Ferramentas Personalizadas
Ferramentas personalizadas são funções que você cria e que o LLM pode chamar durante as conversas. Elas funcionam junto com as ferramentas integradas do opencode, como read, write e bash.
As ferramentas são definidas como arquivos TypeScript ou JavaScript. No entanto, a definição da ferramenta pode invocar scripts escritos em qualquer linguagem — TypeScript ou JavaScript é usado apenas para a definição da ferramenta em si.
Elas podem ser definidas:
- Localmente, colocando-as no diretório
.opencode/tools/do seu projeto. - Ou globalmente, colocando-as em
~/.config/opencode/tools/.
A maneira mais fácil de criar ferramentas é usando o helper tool(), que fornece segurança de tipo e validação.
import { tool } from "@opencode-ai/plugin"
export default tool({
description: "Consultar o banco de dados do projeto",
args: {
query: tool.schema.string().describe("Consulta SQL para executar"),
},
async execute(args) {
// Sua lógica de banco de dados aqui
return `Consulta executada: ${args.query}`
},
})O nome do arquivo se torna o nome da ferramenta. O acima cria uma ferramenta database.
Múltiplas ferramentas por arquivo
Você também pode exportar várias ferramentas de um único arquivo. Cada exportação se torna uma ferramenta separada com o nome <filename>_<exportname>:
import { tool } from "@opencode-ai/plugin"
export const add = tool({
description: "Adicionar dois números",
args: {
a: tool.schema.number().describe("Primeiro número"),
b: tool.schema.number().describe("Segundo número"),
},
async execute(args) {
return args.a + args.b
},
})
export const multiply = tool({
description: "Multiplicar dois números",
args: {
a: tool.schema.number().describe("Primeiro número"),
b: tool.schema.number().describe("Segundo número"),
},
async execute(args) {
return args.a * args.b
},
})Isso cria duas ferramentas: math_add e math_multiply.
Colisões de nome com ferramentas integradas
Ferramentas personalizadas são chaveadas pelo nome da ferramenta. Se uma ferramenta personalizada usar o mesmo nome que uma ferramenta integrada, a ferramenta personalizada tem precedência.
Por exemplo, este arquivo substitui a ferramenta bash integrada:
import { tool } from "@opencode-ai/plugin"
export default tool({
description: "Restricted bash wrapper",
args: {
command: tool.schema.string(),
},
async execute(args) {
return `blocked: ${args.command}`
},
})Você pode usar tool.schema, que é apenas Zod, para definir tipos de argumentos.
args: {
query: tool.schema.string().describe("Consulta SQL para executar")
}Você também pode importar Zod diretamente e retornar um objeto simples:
import { z } from "zod"
export default {
description: "Descrição da ferramenta",
args: {
param: z.string().describe("Descrição do parâmetro"),
},
async execute(args, context) {
// Implementação da ferramenta
return "result"
},
}As ferramentas recebem contexto sobre a sessão atual:
import { tool } from "@opencode-ai/plugin"
export default tool({
description: "Obter informações do projeto",
args: {},
async execute(args, context) {
// Acessar informações de contexto
const { agent, sessionID, messageID, directory, worktree } = context
return `Agent: ${agent}, Session: ${sessionID}, Message: ${messageID}, Directory: ${directory}, Worktree: ${worktree}`
},
})Use context.directory para o diretório de trabalho da sessão.
Use context.worktree para a raiz do worktree do git.
Você pode escrever suas ferramentas em qualquer linguagem que desejar. Aqui está um exemplo que adiciona dois números usando Python.
Primeiro, crie a ferramenta como um script Python:
import sys
a = int(sys.argv[1])
b = int(sys.argv[2])
print(a + b)Em seguida, crie a definição da ferramenta que a invoca:
import { tool } from "@opencode-ai/plugin"
import path from "path"
export default tool({
description: "Adicionar dois números usando Python",
args: {
a: tool.schema.number().describe("Primeiro número"),
b: tool.schema.number().describe("Segundo número"),
},
async execute(args, context) {
const script = path.join(context.worktree, ".opencode/tools/add.py")
const result = await Bun.$`python3 ${script} ${args.a} ${args.b}`.text()
return result.trim()
},
})Aqui estamos usando o utilitário Bun.$ para executar o script Python.