openclaw和opencode组合使用

施法老农2026-02-23 17:21

🤖 OpenClaw + OpenCode：打造你的全自动化 AI 工程团队

从需求到部署，让 AI 替你写代码、修 Bug、发版本

📋 目录

前言：为什么要组合使用？

2026 年初，AI 编程工具迎来了爆发式增长。OpenClaw 和 OpenCode 作为两大明星项目，分别代表了不同的技术路线：

工具 定位 核心能力
OpenClaw 自主 AI Agent 24/7 后台运行、多平台消息路由、任务编排
OpenCode 终端编程助手 代码生成、重构、LSP 支持、75+ 模型

单独使用的问题：

  • OpenClaw 虽然能规划任务，但代码生成能力有限
  • OpenCode 虽然编码能力强，但需要人工触发

组合后的优势：

复制代码 
OpenClaw（大脑）→ 规划任务 → 调用 OpenCode（执行器）→ 生成代码 → 自动验证 → 提交 PR

💡 核心思想：让 OpenClaw 做决策和编排，让 OpenCode 专注写代码，实现真正的自动化开发。

核心概念：大脑 + 执行器

架构图解

markdown 复制代码 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      OpenClaw Gateway                        │
│                    （任务路由与编排中心）                      │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                       │
        ┌──────────────┼──────────────┐
        │              │              │
   Telegram      WhatsApp        Slack
   Discord       iMessage        ...
        │              │              │
        └──────────────┼──────────────┘
                       │
              ┌────────▼────────┐
              │  OpenCode Skill │
              │  （代码执行器）  │
              └────────┬────────┘
                       │
        ┌──────────────┼──────────────┐
        │              │              │
    代码生成        测试运行        Git 操作
    文件操作        错误修复        PR 创建

工作流程

  1. 需求输入：通过 Telegram/Slack 向 OpenClaw 发送任务
  2. 任务规划：OpenClaw 分析需求，拆解为子任务
  3. 技能调用：OpenClaw 调用 OpenCode Skill 执行编码
  4. 代码生成：OpenCode 在终端完成代码编写
  5. 结果验证：OpenClaw 检查执行结果
  6. 反馈输出：通过消息平台返回结果

环境准备与安装

系统要求

  • Node.js: 22+（必需）
  • 操作系统: macOS / Linux / Windows WSL2
  • 内存: 建议 4GB+
  • 网络: 稳定的互联网连接

步骤 1：安装 OpenClaw

bash 复制代码 
# 方式 1：官方一键安装
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

# 方式 2：npm 安装
npm install -g openclaw@latest

# 方式 3：pnpm 安装
pnpm add -g openclaw@latest

⚠️ 安全警告 ：不要运行 npm install openclaw（缺少 -g），这不会正确安装 CLI 工具。

步骤 2：安装 OpenCode

bash 复制代码 
# 一键安装
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

# 或使用包管理器
brew install opencode        # macOS
scoop install opencode       # Windows
npm install -g opencode-ai   # npm

步骤 3：验证安装

bash 复制代码 
# 检查版本
openclaw --version
# 输出: openclaw/2.5.1 linux-x64 node-v22.12.0

opencode --version
# 输出: 1.0.150

OpenClaw 配置 OpenCode 技能

安装 OpenCode Controller Skill

bash 复制代码 
# 安装 OpenCode 控制器技能
openclaw plugins install opencode-controller

# 或者从 GitHub 安装最新版
openclaw plugins install github:openclaw/opencode-controller

配置技能参数

bash 复制代码 
# 设置 OpenCode 连接信息
openclaw config set plugins.opencode-controller.enabled true
openclaw config set plugins.opencode-controller.config.apiUrl "http://127.0.0.1:4096"
openclaw config set plugins.opencode-controller.config.username "opencode"
openclaw config set plugins.opencode-controller.config.password "your-password"

# 设置工作目录
openclaw config set plugins.opencode-controller.config.sandboxDir "/path/to/sandbox"
openclaw config set plugins.opencode-controller.config.credentialsDir "/path/to/credentials"

