M2FP模型在虚拟直播中的实时人体分割方案
2026/1/9 3:08:46
OpenCode是Claude Code的开源平替工具，提供图形化界面，支持多种AI模型（包括免费GLM-4.7和MiniMax M2.1）。最大亮点是支持多Session并行运行多个Agent，实现协作编程，相比命令行的Claude Code更友好。支持CLI和Desktop两种使用方式，可将AI编程从"工具使用"提升到"Agent调度"的高度，让小白也能轻松上手。
如果你近期关注过 AI 编程，一定被Claude Code刷过屏。。。
虽然它很好用，但主打命令行操作，且配置麻烦，对接三方API模型不大利索，对小白用户实在不友好。
我呢也是前段时间刚把Claude Code的玩法摸顺，结果一抬头有一款 Claude Code 开源平替工具直接起飞了。
它就是最近在 GitHub 上非常爆火，Star 数狂飙至53K的开源神作：OpenCode。
从增长曲线你会发现，近20天内直接飙升了 10K+，还在疯涨。
为什么它能火成这样？因为OpenCode做对了一件最核心的事：它把“选模型”进化成了“选员工（Agent）”，并且给了大家一个极度舒适的图形化操作界面。
可根据自己的需求选择 CLI 还是 Desktop。
不管是小白还是资深极客，用完 OpenCode 只有一种感觉：这才是 Vibe Coding 该有的样子。
核心亮点
1、集成一款可靠优化模型：Zen
Zen 是 OpenCode 团队创建的一个用于编码代理的可靠优化模型，里面提供了一套经过专门测试和基准测试的精选 AI 模型集。
基本上支持目前全球知名/不知名的海量 AI 模型（DeepSeek、Kimi、MiniMax、智谱、小米也都在其中），配置也较简单，在对话中也可随意切换模型。
最重要的是，不用登录，不用订阅，就能免费使用其中的 5 款模型。
当然 GLM-4.7、MiniMax M2.1 这两个最火热的国产 Coding 模型就在其中，本地只要安装个 OpenCode 就可以随意白嫖。
2、Session 隔离（并行 Agent）
这是 OpenCode 最具颠覆性的创新。你在 OpenCode 里，可以同时开启多个 Session 窗口。
可以一个 Session 正在帮你设计数据库表结构；另一个 Session 正在根据设计稿画页面。
支持并行运行多个 Agent。其实还内置了一套协作逻辑：主协调 Agent 和 多个副 Agents。
这种并行协作的爽感，是单线程的 Claude Code 无法比拟的。
除了内置有 2 个子代理，还直接支持 LSP。
3、顶级组合技：OpenCode + oh-my-opencode
如果你觉得上面的功能还不够劲爆，OpenCode 社区还有一个“传说级”的插件：oh-my-opencode。
同样的一个开源项目，同样的非常爆火，GitHub 上也有 1 万多人收藏了。
https://github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode
这个插件它解锁了 OpenCode 的许多限制，提供了更丰富的能力支持，像 Claude Skills 也能扩展进来。
由于我还没有尝试这个插件，刚好又看到了藏老师发的下面这个推文。所以必须提醒大家，稳妥起见，不轻易尝试，个人不建议和主账号搭配使用！
快速入手
OpenCode 除了有很极客风格的 CLI 外，还支持桌面版（不是真正的那种IDE哦）！
CLI 安装指令（任选一条适合自己系统的）：
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bashnpm i -g opencode-aibrew install opencode桌面版只有 MacOS 支持一键安装命令：
brew install --cask opencode-desktop也可直接在官网下载：
https://opencode.ai/download
写在最后
OpenCode 自己打磨的“可靠模型集” - Zen，这是很多人忽略、但我觉得非常关键的一点。
他们帮你筛选了最优秀且匹配各种编程场景的模型。
这个文档下有详细罗列所有支持的模型，以及哪些模型免费都有说明。
https://opencode.ai/docs/zen/#models
OpenCode 把 AI Coding 从「工具使用」，推进到了「Agent 调度」。
这也是我之前说的：Vibe Coding 拼的，从来不是手速，而是你管理 AI 的能力。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。