DevEco Code：在终端里用 AI 写鸿蒙应用

写鸿蒙应用的时候，你有没有遇到过这些场景：想快速搭个工程框架但懒得翻文档，编译报错一堆不知道从哪改起，或者写完代码还得手动推到设备上跑一遍？

DevEco Code 就是为了解决这些问题来的------一个跑在终端里的 AI Agent，能帮你写代码、编译构建、推包运行，甚至自动检查 ArkTS 语法错误。

它是什么

DevEco Code 是华为开源的面向 HarmonyOS 开发场景的 AI Agent 工具，基于 OpenCode 扩展开发。它保留了终端交互、MCP、Skill、Plugin 等能力，同时针对鸿蒙工程做了深度集成：Hvigor 编译、HDC 设备调试、ArkTS 语法检查、HarmonyOS 知识库检索，这些能力开箱即用。

简单说：在终端里跟 AI 对话，就能完成鸿蒙应用从编码到运行的全流程。

整体工作流

从安装到跑通一个应用，核心流程就是：装工具 → 登录 → 选模式 → 描述需求 → AI 干活 → 验证结果。下面一步步来说。

环境准备

开始之前，确认你的机器满足这些条件：

项目	要求
操作系统	Windows 11 或 macOS 15+
Node.js	22 及以上
DevEco Studio	6.1 及以上（可选，编译构建和设备调试需要）
内存	日常 8GB 起步，重度使用建议 16GB

如果需要编译构建、模拟器或真机调试，DevEco Studio 是必须的。安装好之后，记得配置 DEVECO_HOME 环境变量指向 DevEco Studio 的安装目录：

# macOS
export DEVECO_HOME=/Applications/DevEco-Studio.app

# Windows (PowerShell)
$env:DEVECO_HOME = "C:\Program Files\Huawei\DevEco Studio"

安装与登录

一条命令搞定安装：

npm install -g @deveco/deveco-code

启动后会引导你用华为账号登录：

deveco

也可以单独执行登录：

deveco auth login

登录之后就能用免费的 GLM-5.1 模型通道，单账号每分钟 50 次请求，日常开发够用了。

三种 Agent 模式

DevEco Code 提供三种 Agent 模式，按 Tab 键切换：

Build 模式（默认）------ 面向执行：工程生成、代码生成、编译构建、推包运行、发布执行。适合"我要做一个东西，直接帮我搞"的场景。

Plan 模式 ------ 面向规划：需求拆解、技术方案、发布规划、测试规划、文档生成。适合"先帮我理清楚怎么做"的场景。

Goal 模式 ------ 面向端到端交付：走 SDD 五阶段流程，从需求分析到实现与构建验证，适合完整特性的端到端交付。

实际使用中，大多数时候 Build 模式就够了。当你需要先做技术方案设计再动手写代码时，切到 Plan 模式梳理一下，然后再切回 Build 执行。

核心能力一览

DevEco Code 集成了这些 HarmonyOS 开发工具：

工具	干什么用的
build_project	执行编译构建，导出 HAP/App 产物
start_app	在模拟器或真机上运行应用
hdc_log	收集设备日志、查看连接的模拟器
verify_ui	自动化 UI 操作，验证功能是否正确
check_ets_files	ArkTS 静态语法检查
arkts_knowledge_search	搜索 HarmonyOS 知识库
switch_cwd	切换当前构建项目路径

举个实际的例子。你对 DevEco Code 说：

帮我在当前工程新建一个登录页面，包含手机号输入框和登录按钮，用 @Entry 装饰器

它会自动完成这些事：

1. 分析当前工程结构
2. 生成 ArkTS 页面代码
3. 检查语法是否有问题
4. 如果有 DevEco Studio 环境，直接编译构建并推到设备上运行

整个过程你只需要描述需求，中间的编码、检查、构建、运行全由 Agent 串联完成。

架构总览

DevEco Code 的架构分三层：终端交互层负责跟用户对话，Agent 引擎负责理解和执行任务，HarmonyOS 工具集负责对接 Hvigor、HDC、DevEco Studio 等底层工具。同时通过 Skills、MCP、Plugins 三层扩展机制保持开放性。

模型配置

默认使用内置的免费 GLM-5.1 模型。如果你有其他模型的 API Key，也可以配置第三方模型。

在 DevEco Code 里输入 /models 进入模型配置界面，或者直接编辑配置文件 deveco.jsonc：

{
  "provider": {
    "myprovider": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "自定义模型",
      "options": {
        "baseURL": "https://your-api-endpoint/v1",
        "apiKey": "your-api-key"
      },
      "models": {
        "my-model": {
          "tool_call": true,
          "limit": {
            "context": 128000,
            "output": 4096
          }
        }
      }
    }
  }
}

配置文件的查找优先级：

1. 项目目录下 .deveco/deveco.jsonc
2. 项目目录下 deveco.jsonc
3. 用户目录下 ~/.config/deveco/deveco.jsonc

项目级配置优先，方便不同项目用不同的模型和参数。

扩展机制

DevEco Code 兼容 OpenCode 的扩展方式，三种扩展途径：

Skills ------ 给 Agent 添加特定场景的能力：

npx skills add vercel-labs/agent-skills

也可以把 Skill 文件放到 ~/.config/deveco/skills 目录下。

MCP ------ 接入外部工具服务，比如 Playwright 浏览器自动化：

{
  "mcp": {
    "playwright": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "@playwright/mcp@latest"],
      "enabled": true
    }
  }
}

Plugins ------ 安装 OpenCode 生态的插件：

npm install -g oh-my-opencode

然后在配置文件中引用插件入口即可。

注意：新增或修改 Skill、MCP、Plugin 配置后，需要退出并重新执行 deveco 才会生效。

日常使用建议

几个实用的 Tips：

• 短会话优先：每次聚焦一个任务（比如"帮我实现列表页"），完成后再开新会话。长会话容易上下文混乱。
• 善用 Plan 模式：复杂功能先用 Plan 模式拆需求、出方案，确认后再切 Build 执行，比直接让 AI 闷头写效果好很多。
• 利用知识搜索：遇到不确定的 API 用法，直接让 Agent 搜 HarmonyOS 知识库，比自己翻文档快。
• 关注 ArkTS 检查输出 ：Agent 写完代码后会自动跑 check_ets_files，报错信息要认真看，很多问题在这一步就能发现。

总结

DevEco Code 把鸿蒙开发中重复性高、流程化的工作（工程搭建、代码生成、编译构建、设备调试）交给了 AI Agent，开发者只需要关注需求本身。它不是要替代 DevEco Studio，而是在终端侧提供一个更轻量、更快速的 AI 辅助入口。

如果你平时习惯在终端里干活，或者想在写代码的时候有个 AI 搭档帮你处理杂活，可以试试看：

npm install -g @deveco/deveco-code
deveco

项目地址：gitcode.com/openharmony...

参考资料

• DevEco Code 开源项目
• DevEco Studio 工具概述
• OpenCode 官方文档