直接编辑配置文件

bash 复制代码 
# 编辑配置文件
nano ~/.openclaw/config.json
json 复制代码 
{
  "plugins": {
    "opencode-controller": {
      "enabled": true,
      "config": {
        "apiUrl": "http://127.0.0.1:4096",
        "username": "opencode",
        "password": "openclaw2026",
        "sandboxDir": "/root/clawd/sandbox",
        "credentialsDir": "/root/clawd/credentials",
        "maxIterations": 50,
        "timeoutMs": 180000
      }
    }
  }
}

重启 Gateway

bash 复制代码 
# 重启 OpenClaw Gateway
openclaw gateway restart

# 检查技能状态
openclaw plugins list

预期输出：

复制代码 
✓ opencode-controller    1.2.3    enabled    eligible and functional

实战：自动化开发工作流

场景 1：从零创建项目

需求：创建一个 React + TypeScript 的 CRM 仪表盘

操作步骤：

  1. 发送指令（Telegram/Slack）： 帮我创建一个 React + TypeScript 的 CRM 仪表盘， 包含客户列表、订单统计、数据可视化图表。 使用 Tailwind CSS 进行样式设计。

  2. OpenClaw 处理：

    • 分析需求，拆解任务
    • 调用 OpenCode Skill
    • 生成项目脚手架

  3. OpenCode 执行：

    bash 复制代码 
    # 创建项目
npx create-react-app crm-dashboard --template typescript
cd crm-dashboard

# 安装依赖
npm install tailwindcss @headlessui/react recharts
npx tailwindcss init -p

# 生成组件代码...

  4. 结果返回 ： ✅ 项目已创建: /sandbox/crm-dashboard ✅ 依赖安装完成 ✅ 组件生成: Dashboard, CustomerList, OrderStats, Charts ✅ 开发服务器已启动: http://localhost:3000

场景 2：自动修复 Bug

需求：修复登录页面在 Safari 上的白屏问题

操作步骤：

  1. 发送指令： 用户反馈登录页面在 Safari 浏览器显示白屏，请调查并修复。

  2. OpenClaw 处理流程： 1. 检查 GitHub Issues 是否有相关报告 2. 读取登录页面相关代码 3. 识别 Safari 兼容性问题 4. 调用 OpenCode 生成修复代码 5. 运行测试验证 6. 创建 PR

  3. OpenCode 执行修复：

    typescript 复制代码 
    // 修复前（问题代码）
const login = async () => {
  const response = await fetch('/api/login', {
    credentials: 'same-origin'  // Safari 兼容性问题
  });
};

// 修复后
const login = async () => {
  const response = await fetch('/api/login', {
    credentials: 'include',  // 修复 Safari 兼容性问题
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json'
    }
  });
};

  4. 自动化测试：

    bash 复制代码 
    npm test -- --watchAll=false
npm run build

  5. 创建 PR ： ✅ Bug 已定位: Safari 的 credentials 设置问题 ✅ 代码已修复 ✅ 测试通过 ✅ PR 已创建: #42 - Fix Safari login white screen 🔗 github.com/your-repo/p...

场景 3：代码审查与重构

需求：对项目代码进行质量分析并重构

操作步骤：

  1. 发送指令： 分析项目代码质量，找出主要问题并建议重构方案。

  2. OpenCode 分析：

    bash 复制代码 
    # 运行代码分析
npx eslint . --format json -o report.json
npx complexity-report --format json src/ > complexity.json

  3. 生成报告：

    markdown 复制代码 
    ## 代码质量分析报告

### 发现的问题
1. **圈复杂度过高**: `utils/helpers.js` (复杂度: 23)
2. **重复代码**: `api/users.js` 和 `api/auth.js` 有 45% 重复
3. **未使用的变量**: `components/Header.tsx` 第 12 行
4. **缺少类型定义**: `types/index.ts` 不完整

### 重构建议
- 将复杂函数拆分为小函数
- 提取公共逻辑到共享模块
- 添加完整的 TypeScript 类型

  4. 执行重构： 是否执行自动重构？(yes/no)

踩坑记录与解决方案

❌ 问题 1：OpenCode Skill 显示 "not eligible"

错误现象：

bash 复制代码 
openclaw plugins list
# 输出: ✗ opencode-controller  1.2.3  enabled  not eligible

