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Prompt模板

OpenCode

基于 TypeScript · 专业级提示词模板,解锁 AI 的真实潜力
英文名:vv-opencode
⭐ 6 Stars 💻 TypeScript 📄 未公布协议 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
promptagent-workflowai-agentbunclidev-toolstypescript
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用:OpenCode 是一款优质的Prompt模板。AI 综合评分 7.5 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Prompt模板解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

OpenCode 是经过精心设计和实践验证的专业 Prompt 模板。Prompt 工程(Prompt Engineering)是充分发挥 Claude、ChatGPT 等大型语言模型潜力的关键技能,而一套经过优化的 Prompt 模板可以将 AI 输出质量提升数倍。

优质 Prompt 模板的核心价值在于其结构化设计:明确的角色设定、精确的任务描述、具体的输出格式要求和必要的边界条件,这些要素共同构成了一个能够持续产出高质量结果的 Prompt 框架。OpenCode 提供的模板经过反复迭代和用户验证,能够有效减少 AI 的"幻觉"(Hallucination)和输出不稳定问题。

无论你使用 Claude 3.5 Sonnet、GPT-4、Gemini 还是国内的文心一言、智谱 AI,优质的 Prompt 设计都能跨模型复用。AI Skill Hub 建议将本模板保存为个人 Prompt 库的标准组件,根据具体场景调整参数后反复使用,形成自己的 AI 提效工作流。

📋 工具概览

OpenCode是一款开源Prompt模板,提供了6个插件、管理代理、工作项流程和Bun等功能,值得关注。

OpenCode 是经过精心设计和反复验证的专业 Prompt 模板集合。这些 Prompt 框架能够有效激活 Claude、ChatGPT 等大型语言模型的深层能力,让 AI 生成更准确、更有价值的输出结果。无需任何安装,直接复制模板内容到 AI 对话框即可使用。

GitHub Stars
⭐ 6
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
未公布
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Prompt模板
Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

OpenCode是一款开源Prompt模板,提供了6个插件、管理代理、工作项流程和Bun等功能,值得关注。

OpenCode 是经过精心设计和反复验证的专业 Prompt 模板集合。这些 Prompt 框架能够有效激活 Claude、ChatGPT 等大型语言模型的深层能力,让 AI 生成更准确、更有价值的输出结果。无需任何安装,直接复制模板内容到 AI 对话框即可使用。

📌 核心特色
  • 精心设计的 Prompt 框架,快速激活 AI 的深层能力
  • 支持参数化替换,灵活适配多种业务场景
  • 经过反复验证的指令结构,显著提升 AI 输出质量和一致性
  • 适用于 Claude、ChatGPT 等主流大语言模型
  • 可作为团队标准 Prompt 模板复用和二次开发
🎯 主要使用场景
  • 快速生成高质量的专业文案、分析报告或结构化内容
  • 利用 Prompt 框架引导 AI 解决特定领域的复杂问题
  • 在不同 AI 工具间复用经过验证的提示词模板
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# Prompt 无需安装,直接复制使用
# 支持:Claude / ChatGPT / Gemini / 通义千问 等主流模型

# 使用步骤
# 1. 复制 Prompt 模板内容
# 2. 粘贴到 AI 对话框
# 3. 替换 [占位符] 为实际内容
# 4. 发送后获取结构化输出

# 获取原始文件
git clone https://github.com/osovv/vv-opencode
📋 安装步骤说明
  1. 复制本工具的 Prompt 模板内容
  2. 打开 Claude、ChatGPT 或其他 AI 对话工具
  3. 将 Prompt 粘贴到对话框开头
  4. 根据实际需求替换 [占位符] 中的内容
  5. 发送后 AI 将按照模板格式执行,获得结构化输出
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 粘贴到 Claude/ChatGPT 使用
# 示例 Prompt 结构:

你是一位 [角色],擅长 [领域]。
请根据以下要求完成任务:

任务背景:[描述背景]
具体要求:[详细说明]
输出格式:[期望格式]

# 将 [] 内内容替换为实际需求
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# vv-opencode 配置说明
# 查看配置选项
vv-opencode --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export VV_OPENCODE_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 70/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

@osovv/vv-opencode

Portable OpenCode workflow toolkit — one command bootstraps a managed agent ecosystem, skill-driven spec-to-code pipeline, security-and-productivity plugins, and a unified CLI.

