Пользовательские инструменты
Создавайте инструменты, которые LLM может вызывать в opencode.
Пользовательские инструменты — это создаваемые вами функции, которые LLM может вызывать во время разговоров. Они работают вместе со встроенными инструментами opencode, такими как read, write и bash.
Создание инструмента
Инструменты определяются как файлы TypeScript или JavaScript. Однако определение инструмента может вызывать сценарии, написанные на любом языке — TypeScript или JavaScript используются только для самого определения инструмента.
Расположение
Их можно определить:
- Локально, поместив их в каталог
.opencode/tools/вашего проекта. - Или глобально, поместив их в
~/.config/opencode/tools/.
Структура
Самый простой способ создания инструментов — использовать помощник tool(), который обеспечивает безопасность типов и проверку.
import { tool } from "@opencode-ai/plugin"
export default tool({ description: "Query the project database", args: { query: tool.schema.string().describe("SQL query to execute"), }, async execute(args) { // Your database logic here return `Executed query: ${args.query}` },})имя файла становится именем инструмента. Вышеупомянутое создает инструмент database.
Несколько инструментов в файле
Вы также можете экспортировать несколько инструментов из одного файла. Каждый экспорт становится отдельным инструментом с именем <filename>_<exportname>:
import { tool } from "@opencode-ai/plugin"
export const add = tool({ description: "Add two numbers", args: { a: tool.schema.number().describe("First number"), b: tool.schema.number().describe("Second number"), }, async execute(args) { return args.a + args.b },})
export const multiply = tool({ description: "Multiply two numbers", args: { a: tool.schema.number().describe("First number"), b: tool.schema.number().describe("Second number"), }, async execute(args) { return args.a * args.b },})При этом создаются два инструмента: math_add и math_multiply.
Аргументы
Вы можете использовать tool.schema, то есть просто Zod, для определения типов аргументов.
args: { query: tool.schema.string().describe("SQL query to execute")}Вы также можете импортировать Zod напрямую и вернуть простой объект:
import { z } from "zod"
export default { description: "Tool description", args: { param: z.string().describe("Parameter description"), }, async execute(args, context) { // Tool implementation return "result" },}Контекст
Инструменты получают контекст текущего сеанса:
import { tool } from "@opencode-ai/plugin"
export default tool({ description: "Get project information", args: {}, async execute(args, context) { // Access context information const { agent, sessionID, messageID, directory, worktree } = context return `Agent: ${agent}, Session: ${sessionID}, Message: ${messageID}, Directory: ${directory}, Worktree: ${worktree}` },})Используйте context.directory для рабочего каталога сеанса.
Используйте context.worktree для корня рабочего дерева git.
Примеры
Напишите инструмент на Python
Вы можете писать свои инструменты на любом языке, который захотите. Вот пример сложения двух чисел с использованием Python.
Сначала создайте инструмент как скрипт Python:
import sys
a = int(sys.argv[1])b = int(sys.argv[2])print(a + b)Затем создайте определение инструмента, которое его вызывает:
import { tool } from "@opencode-ai/plugin"import path from "path"
export default tool({ description: "Add two numbers using Python", args: { a: tool.schema.number().describe("First number"), b: tool.schema.number().describe("Second number"), }, async execute(args, context) { const script = path.join(context.worktree, ".opencode/tools/add.py") const result = await Bun.$`python3 ${script} ${args.a} ${args.b}`.text() return result.trim() },})Здесь мы используем утилиту Bun.$ для запуска скрипта Python.