原因分析：

  1. OpenCode 未启动或端口未监听
  2. API 认证信息错误
  3. 配置文件格式错误

解决方案：

bash 复制代码 
# 1. 检查 OpenCode 是否运行
ps aux | grep opencode

# 2. 检查端口监听
netstat -tlnp | grep 4096
# 或
lsof -i :4096

# 3. 测试 API 连接
curl -u opencode:your-password http://127.0.0.1:4096/api/status

# 4. 验证配置文件语法
openclaw config validate

# 5. 重启服务
openclaw gateway restart
pkill opencode && opencode

❌ 问题 2：任务执行超时

错误现象：

bash 复制代码 
⚠️ Task timeout after 180000ms
Error: OpenCode execution timeout

原因分析：

  1. 任务过于复杂，超出默认超时时间
  2. 网络问题导致模型响应慢
  3. 代码编译/测试耗时过长

解决方案：

bash 复制代码 
# 方案 1：增加超时时间
openclaw config set plugins.opencode-controller.config.timeoutMs 300000

# 方案 2：拆分复杂任务
# 将一个大任务拆分为多个小任务

# 方案 3：使用更快的模型
openclaw config set plugins.opencode-controller.config.model "gemini-flash"

❌ 问题 3：API 密钥错误

错误现象：

vbnet 复制代码 
Error: 401 Unauthorized
Message: Invalid API key or insufficient credits

原因分析：

  1. API 密钥未设置或已过期
  2. 账户余额不足
  3. 密钥权限不够

解决方案：

bash 复制代码 
# 1. 检查 API 密钥设置
openclaw config get providers.anthropic.apiKey

# 2. 设置新的 API 密钥
openclaw config set providers.anthropic.apiKey "sk-ant-xxxxx"

# 3. 验证密钥有效性
curl https://api.anthropic.com/v1/models \
  -H "x-api-key: sk-ant-xxxxx" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01"

# 4. 使用 Google Vertex AI（免费选项）
openclaw plugins enable google-vertex-ai
openclaw auth login google

❌ 问题 4：Docker 容器无法访问 OpenCode

错误现象：

arduino 复制代码 
Error: connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:4096

原因分析：

  1. Docker 容器内无法访问宿主机的 localhost
  2. 网络模式配置错误
  3. 防火墙阻止连接

解决方案：

yaml 复制代码 
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  openclaw:
    image: openclaw/openclaw:latest
    container_name: openclaw
    restart: unless-stopped
    network_mode: host  # 使用 host 网络模式
    # 或者使用自定义网络
    # networks:
    #   - openclaw-network
    environment:
      - OPENCLAW_API_KEY=${OPENCLAW_API_KEY}
      # 使用宿主机的 IP 而不是 localhost
      - OPENCODE_API_URL=http://host.docker.internal:4096
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"

# networks:
#   openclaw-network:
#     driver: bridge
bash 复制代码 
# 获取宿主机 IP（Linux）
ip addr show docker0 | grep inet

# 修改配置使用正确的 IP
openclaw config set plugins.opencode-controller.config.apiUrl "http://172.17.0.1:4096"

❌ 问题 5：代码生成质量不佳

错误现象：

  • 生成的代码不符合项目规范
  • 缺少错误处理
  • 使用了过时的 API

解决方案：

bash 复制代码 
# 1. 创建项目规范文件
cat > ~/.openclaw/presets/coding-standards.md << 'EOF'
# 代码规范

## 通用原则
- 使用 TypeScript 严格模式
- 所有函数必须有返回类型
- 使用 async/await 而不是回调
- 错误必须被捕获和处理

## 命名规范
- 组件: PascalCase (e.g., UserProfile)
- 函数: camelCase (e.g., getUserData)
- 常量: UPPER_SNAKE_CASE

## 测试要求
- 所有新功能必须有单元测试
- 测试覆盖率不低于 80%
EOF

# 2. 配置 OpenClaw 使用规范
openclaw config set presets.codingStandards "~/.openclaw/presets/coding-standards.md"

# 3. 使用更强的模型
openclaw config set plugins.opencode-controller.config.model "claude-opus-4"

# 4. 启用代码审查 Agent
openclaw config set plugins.code-reviewer.enabled true

进阶：GitHub 自动化集成

配置 GitHub 集成

bash 复制代码 
# 安装 GitHub MCP 插件
openclaw plugins install @anthropic/mcp-github

# 配置 GitHub Token
openclaw config set mcpServers.github.env.GITHUB_TOKEN "ghp_your_token_here"

自动化工作流示例

1. Issue 自动分类
yaml 复制代码 
# .github/workflows/openclaw-triage.yml
name: OpenClaw Issue Triage
on:
  issues:
    types: [opened]