<p> <a href="https://www.npmjs.com/package/@osovv/vv-opencode"><img src="https://img.shields.io/npm/v/%40osovv%2Fvv-opencode?style=flat&label=npm&color=blue" alt="npm"></a> <a href="https://bun.sh"><img src="https://img.shields.io/badge/runtime-bun-%23f9f9f9?style=flat&logo=bun" alt="bun"></a> <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-green?style=flat" alt="MIT"></a> </p>

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Features

AreaWhat you get
**Plugins**6 plugins in one pinned package entry — workflow orchestration, model roles, guardian, hashline edit, system context injection, secrets redaction
**Agent System**vv-controller routes work: direct for small changes, investigator for bugs, implementer+reviewer loop for risky work, analyst+architect for large features
**Skills**vv-spec interviews you and writes an XML spec; vv-plan maps the spec to interface contracts and acceptance criteria; vv-review runs a review-only workflow; vv-reflect preserves reusable session findings as repository memory — all auto-triggered
**Spec-to-Code Pipeline**vv-spec → spec review → vv-plan → plan review → vv-implementer → code review. Three independent review gates cover requirements, contracts, and implementation
**One-Click Setup**vvoc install or vvoc sync bootstraps everything — config, agents, skills, prompts, presets
**CLI Tooling**15+ commands: install, sync, status, doctor, role management, presets, guardian config, shell completion, upgrade
**Security**GuardianPlugin reviews shell-permission requests; SecretsRedactionPlugin strips tokens before LLM requests; both configurable via vvoc.json
**Model Roles**Assign provider/model/variant to roles (default, smart, fast, vision, custom); switch between vv-openai, vv-zai, vv-deepseek, vv-minimax presets
**Workflow Tracking**Work items with open/list/close for tracked implementation-to-review pipelines

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Extract dependency graph

grep '<depends-on>task-' .vvoc/plans/*.xml

Quick Start

bun add -g @osovv/vv-opencode
vvoc install

That's it. vvoc install pins the package, scaffolds managed agents and skills, writes canonical config, and sets vv-controller as your default OpenCode agent with auto-triggered spec, planning, review, and reflection skills.

To scope everything to the current project instead of the global OpenCode config:

vvoc install --scope project
Already installed? Run vvoc sync anytime to refresh plugins, prompts, skills, and presets.

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Config & Data Layout

OpenCode config          → OpenCode-managed paths (global or project)
vvoc.json (canonical)    → $XDG_CONFIG_HOME/vvoc/vvoc.json
Managed agent prompts    → $XDG_CONFIG_HOME/vvoc/agents/*.md  (global)
                           ./.vvoc/agents/*.md                 (project)
Managed skills           → $XDG_CONFIG_HOME/vvoc/skills/*/SKILL.md  (global)
                           ./.vvoc/skills/*/SKILL.md               (project)
Spec documents           → ./.vvoc/specs/*
Planning artifacts       → ./.vvoc/plans/*
Persisted data           → $XDG_DATA_HOME/vvoc/
Repository memory       → ./.vvoc/lessons/*.xml              (lazy vv-reflect fallback)
                           ./.vvoc/runbooks/*.xml             (lazy vv-reflect fallback)

Schema is versioned and published with the package — source of truth at schemas/vvoc/v3.json.

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Optional: RTK

RTK is a CLI proxy that reduces token usage for common developer commands. The interactive vvoc init flow recommends it after setup.

CLI at a Glance

CommandPurpose
vvoc initInteractive bootstrap flow
vvoc installNon-interactive setup and scaffolding
vvoc syncRefresh plugin entry, agents, prompts, skills, config
vvoc statusShow current installation state
vvoc doctorDiagnose setup problems (exits non-zero on issues)
vvoc config validateValidate canonical vvoc.json
vvoc role list\|set\|unsetManage model role assignments
vvoc preset list\|show\|<name>Inspect or apply named presets
vvoc guardian configPrint or write guardian section
vvoc plugin listList OpenCode plugin entries
vvoc patch-provider stepfun-ai\|zai\|openaiPatch a global OpenCode config preset
vvoc completionInstall shell completions
vvoc upgradeUpgrade global package and run follow-up sync
vvoc versionPrint installed version

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Spec-to-Code Pipeline

The core workflow is a three-stage pipeline with independent review gates at each level:

