
- Совместная работа на GitHub: запуск OpenCode из комментариев к issues/PR (например, сортировка, реализация исправлений/функций и отправка PR с раннера).
- Специализированные агенты: создание кастомных агентов с адаптированными промптами и конфигурациями инструментов/прав для ролей вроде «только ревью», «документация» или «отладка».
OpenCode за пределами терминала: десктопное приложение и интеграции с IDE
OpenCode часто используется в терминале, но вы также можете запускать его как десктопное приложение (бета) или внутри вашей IDE — и в обоих случаях вы можете продолжать использовать совместимый с OpenAI API от Novita AI. Интерфейс меняется, но настройка модели/провайдера остается прежней: укажите провайдера OpenAI и выберите zai-org/glm-4.7.
Десктопное приложение
Десктопная сборка OpenCode доступна для macOS, Windows и Linux. Если вы предпочитаете отдельный интерфейс для длительных сессий с агентом, десктопное приложение — отличный вариант, и оно может использовать ту же конфигурацию провайдера, которую вы уже создали для Novita AI.
Интеграции с IDE
OpenCode предоставляет официальные сценарии интеграции для:
- VS Code
- Cursor
- Zed
- Windsurf
- VSCodium
Заключение
OpenCode внедряет агентное программирование в вашу повседневную рабочую среду — будь то терминал, десктопное приложение или IDE. С подключенным GLM-4.7 через совместимый с OpenAI API от Novita AI вы можете надежно выполнять многошаговые задачи: планировать изменения, редактировать файлы, запускать тесты и итерировать, пока проект не будет готов к релизу.
Novita AI — это облачная ИИ-платформа, которая предлагает разработчикам простой способ развертывать ИИ-модели через наш простой API, а также предоставляет доступное и надежное облако GPU для построения и масштабирования решений.
Часто задаваемые вопросы
Что такое OpenCode? OpenCode — это браузерный редактор кода, который интегрирует ИИ-модели прямо в вашу рабочую область. Вы можете редактировать код, запускать скрипты и сотрудничать с ИИ-ассистентом в реальном времени. Настроив провайдера, например NaviGator Toolkit, вы можете кастомизировать OpenCode под свой личный ИИ-помощник для программирования.
Безопасен ли OpenCode? Да, OpenCode не хранит ни ваш код, ни данные контекста, поэтому он может работать в средах с чувствительными к конфиденциальности данными.
Бесплатен ли OpenCode? OpenCode — один из тех редких открытых инструментов, которые заставляют задуматься. В настоящее время он занимает первое место на GitHub с ~72k звезд — и после попытки использования это становится понятно. Считайте его ИИ-агентом для программирования в том же духе, что и Claude Code, но полностью бесплатным и открытым.