jobs:
  triage:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Trigger OpenClaw
        run: |
          curl -X POST ${{ secrets.OPENCLAW_WEBHOOK }} \
            -H "Content-Type: application/json" \
            -d '{
              "action": "triage_issue",
              "issue_number": "${{ github.event.issue.number }}",
              "title": "${{ github.event.issue.title }}",
              "body": "${{ github.event.issue.body }}"
            }'
2. PR 自动审查
bash 复制代码 
# 在 Telegram 中发送
审查 PR #42，检查代码质量和潜在问题

OpenClaw 执行：

  1. 获取 PR 详情
  2. 拉取代码变更
  3. 运行静态分析
  4. 检查测试覆盖率
  5. 生成审查报告
  6. 在 PR 中发表评论
3. 每日开发简报
bash 复制代码 
# 配置定时任务（crontab）
0 9 * * * openclaw execute "send-daily-brief"

简报内容：

markdown 复制代码 
📊 每日开发简报 - 2026-02-23

🔔 待办事项
- 3 个 PR 等待你的审查
- 2 个 Issue 分配给你
- 1 个 CI 构建失败

📈 昨日成果
- 合并 5 个 PR
- 关闭 8 个 Issue
- 代码提交: +1,234 -567

⚠️ 需要注意
- main 分支构建失败（test-auth 超时）
- 依赖包 axios 有安全更新

性能优化与成本控制

模型路由策略

json 复制代码 
{
  "modelRouting": {
    "simpleTasks": {
      "model": "gemini-flash",
      "maxTokens": 4096,
      "costPer1K": 0.0001
    },
    "complexTasks": {
      "model": "claude-opus-4",
      "maxTokens": 8192,
      "costPer1K": 0.015
    },
    "codeReview": {
      "model": "claude-sonnet-4",
      "maxTokens": 4096,
      "costPer1K": 0.003
    }
  }
}

成本监控

bash 复制代码 
# 查看今日 API 调用统计
openclaw stats today

# 输出示例
Provider        Calls    Tokens    Cost
anthropic       45       125K      $1.87
google          120      340K      $0.34
openai          8        23K       $0.46
─────────────────────────────────────
Total           173      488K      $2.67

缓存策略

bash 复制代码 
# 启用响应缓存
openclaw config set cache.enabled true
openclaw config set cache.ttl 3600

# 清除缓存
openclaw cache clear

总结与展望

核心收获

  1. 组合威力：OpenClaw + OpenCode 实现了从需求到代码的端到端自动化
  2. 灵活性：支持 75+ 模型，可根据任务选择最优方案
  3. 安全性：本地运行，代码数据不上传云端
  4. 可扩展：插件系统支持自定义技能和 Agent

最佳实践

场景 推荐配置
快速原型 Gemini Flash + 宽松超时
生产代码 Claude Opus + 代码审查 Agent
Bug 修复 Claude Sonnet + 测试驱动
代码重构 多模型投票 + 人工确认

未来展望

  • 多 Agent 协作：多个 OpenCode 实例并行工作
  • 知识库集成：连接企业内部的文档和代码库
  • CI/CD 深度集成：自动部署到测试/生产环境
  • 自然语言编程：完全用自然语言描述需求

参考资源

📝 写在最后

AI 编程工具正在重塑软件开发的方式。OpenClaw + OpenCode 的组合让我们看到了"AI 工程团队"的雏形。

但这套工具链也有局限------它适合执行明确的需求 ，不适合探索未知的问题 。关键还是把需求想清楚------这是程序员的工作，AI 无法替代。

如果你也在尝试类似的工作流，欢迎在评论区交流踩坑经验！

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