User request
    │
    ▼ auto-trigger
vv-spec  ───────────────────────────────────────→  .vvoc/specs/*.xml
    │   Grill-me interview (one question at a time)
    │   Decision tree with recommended answers
    │   vv-analyst + vv-architect synthesis
    │
    ├── ① Spec review: requirements correct, complete, unambiguous?
    │
    ▼ auto-trigger (after approval)
vv-plan  ───────────────────────────────────────→  .vvoc/plans/*-plan.xml
    │   Interface contracts with JSDoc behavior descriptions
    │   Acceptance criteria per task (grep: `<criterion-N>`)
    │   Dependency ordering (grep: `<depends-on>`)
    │   Three-layer review model: spec → plan → code
    │
    ├── ② Plan review: every spec requirement → task? Contracts match spec?
    │
    ▼ auto-trigger (after approval)
vv-implementer → vv-spec-reviewer → vv-code-reviewer
    │   Workflow tracked loop with work items
    │   Spec review checks: code matches spec?
    │   Code review checks: implementation matches plan contracts?
    │
    ├── ③ Code review: interfaces correct? All AC pass?
    │
    ▼
Done

Extract all components from plan

grep '<component>' .vvoc/plans/*.xml ```

All four skills are auto-triggered by vv-controller via its built-in <skill_trigger_rule> — no slash commands needed. The controller checks whether vv-spec, vv-plan, vv-review, or vv-reflect applies before routing any request.

---

The Six Plugins

PluginWhat it does
**WorkflowPlugin**Tracked orchestration around task for subagents; registers work_item_open/list/close tools for implementation-to-review pipelines with state-machine enforcement and round-limit gating
**ModelRolesPlugin**Resolves vv-role:* references in OpenCode config at startup; translates :variant suffixes into native model+variant fields
**GuardianPlugin**Reviews OpenCode permission requests with a constrained guardian agent and safe-deny defaults; configurable model, timeout, risk threshold
**HashlineEditPlugin**Replaces OpenCode's edit with hash-anchored variant; rewrites read output to line#hash format; rejects stale snapshots to prevent drift bugs
**SystemContextInjectionPlugin**Injects reusable system guidance into primary sessions without polluting subagent prompts; encourages proactive explore usage; registers vvoc skill directory for OpenCode skill discovery
**SecretsRedactionPlugin**Redacts secrets (tokens, keys, emails, UUIDs, IPs) before LLM requests; restores placeholders afterward; configurable patterns

---

CI publish workflow

The workflow uses npm provenance/trusted publishing (id-token: write) and does not publish on normal branch pushes. Configure npm trusted publishing for this GitHub repository/package, or adapt the publish step to use an NPM_TOKEN secret if token-based publishing is required.

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🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-12

OpenCode是一款开源Prompt模板,提供了6个插件、管理代理、工作项流程和Bun等功能,值得关注,但需要进一步优化和完善。

⚡ 核心功能

👥 适合人群

内容创作者和自媒体人职场人士和学生ChatGPT / Claude 重度用户希望提升 AI 使用效率的普通用户

🎯 使用场景

  • 快速生成高质量的专业文案、分析报告或结构化内容
  • 利用 Prompt 框架引导 AI 解决特定领域的复杂问题
  • 在不同 AI 工具间复用经过验证的提示词模板

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +无需安装,立即可用
  • +适配所有主流 AI 工具
  • +经社区验证的最佳实践
⚠️ 不足
  • 未明确开源协议,商用场景需谨慎评估
  • 效果依赖使用者对 Prompt 工程的熟悉程度
  • 不同模型和版本的响应效果可能存在差异
  • 复杂场景需结合实际需求二次调整
⚠️ 使用须知

该工具未明确声明开源协议,商业使用前请联系原作者确认授权范围,避免侵权风险。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

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❓ 常见问题 FAQ

OpenCode的常见问题包括如何安装和使用OpenCode等
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,OpenCode 是一款质量良好的Prompt模板,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
⚠️ 该工具未声明开源协议,不提供直接下载。请访问原项目了解使用条款。
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🌐 原始信息
原始名称 vv-opencode
Topics promptagent-workflowai-agentbunclidev-toolstypescript
GitHub https://github.com/osovv/vv-opencode
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/osovv/vv-opencode

收录时间:2026-06-12 · 更新时间:2026-06-12 · License:未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。